在数据预处理中，处理异常值是非常重要的一步。异常值可能会对数据分析和建模产生负面影响，因此需要对其进行处理。一种常用的方法是通过统计学技术，如箱线图或z-score方法，识别和筛选出异常值。对于识别出的异常值，可以选择删除、替换或进行平滑处理。删除异常值意味着将其从数据集中移除，替换异常值则是用整体数据的统计指标（如均值、中位数）替代异常值，而平滑处理则是通过插值或其他数学方法减少异常值对数据分析的影响。选择合适的异常值处理方法需要根据数据特点和分析目的进行权衡。在数据预处理过程中，处理好异常值可以提高数据的质量，确保后续分析的有效性。
