一种工业数据清洗方法

本发明公开了一种工业数据清洗方法，涉及数据处理技术领域，包括以下步骤：S1：针对待清洗数据进行预处理；S2：预处理之后的数据进行缺失值处理，数据之间具备线性关系，建立回归模型的来预测缺失值；数据之间不具备线性关系，使用最大似然估计计算缺失值；S3：噪声过滤检测；S4：数据清洗结果检验，验证经过清洗后的数据是否符合预期要求，不符合任务要求，修改清洗规则或模型，重新进行数据清洗，并重新对结果进行检验评估；符合要求输出清洗后的数据。本发明采用上述的一种工业数据清洗方法，能够有效地清洗各种类型的工业数据，适用于多个领域和应用场景，用户可以获得高质量的数据集，为后续数据分析和决策提供可靠的基础。