一种数据处理方法和装置

本申请提供了一种数据处理方法和装置，涉及大数据技术领域，其中，该方法包括：从将目标数据作为输入序列，输入至大模型，以识别到序列中的缺失位置；针对缺失位置，通过数据重构学习所述输入序列中各个位置数据之间的内在结构，根据各个位置数据之间的内在结构，对缺失位置进行估计，以输出缺失值，并根据重构误差和预设阈值，识别出所述第一预处理后的数据中的异常值；根据异常值的类型，对异常值进行处理，得到预处理后的数据；输入预先建立的预测模型，得到数据预测结果。通过上述方案解决了现有的数据预处理所存在的效率低下、准确性不足和灵活性低，导致的预测数据准确度较低的技术问题，达到了有效提升预测数据准确率的技术效果。