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數(shù)據(jù)清洗：去除數(shù)據(jù)中的噪聲、異常值和缺失值。對于噪聲數(shù)據(jù)，可采用濾波算法，如中值濾波、高斯濾波，平滑數(shù)據(jù)曲線；利用 3σ 原則或箱線圖識別并剔除異常值；針對缺失值，根據(jù)數(shù)據(jù)特點選擇合適的處理方法，如均值填充、回歸預測填充等。
數(shù)據(jù)標準化：將不同量綱、不同取值范圍的數(shù)據(jù)轉換到統(tǒng)一區(qū)間，如采用小 - 標準化、Z - score 標準化方法，使數(shù)據(jù)具有可比性，便于后續(xù)統(tǒng)計分析和模型構建。
集中趨勢分析：通過計算均值、中位數(shù)和眾數(shù)，描述數(shù)據(jù)的集中位置。均值反映數(shù)據(jù)的平均水平，但易受端值影響；中位數(shù)是排序后中間位置的數(shù)值，對端值不敏感；眾數(shù)則是出現(xiàn)頻率的數(shù)據(jù)值，可用于識別數(shù)據(jù)中的典型情況。例如，在分析塑殼斷路器的分合閘時間時，均值能給出平均動作時間，中位數(shù)可體現(xiàn)中間水平的動作時間，眾數(shù)則可發(fā)現(xiàn)常見的動作時間取值。
離散程度分析：利用方差、標準差和變異系數(shù)衡量數(shù)據(jù)的離散程度。方差和標準差越大，說明數(shù)據(jù)的離散程度越高；變異系數(shù)用于比較不同數(shù)據(jù)集的離散程度，消除了量綱的影響。通過分析數(shù)據(jù)離散程度，可評估測試結果的穩(wěn)定性，如在測試斷路器接觸電阻時，較小的標準差表明測試數(shù)據(jù)較為穩(wěn)定，產(chǎn)品性能一致性較好。
皮爾遜相關系數(shù)：用于衡量兩個變量之間的線性相關程度，取值范圍在 -1 到 1 之間。系數(shù)為 1 表示正相關， -1 表示負相關，0 表示無線性相關。在分析塑殼斷路器的電流與溫升關系時，皮爾遜相關系數(shù)可判斷兩者之間的線性關聯(lián)強度，為研究散熱設計和過載保護性能提供依據(jù)。
斯皮爾曼等級相關系數(shù)：適用于非線性關系的數(shù)據(jù)，通過對數(shù)據(jù)進行排序，計算等級之間的相關性。當分析斷路器機械部件磨損程度與動作次數(shù)的關系時，斯皮爾曼等級相關系數(shù)能更準確地反映兩者的關聯(lián)，即使關系并非嚴格線性。
線性回歸：建立因變量與一個或多個自變量之間的線性關系模型，用于預測和解釋變量之間的關系。例如，以塑殼斷路器的分合閘時間為因變量，以觸頭壓力、彈簧彈力等為自變量，通過線性回歸分析，可確定各因素對分合閘時間的影響程度，優(yōu)化產(chǎn)品設計參數(shù)。
非線性回歸：當變量之間的關系呈現(xiàn)非線性時，采用非線性回歸方法。如在研究斷路器的開斷電流與電弧能量之間的關系時，由于其關系往往是非線性的，使用非線性回歸模型能更準確地擬合數(shù)據(jù)，預測不同開斷電流下的電弧能量，為滅弧室設計提供參考。
K - means 聚類：將數(shù)據(jù)劃分為 K 個簇，使簇內(nèi)數(shù)據(jù)相似度高，簇間數(shù)據(jù)相似度低。在塑殼斷路器的質(zhì)量評估中，可根據(jù)測試數(shù)據(jù)對產(chǎn)品進行聚類，將性能相似的產(chǎn)品歸為一類，便于發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量的分布規(guī)律，快速識別異常批次產(chǎn)品。
層次聚類：通過計算數(shù)據(jù)點之間的距離，構建樹形聚類結構，可根據(jù)需求選擇不同的層次劃分聚類結果。在分析不同型號塑殼斷路器的性能差異時，層次聚類能直觀展示產(chǎn)品性能的相似性和差異性，為產(chǎn)品選型和優(yōu)化提供決策支持。
