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异常分析最小数量

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【异常分析最小数量】异常情况描述 ， 异常原因分析 ， 影响分析 ， 解决办法 。2.异常Reason分析:进行异常情况，找出异常的原因，可以从原料、生产工艺、设备等方面找到，1.异常描述:详细描述发现的丝印色差质量，包括异常次、异常品、异常 。

1、综合地球化学 异常的筛选及其特征为了验证地球化学异常与矿化或矿化程度信息之间的相关性，本项目进行了水系沉积物调查，圈定了555个局部地球化学异常、500km2Au 异常密集带，划分了3个东西向异常密集带、3个Ag 异常密集带和15个综合异常通过元素组合类型、已知成矿线索等综合信息与模式识别相结合，在地球化学界选择或确定意义异常为地球化学异常验证的主要目标 。

异常位于早古生代火石山-牛圈子裂谷带，出露地层为中-上志留统火山-沉积岩系 ， 含少量超基性岩侵入体 。已发现的金滩金矿化蚀变带位于综合异常带的西段，金矿化产于脆韧性剪切带中的片状火山碎屑岩中 。根据16件样品分析，大部分样品的金含量为g/吨，最高值为2.5×106 ， 最低值为0.75×106 。表127Hy5综合异常特征表This 异常占地14.5km2 ， 其中Au 异常4(表129)是综合异常的主体 。

2、?一文看懂数据清洗:缺失值、 异常值和重复值的处理作者:宋添龙，如需转载，请联系华章科技 。数据丢失有两种:一种是线路记录丢失，也叫数据记录丢失；另一种是数据列值缺失 ， 即数据记录中某些列的值由于各种原因而空缺 。不同的数据存储和环境对缺失值有不同的表示，例如，在数据库中为Null，在Python中为None，在Pandas或Numpy中为NaN 。在极少数情况下，某些缺失值会被空字符串替换，但空字符串肯定不同于缺失值 。

丢失的数据记录无法找回 。本文主要讨论如何处理数据列类型的缺失值 。通常有四种思维方式 。1.丢弃这种方法简单明了 ， 直接删除有缺失值的行记录(整行删除)或列字段(整列删除)，减少缺失数据记录对整体数据的影响 。但是丢弃意味着数据特征会降低 ， 这种方法不适合以下任何一种场景 。2.补码是比丢弃更常用的处理缺失值的方法 。

3、丝印色差品质 异常报告怎么写

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