异常值: strptime()参数%1必须是字符串，而不是None

异常值指的是在数据集中与其他观测值明显不同的数值。在统计学和数据分析中，异常值可能是由于测量错误、数据录入错误、自然变异或异常事件等原因引起的。异常值的存在会对数据分析和建模产生负面影响，因此需要对其进行识别、处理或排除。

异常值的识别方法可以使用统计学方法或基于机器学习的方法。常见的统计学方法包括离群值检测方法，如箱线图、Z-score、Tukey's fences等。基于机器学习的方法包括聚类、离群点检测算法（如LOF、Isolation Forest等）等。

异常值的分类可以根据异常值对数据分析的影响程度进行划分。常见的分类包括：

1. 强异常值（Outliers）：明显偏离数据集的其他观测值，并可能对数据分析产生显著影响的异常值。
2. 弱异常值（Inliers）：与大部分观测值相似，对数据分析影响较小的异常值。

异常值的优势在于其可以提供对数据集中非典型观测值的识别和分析，有助于发现潜在的问题或异常情况。通过识别和处理异常值，可以提高数据分析和建模的准确性和可靠性。

异常值的应用场景广泛，包括但不限于以下领域：

1. 金融领域：异常值检测在金融欺诈检测、信用评估、投资管理等方面具有重要作用。
2. 工业制造：在生产过程中，通过检测异常值可以及时发现设备故障、生产线异常等问题，提高生产效率和质量。
3. 医疗健康：异常值检测可以用于检测患者的异常生理指标，辅助疾病诊断和监测治疗效果。
4. 网络安全：异常值检测可以用于检测网络流量中的异常行为，帮助发现网络攻击、入侵等安全威胁。

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