# 数据质量与异常调查工作流

对表格数据做质量剖析，识别重复、缺失、参照断裂、离群和值班时序异常，并把发现整理成可辩护的质量证据。

> 标准页面: https://elysiatools.com/zh/hubs/data-quality-anomaly-workflows

- **关键词:** 数据质量工作流, 重复数据检测, 缺失值分析, 离群值调查, 时序异常检测

## 常见问题

### 所有离群值都代表坏数据吗？

不是。离群值也可能对应罕见但真实的业务事件，必须结合业务上下文判断。

### 重复记录一定要自动删除吗？

不一定。有些重复行可能是合法的重复交易、状态快照或多次采集结果，需要结合主键和时间戳判断。

### 缺失值都适合插补吗？

不适合。只有在时间顺序明确且连续性假设站得住脚时，插补才有意义。

### 为什么还要看截尾均值和温莎化均值？

它们能帮助你判断少数极端值是否已经扭曲中心趋势，进而影响业务决策。