TQGCML 3172-2024 旅游业可视化大数据分析平台

《深入解读TQGCML 3172-2024中数据清洗模块的新旧标准差异》

在TQGCML 3172-2024《旅游业可视化大数据分析平台》中，数据清洗模块是一个至关重要的部分。与旧版标准相比，新版标准在数据清洗流程和技术要求上进行了显著优化，特别是在处理异常值和缺失值方面。这一改进直接关系到后续数据分析的准确性和平台运行效率。

首先，旧版标准对于异常值的定义较为笼统，仅提出了“需要剔除明显偏离正常范围的数据点”的原则性要求。而在新版标准中，明确了异常值检测的具体方法，包括基于统计学的Z分数法、箱线图法以及基于机器学习的孤立森林算法。这些方法不仅提供了更科学的技术路径，还为平台开发者提供了具体的操作指南。例如，在使用Z分数法时，要求将数据标准化后计算每个数据点的Z分数，当Z分数超过设定阈值（通常为±3）时，即可判定为异常值。这种量化操作大大提升了数据清洗工作的精确度。

其次，关于缺失值处理，旧版标准仅简单提到可以采用均值填补、回归填补等方法，但未对适用场景做出明确规定。新版标准则细化了每种方法的适用条件：对于数值型数据，推荐优先选择回归填补；而对于分类数据，则建议使用K近邻填补法。此外，新版标准还强调了在进行填补前应先分析数据缺失的原因，若属于随机缺失，则可直接进行填补；若是非随机缺失，则需谨慎处理，必要时可通过构建缺失机制模型来解决。这种针对性强的要求有助于避免因错误填补而导致的数据偏差。

通过对比新旧版本标准，我们可以看到TQGCML 3172-2024在数据清洗模块上的进步主要体现在技术手段更加丰富多样、操作步骤更加规范严谨。这不仅提高了旅游业可视化大数据分析平台的数据质量，也为行业内的技术研发人员提供了更为可靠的实践依据。