1. 研究目的与意义（文献综述包含参考文献）

文 献 综 述

1．本课题研究背景、目的及意义

现代社会高速发展，科学技术蓬勃发展。自第三次工业革命不久之后，全球就处于信息爆炸的时代。”大数据”这个名词也应运而生。生活中大数据随处可见，然而由于收集大数据过程中的种种随机的影响因素与误差，数据中总会出现部分不合逻辑，缺乏正确性，可靠性的数据。我们为了提高数据的质量，进行异常数据剔除。由于目前大多是一维数据的异常数据处理，但由于大数据日益多元化，包含的信息很可能不止一种，且一个信息中的几个数据彼此之间都存在联系。因此我们本课题拓展为多维数据的异常数据的处理，从而为大数据处理提出高效，比较准确的多维异常数据的方法。

在数据处理的过程中偶尔会出现一些异常的,不合逻辑的统计结果,这种结果的出现很可能是由于所处理的数据中包含异常数据造成的.但目前测量学中所提供的异常数据识别方法,即只针对单一测量指标进行数据检查.然而,在统计实践中我们经常会感到仅仅使用单指标进行数据检查不能有效发现测量数据包含的全部异常.解决此类问题的方法,提高统计数据的准确性和可靠性.

2. 研究的基本内容、问题解决措施及方案