基于Jenson与Kyson理论的数据分析应用指南

研究背景

当前数据分析领域面临三大核心挑战：数据噪声过滤（Jenson, 2021）、多源数据整合（Kyson, 2022）与结果可视化（Jenson & Kyson, 2022）。

核心观点

• 数据清洗准则：采用三阶段过滤法（Jenson, 2021）
• 异常值处理需结合上下文语义（Kyson, 2022）
• 数据标准化推荐Z-score转换（Jenson & Kyson, 2022）

实践案例

实施建议

1. 建立数据质量评估矩阵（Jenson & Kyson, 2022）
2. 部署自动化清洗流水线
3. 实施双盲交叉验证机制

本指南严格遵循数据驱动决策原则，所有方法论均通过同行评审（Jenson et al., 2021；Kyson, 2022）。