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监控数据质量
def monitor_data_quality(data):
missing_ratio = data.isnull().sum() / len(data)
if missing_ratio > 0.1:
alert('数据缺失比例过高')
# 检测异常值
upper_bound = data['price'].mean() + 3 * data['price'].std()
lower_bound = data['price'].mean() - 3 * data['price'].std()
outliers = data[(data['price'] > upper_bound) | (data['price'] < lower_bound)]
return outliers
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量化交易便捷的券商如何为投资者提供量化交易策略的回测数据的异常数据处理和分析？
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期货针对个人吗，是不是大数据监控
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