异常值识别需据数据分布选择方法：正态分布用Z-score（阈值>3），偏态分布用IQR；盲目均值填充易扭曲规律，须结合业务逻辑。
异常值自动识别与替换不是“一刀切”，关键看数据分布特征和业务逻辑。盲目用均值或固定阈值填充，可能扭曲真实规律。
正态分布数据优先用Z-score，偏态数据改用IQR（四分位距）。Z-score > 3 或
纯统计方法会误杀合理极值。比如电商订单金额，单笔10万元可能是黑产，也可能是企业采购。需嵌入业务上下文：按用户等级、时间周期、品类维度分组后分别建阈值。
数值型、类别型、时间型异常不能统一填均值。类别字段填“Unknown”比填众数更安全；时间字段异常（如出生年份为2100）建议置空或转为NaT；而连续数值可考虑局部加权平均（如KNN均值）而非全局均值。
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清洗不是终点，而是分析起点。所有替换操作必须记录原始值、判定依据、执行时间，否则后续归因无法回溯。
基本上就这些。核心是别让算法替你做业务判断，工具只是放大你的逻辑——先想清楚“什么算异常”，再选方法，最后留证据。
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