砼”生共长，“建”行黄河实践团进行了数据清洗的工作

7月22日，团队成员进行了数据清洗的工作。数据清洗是指对原始数据中存在的错误、不完整或冲突等问题进行修正和处理。通过使用各种统计方法和算法，团队成员发现并纠正了部分错误或不一致的数据，并删除了无效或重复的记录。

随后，在清洗完毕的基础上，团队成员着重对异常值进行了处理。异常值是指与其他观测值显著不同的数据点，可能会对后续分析造成影响。团队成员运用了统计学方法和可视化工具来识别和处理异常值，以确保数据的准确性和可靠性。