问题描述：
大数据异常怎么处理
问题解答：
我来补答建立严格的数据清洗规则，对异常数据进行标记和处理。自动化数据清洗：使大数据分析出错后应该如何处理？当大数据分析出错时，首先需要确定出错的下面是大数据异常处理的几种方法： 1. 删除异常数据：如果异常数据的比例很小，可以直接删除，这样可以提高数据的质量和可靠性。但是需要注意，删除数据也可能影响结果的准确性。2. 替换异常数据：例如，将异常数据替换成平均值，中位数等统计值，但是需要根据具体情况选择合适的替换方法，避免对数据产生误导。3. 分类处理异常数据：例如，将异常数据单独处理为一个分类，便于分析和对比，但是需要对异常数据进行分类，避免对分析结论产生影响。
大数据有问题，用户需要删除不良的信用记录才可以让大数据恢复。一般来说，逾期记录会影响大数据，用户只要还清逾期的欠款，那么逾期记录只会保留5年，5年以后逾期记录自动删除。因此，还清逾期的欠款才可以解决大数处理缺失值和异常值是在大数据分析中常见的任务之一。缺失值指的是数据集中某些观测值或特征属性没有记录或捕捉到的情况，而异常值则是指与其他观测
进入到相关进程的日志目录下，查看日志，分析异常的原因1）配置文件出错如果需要更多大数据资料，请关注公众号：程序员交流学习