最近在做分段数据统计的时候，发现某些情况下，离群数据严重干扰了数据统计，所以一直在想办法对离群数据进行处理。
最典型的离群数据，莫过于单根峰了，在气显示相对活跃，特别是钻遇过裂缝的井里，频繁出现因为停泵引起的后效气测异常，这些异常不是地层含气性的真实反映，理应不参与数据统计。平常其实没有太多注意这类现象，但是有的井实在太频繁，并且单根峰与正常的气测值差异太大，有的已经达到10倍左右了，不处理对数[......]
最近在做分段数据统计的时候，发现某些情况下，离群数据严重干扰了数据统计，所以一直在想办法对离群数据进行处理。
最典型的离群数据，莫过于单根峰了，在气显示相对活跃，特别是钻遇过裂缝的井里，频繁出现因为停泵引起的后效气测异常，这些异常不是地层含气性的真实反映，理应不参与数据统计。平常其实没有太多注意这类现象，但是有的井实在太频繁，并且单根峰与正常的气测值差异太大，有的已经达到10倍左右了，不处理对数[......]
一直很关注数据的平滑滤波，尤其是在数据应用过程中，很多时候数据波动极大，头疼不已。
曾经长期使用的一个处理方法是N点移动平均算法，公式非常简单，以5点平滑为例，就是把距离这个数据点最近（包括这个数据点）的5个数据加起来除以5。
=(x[i-2]+x[i-1]+x+x[i+1]+x[i+2])/5
所以excel就可以做了，简单粗暴，一直引以为豪。
上[......]