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针对当前采煤机设备运行数据量大,存在大量异常值、无效值与缺失值,此类数据没有被进行有效预处理和分析等问题,通过Python语言编写预处理算法,算法内容包括数据整合、上传数据库、异常值检测等.通过基于箱线图的异常值检测和DBSCAN聚类算法分别进行了异常值检测,对比2种方法的适用范围,并对预处理后的数据通过统计描述、聚类分析方法进行了探究,为其他采煤机运行数据预处理和分析提供了参考方案和思路.