大数据已经渗透到各行各业，成为推动社会进步的重要力量。在大数据时代，数据异常问题日益凸显，给社会经济发展带来诸多挑战。本文将从数据异常的定义、成因、影响以及应对策略等方面进行探讨。
一、数据异常的定义与成因
1. 数据异常的定义
数据异常是指在大数据中，出现的与整体数据规律不一致的数据点。这些异常数据点可能对数据分析、预测和决策产生误导，甚至导致严重后果。
2. 数据异常的成因
（1）数据采集误差：在数据采集过程中，由于设备故障、人为操作失误等原因，可能导致数据存在误差，进而产生异常。
（2）数据清洗问题：在数据清洗过程中，由于数据格式不统一、缺失值处理不当等问题，可能导致数据异常。
（3）数据噪声：在数据传输、存储和处理过程中，可能受到外部干扰，导致数据噪声，从而产生异常。
（4）恶意攻击：黑客通过恶意攻击，篡改、伪造数据，造成数据异常。
二、数据异常的影响
1. 影响数据分析准确性：数据异常可能导致数据分析结果失真，进而影响决策的准确性。
2. 影响预测效果：数据异常会干扰预测模型，降低预测的准确性。
3. 影响数据安全：数据异常可能泄露敏感信息，对个人和企业造成损失。
4. 影响社会信任：数据异常可能导致公众对大数据和人工智能技术的信任度降低。
三、应对数据异常的策略
1. 数据质量监控：建立数据质量监控体系，对数据进行实时监控，及时发现和处理异常数据。
2. 数据清洗与预处理：采用数据清洗和预处理技术，消除数据噪声，提高数据质量。
3. 异常检测与处理：利用异常检测算法，识别数据异常，并进行针对性处理。
4. 数据安全防护：加强数据安全防护措施，防范恶意攻击和数据泄露。
5. 建立数据治理体系：建立健全数据治理体系，规范数据采集、存储、处理和应用，提高数据质量。
大数据时代的数据异常问题不容忽视。通过数据质量监控、数据清洗与预处理、异常检测与处理、数据安全防护以及建立数据治理体系等策略，可以有效应对数据异常带来的挑战，确保大数据技术在各个领域的健康发展。我们需要不断提高对数据异常的认识，加强数据安全意识，共同推动大数据时代的繁荣与发展。
参考文献：
[1] 刘振宇，张慧，刘晓东. 大数据异常检测技术研究综述[J]. 计算机工程与科学，2017，39（10）：1-10.
[2] 赵春梅，陈伟，李明. 大数据背景下数据安全与隐私保护研究[J]. 电脑知识与技术，2016，12（18）：1-4.
[3] 张志强，李晓东，杨帆. 大数据治理体系建设研究[J]. 电子政务，2017（6）：26-29.
