数据质量控制. 异常数据的自动检测： 检测离群点或异常值是数据挖掘的核心问题之一。数据的爆发和持续增长以及物联网设备的传播，使我们重新思考处理异常的方式以及通过观察这些异常来构建的应用场景。进行异常值检测的方法有很多，主要有以下几种大的分类：传统统计方法、机器学习方法、深度学习方法、其他方法等。 非法数据的自动检测： 基于对程序源代码的静态分析方法，针对程序中的非法计算故障，提出了一种自动测试方法。以非法计算故障的表现形式为基础，将静态分析程序源代码和 识别非法计算的过程模型化，建立了静态检测非法计算所需的计算模型，将非法计算故障静态检测过程自动化，给出了非法计算自动测试算法。该方法通过对程序源代码的静态分析，实现了非法计算故障检测的自动化。实验结果表明，该自动测试方法能有效地提高检测非法计算的准确率和自动化水平。 异常与非法数据的自动上报及跟踪处理。 将检测到的异常数据与非法数据自动上传到系统管理员处，并实时记录处理结果。
