进行筹码集中度分析时，先明确三件事：样本采集的连续性范围、统计工具的精度匹配、数据清洗的剔除规则。尤其在成渝地区的校企合作实训中，需优先关注连续工况下的数据覆盖，避免因手工剔除个别异常点导致整体结论偏差。正确排序是从原始采集、标准化处理到趋势拟合，而非直接套用模型。常见错误包括将短期波动误判为长期聚集，或未区分高波动区间与高集中度区间。操作前务必确认设备采样频率与统计模型的时间窗口是否一致，否则精度会大幅下降。
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数据清洗是新手较容易卡的环节。不要默认所有离群值都是误差，原因在于有些工况本身就是高波动的。比如在非连续生产线上，刀具更换、能量断口的瞬间变化，往往会被统计模型误判为集中度的破坏点。建议先用时间序列图定位异常点位置，再看该点前后的反应是否异常。若前后无明显震荡，通常才是数据脏点。若仅因单点偏差就判定集中度下降，容易误导后续设备的选型与阈值设定。