修补异常值
通过直接删除的方式处理异常值，虽然是最直接方法的方法，但是会减少数据样本，因此在数据集小的情况下，减少数据样本会对结果产生影响；在含有较多异常值的数据集中，大量的删除异常值也会对结果产生影响。因此，当异常值没有可研究性的情况下，应该对这些异常值进行修补处理。 修补异常值的方式主要有两种，即改异常值和替换异常值。
通过Kettle工具，替换和修改数据表interpolation_data中的异常值。
现在有一份500人的身高调查数据表interpolation_data，其中包括id、Gender和Height字段，具体数据内容如图所示（注：这里只截取了部分人的数据）。
我们用navicat运行sql文件
通过使用Kettle工具，创建一个转换fill_unusual_value，并添加“表输入”控件、“过滤记录”控件、“空操作（什么也不做）”控件、“设置值为NULL”控件、“合并记录”控件、“替换NULL值”控件、字段选择控件以及Hop跳连接线。
双击“表输入”控件，进入“表输入”配置界面。
单击【新建】按钮，配置数据库连接，配置完成后单击【确认】按钮。
在SQL框中编写查询数据表interpolation_data的SQL语句，然后单击【预览】按钮，查看数据表interpolation_data的数据是否成功从MySQL数据库中抽取到表输入流中。
双击“过滤记录”控件，进入“过滤记录”配置界面。
在“条件”处设置过滤的条件，即设置Height字段的取值范围（[114-226]），从而判断数据表中的每个数据是否为异常值。若是在非异常值的取值范围内，则是非异常值，否则是异常值。
在“发送true数据给步骤：”处的下拉框中选择“空操作（什么也不做）2”，将非异常值放在“空操作（什么也不做）2”控件中；在“发送false数据给步骤：”处的下拉框中选择“空操作（什么也不做）”，将异常值放在“空操作（什么也不做）”控件中。
选中“空操作（什么也不做）”控件，然后单击转换工作区顶部的 按钮，预览“空操作（什么也不做）”控件中的数据，id为15的这条数据，Height字段为260，260不在非异常值范围[114，226]内，因此该条数据为异常数据。
双击“设置值为NULL”控件，进入“设置值为NULL”界面；在“字段”处添加要设为NULL值的字段名称和值。
双击“字段选择”控件，进入“选择/改名值”界面。
在“移除”选项卡处添加要移除的字段名称，这里移除的是字段flagfield。
运行情况：
