在数据预处理阶段，经常需要用到一些特定的统计方法处理异常值。请简要介绍几种常用的数据异常值处理方法，并给出你的评估。每种方法请用一个段落来描述，总的描述不要超过300字，最后给出个人看法。
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一种常用的方法是删除法，即将数据中的异常值直接删除。这种方法操作起来较为简单，但容易造成样本信息的丢失，并且可能无法准确反映出数据集的真实结构。适用于样本量较大，且异常值占比相对较少的情况。

第二种方法是中位数替代法，即用该特征的所有样本值的中位数替换异常值。这种方法考虑了整体数据的分布，但可能会导致数据方差的降低。适用于异常值较多，但数据集对异常值敏感的情况。

再有一种方法是基于模型预测法，即先构建一个预测模型，然后用该模型预测出的值来取代异常值。这种方法具有较高的灵活性，但同样存在可能因为模型偏差带来的问题。适用于特征间有较强关联，且愿意付出一定建模成本的情况。

个人看法是，选择异常值处理方法时需要考虑数据的具体情况以及分析目标。不同的方法各有优劣，没有一种方法可以适用于所有场景，合理选择异常值处理方法对于数据分析的准确性至关重要。
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