第一种是无意义的值 比如统计年龄时出现了负数 第二种是离群值 去除异常值时应该先除去前者还是先除去后者？
在数据分析时，通常需要先除去无意义的值，再去除离群值。这是因为无意义的值会对数据分布造成极大的影响，可能会导致错误的统计结果。而离群值则可能反映出数据中的特殊情况，例如异常事件、特殊人群等，应该先了解其背景和原因，再考虑是否去除。
以您举的例子来说，出现负数的年龄很可能是数据采集或输入时出现的问题，对于数据分析来说是无意义的值，应该先进行清理。而对于离群值，比如某些年龄明显偏高或偏低，可能是特殊人群（如百岁老人或幼儿）的数据，或者是输入误差等原因导致的异常值，需要进一步了解其背景和原因后再考虑是否去除。
在清理异常值时，可以使用一些统计方法，例如均值、中位数、标准差等来判断和筛选异常值。同时，应该注意保留足够的样本量，避免过分清理导致数据失真。
不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:其实，不能孤立的对待自动化测试，更不要简单的理解，引入自动化测试一定可以提升团队的工作效率，减少成本问题。
在做自动化测试之前，要思考三个问题：
虽然说自动化测试做的好，可以省掉很多成本（时间，精力，人力等等）的，但是有很多人把节省成本当成目的，这样对于一个项目来说，是非常致命的。
那么，软件测试从业人员如何提升自己的技能，从功能测试转成自动化测试？
按照软件测试的学习大纲，我总结了一份针对0基础的小白视频教程，已经上传到我的测试交流群310357728，由易到难，非常全面，目前还在持续更新ing，需要的童鞋可以自行领取。
①学习一门编程语言，再接触自动化测试工具
学习编程语言，无论是学习python还是Java，都是可以的，但是从学习的难易程度上，可以先学python（比较好上手），再学Java，在学习的过程当中，不要把自己当成一个从事软件测试的人员，而是当成开发，系统的去进行学习编程语言，可以说，语言水平的高低，也决定了自动化测试水平的高低
②先打好基础，而不是只学习自动化测试工具
磨刀不误砍柴工，先了解掌握http协议，在学习fiddler、soapUI、loadrunner等工具，先理解HTML，才会理解firebug~
不要一上来就是我学了工具就行了！
③给自己定下明确的目标
很多人越学习越迷茫，为什么呢？不知道该怎么学习，觉得自己这里那里都存在欠缺的地方。
那么，在学习之前，先弄清楚自己，自己目前的定位，即对自己的各项能力进行评估，之后就是如何学习，比如可以投入哪些时间？有多少精力？有多少资金？哪些问题自己可以通过自学搞定？又有哪些问题需要请教别人？自己计划什么时候学好？
④选择好一个方向或者说切入点
我们知道自动化测试又分为接口自动化，app自动化，web自动化，辅助测试脚本，我的建议是先选择一门语言（比如python，Java），然后从接口自动化测试开始着手，之后在学习app自动化，web自动化
接口自动化：
Python+Unittest+HtmlTestRuner+Jenkins和Java+Httpclient+TestNG+Jenkins
web自动化：
Python+Webdrver+HtmlTestRunner+Jenkins,Java+Webdriver+TestNG+Jenkins
App自动化：
Robotium+Java+TestNG+Jenkins,Appium+Java+TestNG+Jenkins,Appium+Python+HtmlTestRunner
·辅助测试脚本：以Shell，Python为主来简化重复的工作，过滤日志等
⑤不要贪多，学会活学活用，把理论知识变成为项目实际操作
很多人一开始就贪多，觉得自己什么都要学，什么都要学好，这样的学习是无效的，也比较容易囫囵吞枣，没有学进去，甚至造成混淆等等问题。
另外，一定要把所学的理论知识用上，边学习边拿项目练手，这样不仅可以更快的学习，同时也能提升自己工作经验和项目经验
⑥不要以为学习了自动化测试工具，就等于掌握了自动化测试
答案：
如何处理数据分析中的异常值？
在处理异常值时，首先应该去除无意义的异常值，例如负数年龄等。接下来处理离群值：
检查数据收集和输入错误：异常值可能是由人为或交通意外事故等原因造成的，要仔细检查数据的来源和收集方式。
采用简单的替换方法：用缺失值、平均值、中位数、最近邻等替换异常数据。
使用聚类分析、回归分析、离群值分析或箱线图等高级技术来检测和处理异常值。
针对离群值，以下是一些常用方法：
import numpy as np
data = np.random.normal(loc=0, scale=1, size=100) #生成正态分布数据
mean = np.mean(data) #计算均值
std = np.std(data, ddof=1) #计算标准差
low = mean - 3 * std #下限
high = mean + 3 * std #上限
outliers = [x for x in data if x < low or x > high] #计算离群值
import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()
result = ax.boxplot(data)
outliers = [flier.get_ydata() for flier in result["fliers"]] #计算离群值
from sklearn.cluster import DBSCAN
dbscan = DBSCAN(eps=1, min_samples=3)
dbscan.fit(data.reshape(-1, 1))
outliers = data[dbscan.labels_ == -1] #计算离群值
from sklearn.ensemble import IsolationForest
isoforest = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.01)
isoforest.fit(data.reshape(-1, 1))
outliers = data[isoforest.predict(data.reshape(-1, 1)) == -1] #计算离群值