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在Impala中，可以通過以下方法進行數據的異常值檢測和處理：
示例代碼：
SELECT column_name, AVG(column_name), MIN(column_name), MAX(column_name)
FROM table_name
GROUP BY column_name;
示例代碼：
SELECT percentile_approx(column_name, 0.25), percentile_approx(column_name, 0.75)
FROM table_name;
示例代碼：
-- 刪除異常值
DELETE FROM table_name WHERE column_name = '異常值';
-- 替換異常值
UPDATE table_name SET column_name = '替換值' WHERE column_name = '異常值';
-- 將異常值轉換為缺失值
UPDATE table_name SET column_name = NULL WHERE column_name = '異常值';
通過以上方法，可以在Impala中對查詢結果的數據進行異常值檢測和處理，以保證數據的質量和準確性。
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