数据清洗：去除数据中的噪声、异常值和缺失值。对于噪声数据，可采用滤波算法，如中值滤波、高斯滤波，平滑数据曲线；利用 3σ 原则或箱线图识别并剔除异常值；针对缺失值，根据数据特点选择合适的处理方法，如均值填充、回归预测填充等。
数据标准化：将不同量纲、不同取值范围的数据转换到统一区间，如采用小 - 标准化、Z - score 标准化方法，使数据具有可比性，便于后续统计分析和模型构建。
集中趋势分析：通过计算均值、中位数和众数，描述数据的集中位置。均值反映数据的平均水平，但易受端值影响；中位数是排序后中间位置的数值，对端值不敏感；众数则是出现频率的数据值，可用于识别数据中的典型情况。例如，在分析塑壳断路器的分合闸时间时，均值能给出平均动作时间，中位数可体现中间水平的动作时间，众数则可发现常见的动作时间取值。
离散程度分析：利用方差、标准差和变异系数衡量数据的离散程度。方差和标准差越大，说明数据的离散程度越高；变异系数用于比较不同数据集的离散程度，消除了量纲的影响。通过分析数据离散程度，可评估测试结果的稳定性，如在测试断路器接触电阻时，较小的标准差表明测试数据较为稳定，产品性能一致性较好。
皮尔逊相关系数：用于衡量两个变量之间的线性相关程度，取值范围在 -1 到 1 之间。系数为 1 表示正相关， -1 表示负相关，0 表示无线性相关。在分析塑壳断路器的电流与温升关系时，皮尔逊相关系数可判断两者之间的线性关联强度，为研究散热设计和过载保护性能提供依据。
斯皮尔曼等级相关系数：适用于非线性关系的数据，通过对数据进行排序，计算等级之间的相关性。当分析断路器机械部件磨损程度与动作次数的关系时，斯皮尔曼等级相关系数能更准确地反映两者的关联，即使关系并非严格线性。
线性回归：建立因变量与一个或多个自变量之间的线性关系模型，用于预测和解释变量之间的关系。例如，以塑壳断路器的分合闸时间为因变量，以触头压力、弹簧弹力等为自变量，通过线性回归分析，可确定各因素对分合闸时间的影响程度，优化产品设计参数。
非线性回归：当变量之间的关系呈现非线性时，采用非线性回归方法。如在研究断路器的开断电流与电弧能量之间的关系时，由于其关系往往是非线性的，使用非线性回归模型能更准确地拟合数据，预测不同开断电流下的电弧能量，为灭弧室设计提供参考。
K - means 聚类：将数据划分为 K 个簇，使簇内数据相似度高，簇间数据相似度低。在塑壳断路器的质量评估中，可根据测试数据对产品进行聚类，将性能相似的产品归为一类，便于发现产品质量的分布规律，快速识别异常批次产品。
层次聚类：通过计算数据点之间的距离，构建树形聚类结构，可根据需求选择不同的层次划分聚类结果。在分析不同型号塑壳断路器的性能差异时，层次聚类能直观展示产品性能的相似性和差异性，为产品选型和优化提供决策支持。
