先標記疑點不要刪除原值
報表突然出現一個高值時，先保留它，再查它為什麼出現。高值可能是真實製程異常、感測器故障、通訊型別解析錯誤，或啟動期間的暫態。只因它讓平均難看就刪掉，會把找原因最需要的證據一起移除。本篇教你把原始值、疑點標記、判定與報表採用值分開。
採用一組離線溫度樣本：50、51、50、300、49°C，每筆相隔一分鐘。假設本案感測器量測範圍為0至200°C，300超出規格，先標OutOfRange並停止把它直接納入有效溫度平均；原始300、品質碼、時間與設備識別仍完整保存。這個量程是假設條件，必須換成現場儀表規格。
不要立刻把300改成30。即使它剛好是十倍，也只是一個倍率錯誤的線索。先查原始暫存器、解碼型別、倍率版本與設備顯示，再決定是解析錯誤還是設備真的回報異常。只有查到證據才能新增修正版，不能用猜測美化數據。
本文區分三個狀態：Suspect表示待查，ConfirmedInvalid表示有證據不能作此用途，ConfirmedProcessEvent表示確定是真實製程事件。這是應用分類，來源Good或Bad品質碼另存，不要把自己的判斷寫回來源品質而丟失證據。
適用於歷史分析、品質資料整理與報表，不提供任何設備專用故障代碼。NIST的異常值文件可用來理解標記、辨識與處理的差異；統計上的離群值不自動等於感測器讀錯，也不自動構成設備故障。
用同一組數字比較報表結果
五筆原始值總和為500，直接算術平均100°C，原始最大值300°C。如果依已核對量程排除300的分析版本，剩四筆總和200，平均50°C，最大51°C。兩種結果都要寫明採用筆數與排除原因，不能只給50°C讓人以為五分鐘都正常。
報表可以分列rawCount=5、acceptedCount=4、suspectCount=1、acceptedMean=50°C，並附被隔離記錄的識別碼。原始最大值仍可列300，但標成超出量程的原始回報，不稱為已確認真實溫度峰值。有效最大51也只代表目前採用的四筆。
再做一個反例：若儀表範圍其實為0至400°C，且第二支已校驗感測器也在同時段記錄高溫，就不能套用前一例的200上限。這時300可能是真實異常，應保留在製程事件報表，再調查控制與環境紀錄；分析濾除策略不能抹掉事故。
數值裁切也不等於修正。把300裁成200後，五筆平均變80°C，仍不是有效四筆平均50°C，更不是已證明的真實平均。若演算法為特定模型必須裁切，保存processedValue=200、rawValue=300與方法版本，顯示這是模型輸入處理結果。
練習先手算三個答案：原始100、排除50、裁切80。接著檢查畫面、CSV與報表使用哪個欄位。若三個地方各自選了不同值卻都叫平均溫度，問題在資料口徑，不應靠調整小數位掩蓋。
設計可以追查的判定紀錄
每筆至少保存sampleId、assetId、sourceAt、receivedAt、rawValue、rawUnit、sourceQuality、ruleId、ruleVersion、flag與判定原因。若有人核准修正，再增加reviewer、reviewedAt、evidenceId、correctedValue與revision。原始記錄保持可查，新的判定以關聯方式附上。
例如S-104原始300°C被範圍規則RANGE-v1標成Suspect。後續查到通訊倍率設定變更紀錄，證明正確工程值應為30°C，才新增修正版本REV-2並引用證據。這時重算五筆為(50＋51＋50＋30＋49)÷5＝46°C；它和直接排除的50°C不同，報表必須顯示版本。
上述倍率錯誤只是另一個有證據的教學分支，不能與真實高溫分支同時當成既定事實。每個分支保留自己的輸入與判定：量程不符待查、證實倍率錯誤、證實製程高溫。驗收時用三組案例分別測，避免同一筆300在不同頁忽然換了身分。
若需要撤回人工判定，不刪除REV-2。新增REV-3說明撤回原因，指回目前採用版本；已發布的報表保留原版本與更正通知。這樣工程人員能回答某一天為何曾顯示46°C，而不是查到一份已被覆寫的來源表。
被排除資料也要有處理期限與負責人。若Suspect永久留著，報表看似正常但來源問題一直存在。可以把待查筆數、最久未處理時間及受影響設備列在資料品質頁，讓值班人員先處理持續發生的問題。
排錯時先分辨是哪一層異常
第一步看原始值和來源品質，確認收到的是300還是字串、錯誤代碼或空值被轉成300。第二步比對設備顯示與同時段原始通訊資料。第三步核對資料型別、有號無號、倍率、單位及版本。第四步才分析製程是否出現合理的高溫證據。
若只在重啟後第一筆跳高，保留bootId、啟動時間與初始化階段，查設備是否尚未量測完成或通訊端讀到舊緩衝。不要直接規定每次重啟刪第一筆；需要來源文件或測試支持，而且應以狀態和品質排除，不只用固定筆數猜測。
若異常集中在通訊斷線恢復，檢查補送、時間排序與重複資料。晚到的舊峰值不是現在才發生；若只改receivedAt作為時間軸，會把歷史事件移到恢復時刻。若同一sampleId重送，保留接收紀錄，報表仍只計一次。
統計門檻適合找疑點，不能取代量程與製程定義。小樣本、非正態、不同生產模式混合時，固定幾倍標準差可能標錯。先按設備模式與資料用途分組，再選適當方法；NIST也提醒離群值檢定的分布假設與樣本數限制。
失敗時先比對同一批原始資料的筆數，再查規則版本及排除名單。若平均不同但名單相同，查權重和時間窗口；若名單不同，查量程、品質與模式條件。逐層查比直接修改報表公式更容易找出真正差異。
完成條件與常見問題
驗收時保存五筆原始資料，確認沒有任何原值被覆寫；範圍規則應只標記300，原始平均100、有效四筆平均50、裁切示例80都能重算。再加入有證據的30°C修正分支，預期修正版平均46，舊報表仍可追查。
最後檢查三個出口：圖表要能看見被標記點，匯出要有flag與revision，摘要要有採用及排除筆數。若匯出只剩乾淨數字，接手者便無法知道曾有異常，這個交付仍未完成。
問：離群值可以直接刪嗎？答：先保留並調查；即使分析選擇排除，也應保存原始資料與排除依據。
問：來源Good是否代表300一定正確？答：不代表，它不保證倍率、量程或製程語意完全正確。
問：中位數比較穩定，可以取代調查嗎？答：不能。穩健統計能減少極端值影響，但無法說明這個極端值為什麼出現。
問：換規則後能否直接覆蓋舊報表？答：應產生新版本並列更正原因，保留原發布結果。本篇案例只核對公式與文件。
參考：NIST Engineering Statistics Handbook：異常值的標記、處理、檢定與適用假設。