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（2）建模选择：根据问题特征和数据情况选择合适的模型。

（1）数据预处理：对原始数据进行处理，包括缺失值填充、异常值清除、数据平滑等操作。

外推，又称为预测，是指通过已有的数据和相关性分析得出一个未来的值。比如，一个股票交易员可以通过观察市场走势和某公司的财务报表来预测该公司未来的股价。而外推在各个领域都有应用，比如气象预报、经济预测、数据分析等。

总之，外推软件的原理就是通过对原始数据进行预处理、模型选择、参数估计和模型评估等步骤，最终输出实现预测的结果。随着各种分析领域对于外推技术的需求越来越高，外推软件的逐渐成熟和普及，将会在科学研究和商业领域发挥越来越重要的作用。

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（2）数据预处理：外推软件可以对原始数据进行处理，包括缺失值填充、异常值清除、数据平滑等预处理操作，以保证模型的可靠性。

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