请对我遇到的异常进行总结和评价，并且未来的分析培训方向更要偏向业务数据。|
团队在分析社交媒体数据时，经常发现数据偏差问题，有些数据会出现不可能的阅读量，从而导致分析结果难以令人信服。原有的数据清洗流程时间过长，且各类数据的相应规则不同，以致相关的研发效率低下。建议现有的异常检测算法可以结合更多的业务场景实际情况设定规则，让分析团队更好地确定业务数据的取值范围。团队应该制订更全面的指标体系，能够明确数据的检验规则标准。进一步从业务想法中提取出模型指标是十分必要的。
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团队在分析社交媒体数据时遇到的主要问题是数据偏差和异常数据，如不可能的阅读量，导致分析结果不可靠。现有的数据清洗流程复杂且耗时长，研发效率低。未来应加强异常检测算法的业务场景适应性，设定更符合实际的规则，并建立全面的指标体系以明确数据检验标准。此外，从业务中提取模型指标是提升分析质量的关键。总结而言，团队需要更加注重业务数据的分析培训，以提高数据质量和分析效率。
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