4.数据平滑：通过平均、加权平均或滤波等方法对数据进行平滑处理，以便去除随机波动，更好地观察数据的长期趋势。
数学整理数据的方法可以分为以下几类：
1. 描述统计：包括测量中心趋势和测量分散程度的方法，如均值、中位数、众数、四分位数、标准差等。
2. 数据转换：对原始数据进行转换，以满足某些数学模型或分析要求，如对数变换、百分比变换、Z-得分标准化等。
3. 数据规范化：将不同单位、量级或范围的数据转化为统一的标准，以便进行比较和分析，如最小-最大规范化、标准分数规范化等。
4. 数据平滑：通过平均、加权平均或滤波等方法对数据进行平滑处理，以便去除随机波动，更好地观察数据的长期趋势。
5. 数据变换：对数据进行变换，以使其满足一定的假设或模型要求，如对数变换、差分变换、匹配变换等。
6. 数据离散化：将连续数据转化为离散数据，以便进行分类和分组分析，如等宽离散化、等频离散化等。
以上仅是数学整理数据的一些常见方法，根据具体问题和需求，还可以采用其他不同的方法。