在構(gòu)建風(fēng)險評估模型之前，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理。在面對非高斯噪聲時，通過去噪算法如中值濾波、自適濾波等方法進(jìn)行處理。

選擇能較好地對非高斯噪聲的模型進(jìn)行風(fēng)險評估，深度學(xué)習(xí)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等。

在模型評估階段，引入些針對異常值和噪聲具有較好魯棒性的評價指標(biāo)，以減少非高斯噪聲的影響。

在電商領(lǐng)域，用戶行為數(shù)據(jù)通常會存在大量的非高斯噪聲，用戶的購買行為、瀏覽行為等都可能受到許多不可控因素的影響。對此，通過建立更復(fù)雜的用戶畫像和行為預(yù)測模型來降低非高斯噪聲的影響。

廣告投放的效果往往會受到許多不可預(yù)見的因素影響，形成非高斯噪聲。對此，通過精細(xì)化的定向廣告策略和實(shí)時優(yōu)化算法來提高廣告效果的穩(wěn)定性。

在商標(biāo)注冊代理領(lǐng)域，涉及到的數(shù)據(jù)主要是企業(yè)和商標(biāo)的信息，這些信息可能存在些不準(zhǔn)確或缺失的部分，形成非高斯噪聲。對此，通過數(shù)據(jù)校驗(yàn)、數(shù)據(jù)補(bǔ)充等方式來提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，降低噪聲的影響。