数值波动大可以通过以下几种方法进行编程处理：
中心化处理
通过将所有数据点都向中间移动平均值（例如算术平均数），可以减小数据集的波动性。
代码示例（Python）：
```python
import numpy as np
data1 = [0.525, 0.475, 0.425, 0.375, 0.325, 0.275, 0.225, 0.175, 0.125, 0.075, 0.025]
data2 = [0.525, 0.475, 0.425, 0.375, 0.325, 0.275, 0.225, 0.175, 0.125, 0.075, 0.025]
mean1 = np.mean（data1）
mean2 = np.mean（data2）
centered_data1 = （data1 - mean1） / np.std（data1）
centered_data2 = （data2 - mean2） / np.std（data2）
```
标准化处理
对于每条数据线上的每个数值，计算其与均值的差值，并除以其标准差，这样做的目的是为了使得每一项数据在新的尺度上具有相同的单位，从而减少数据之间的差异。
代码示例（Python）：
```python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler（）
scaled_data1 = scaler.fit_transform（data1.reshape（-1, 1））
scaled_data2 = scaler.fit_transform（data2.reshape（-1, 1））
```
分箱法
根据数值范围将其划分为若干个区段，然后分别对这些区间进行处理。这种方法通常用于处理离散数据。
代码示例（Python）：
```python
import numpy as np
data1 = [0.525, 0.475, 0.425, 0.375, 0.325, 0.275, 0.225, 0.175, 0.125, 0.075, 0.025]
data2 = [0.525, 0.475, 0.425, 0.375, 0.325, 0.275, 0.225, 0.175, 0.125, 0.075, 0.025]
bins = np.linspace（min（data1）, max（data1）, 10）
data1_binned = np.digitize（data1, bins）
data2_binned = np.digitize（data2, bins）
```
加权平均
将不同时间点的数据按照它们的权重进行加权平均。这可以通过调整权重或者选择适当的权重函数实现。
代码示例（Python）：
```python
weights = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4] 示例权重
weighted_average = np.sum（data1 * weights）
```
回归分析
利用统计学中的回归分析技术，寻找影响数据波动的主要因素，进而采取措施控制这些变量的影响。
代码示例（Python，使用scikit-learn库）：
```python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = data1.reshape（-1, 1）
y = data2
model = LinearRegression（）
model.fit（X, y）
predictions = model.predict（X）
```
数值调整函数
使用数值调整函数可以将数据归一化或标准化到相同的范围，使得数据更易于比较和分析。常见的数值调整函数包括MinMaxScaler和StandardScaler。
代码示例（Python，使用scikit-learn库）：