知网检测实验数据质量的方法有很多种，常见的包括数据清洗、异常值处理、缺失值处理、数据采样、特征选择等。首先，数据清洗是指对数据进行去重、填充缺失值、处理异常值等操作，以保证数据的准确性和完整性；其次，异常值处理是指对数据中的异常值进行识别和处理，以避免对模型的影响；再者，缺失值处理是指对数据中的缺失值进行填充或删除，保证数据的完整性和准确性；此外，数据采样是指从大量数据中抽取样本，以减少计算量和提高模型效率；最后，特征选择是指从大量特征中选择对模型有意义的特征，以提高模型的准确性。

除了上述方法外，还可以采用数据可视化、模型评估等方法来检测实验数据的质量。数据可视化可以帮助我们直观地了解数据的分布、相关性等特征，有助于发现数据中的问题；而模型评估则可以通过建立模型对数据进行训练和测试，从模型的表现来评估数据的质量。综合运用上述方法，可以全面、准确地检测实验数据的质量，为后续的数据分析和建模提供可靠的基础。