曲线拟合前的数据处理的问题

[Wenwen小蘑菇]

要做数学建模，现在利用实验测量出了某两个量的数据，用A和B代替。实测共200组左右。最终是想通过拟合找出A和B的关系。
现在的问题是，200组数据量太大，里面又含有很多的异常点。所以拟合的曲线很不准（尝试了多种曲线类型）。散点图和某一多项式拟合曲线见图。
想请教： 1.如何预处理这些数据，去除那些重复的，异常的数据点？
2.曲线拟合时，数据量是否越大越好？200组数据是否太多？该如何选取合适的数据呢？多少组适合呢？（我看其他人做的建模用的数据都是二三十组左右）
3.如果我从200组数据中挑30组出来，是否会影响准确率？（我的两个变量，A的变化范围广，50~1000；B的变化范围窄，1~5）
针对我的这个问题，有没有好的方法可以处理下数据，得到比较好的拟合呢？谢谢！