Разбиране на отклоненията в анализа на данни

Извънредните стойности са точки от данни, които са далеч от другите точки от данни в набор от данни. Те обикновено се считат за необичайни или изключителни случаи и могат да окажат значително влияние върху анализа на данните. Извънредните стойности могат да бъдат положителни или отрицателни и могат да бъдат идентифицирани с помощта на различни методи, като например статистически техники, визуализация или познаване на домейна.

Ето някои често срещани типове извънредни стойности:

1. Точкови отклонения: Това са точки от данни, които са далеч от другите точки от данни в едно измерение. Например точка от данни, която е много по-висока или по-ниска от другите точки от данни в набор от данни.
2. Контекстуални отклонения: Това са точки от данни, които не са необичайни сами по себе си, но са необичайни предвид контекста, в който се появяват. Например точка от данни, която е по-висока или по-ниска от другите точки от данни в набор от данни, но само за конкретна група или подмножество от данни.
3. Временни отклонения: Това са точки от данни, които са необичайни предвид периода от време, в който се появяват. Например точка от данни, която е много по-висока или по-ниска от другите точки от данни през определено време от годината или сезон.
4. Пространствени отклонения: Това са точки от данни, които са необичайни предвид тяхното местоположение. Например точка от данни, която е много по-висока или по-ниска от другите точки от данни в определен географски регион.
5. Многовариантни отклонения: Това са точки от данни, които са необичайни предвид множество променливи или измерения. Например точка от данни, която е висока за една променлива, но ниска за друга променлива.

Важно е да се отбележи, че не всички отклонения са грешки или аномалии, някои могат да бъдат валидни точки от данни, които предоставят ценна информация за данните. Ето защо е важно внимателно да оцените и проучите всички извънредни стойности, преди да направите заключения или решения въз основа на данните.