Ausrei+er in der Datenanalyse verstehen

Ausrei+er sind Datenpunkte, die weit von den anderen Datenpunkten in einem Datensatz entfernt sind. Sie gelten typischerweise als ungewöhnliche oder au+ergewöhnliche Fälle und können einen erheblichen Einfluss auf die Analyse der Daten haben. Ausrei+er können entweder positiv oder negativ sein und können mithilfe verschiedener Methoden wie statistischen Techniken, Visualisierung oder Domänenwissen identifiziert werden.

Hier sind einige häufige Arten von Ausrei+ern:

1. Punktausrei+er: Dies sind Datenpunkte, die weit von den anderen Datenpunkten in einer einzelnen Dimension entfernt sind. Zum Beispiel ein Datenpunkt, der viel höher oder niedriger als die anderen Datenpunkte in einem Datensatz ist.
2. Kontextbezogene Ausrei+er: Hierbei handelt es sich um Datenpunkte, die an sich nicht ungewöhnlich sind, jedoch aufgrund des Kontexts, in dem sie auftreten, ungewöhnlich sind. Zum Beispiel ein Datenpunkt, der höher oder niedriger als die anderen Datenpunkte in einem Datensatz ist, aber nur für eine bestimmte Gruppe oder Teilmenge der Daten.
3. Zeitliche Ausrei+er: Hierbei handelt es sich um Datenpunkte, die angesichts des Zeitraums, in dem sie auftreten, ungewöhnlich sind. Zum Beispiel ein Datenpunkt, der zu einer bestimmten Jahreszeit oder Jahreszeit viel höher oder niedriger als die anderen Datenpunkte ist.
4. Räumliche Ausrei+er: Dies sind Datenpunkte, die aufgrund ihres Standorts ungewöhnlich sind. Zum Beispiel ein Datenpunkt, der viel höher oder niedriger als die anderen Datenpunkte in einer bestimmten geografischen Region ist.
5. Multivariate Ausrei+er: Dies sind Datenpunkte, die bei mehreren Variablen oder Dimensionen ungewöhnlich sind. Zum Beispiel ein Datenpunkt, der bei einer Variablen hoch, bei einer anderen jedoch niedrig ist.

Es ist wichtig zu beachten, dass nicht alle Ausrei+er Fehler oder Anomalien sind; einige können gültige Datenpunkte sein, die wertvolle Einblicke in die Daten liefern. Daher ist es wichtig, alle Ausrei+er sorgfältig zu bewerten und zu untersuchen, bevor auf der Grundlage der Daten Schlussfolgerungen oder Entscheidungen getroffen werden.