Tietojen poikkeamien ymmärtäminen data-analyysissä

Outliers ovat tietopisteitä, jotka ovat kaukana muista tietojoukon tietopisteistä. Niitä pidetään yleensä epätavallisina tai poikkeuksellisina tapauksina, ja niillä voi olla merkittävä vaikutus tietojen analysointiin. Poikkeamat voivat olla joko positiivisia tai negatiivisia, ja ne voidaan tunnistaa useilla eri menetelmillä, kuten tilastollisilla tekniikoilla, visualisoinnilla tai toimialueen tiedolla.

Tässä on joitain yleisiä poikkeavien tyyppejä:

1. Pistepoikkeamat: Nämä ovat tietopisteitä, jotka ovat kaukana muista yhden ulottuvuuden datapisteistä. Esimerkiksi datapiste, joka on paljon korkeampi tai matalampi kuin muut tietojoukon datapisteet.
2. Kontekstuaaliset poikkeamat: Nämä ovat tietopisteitä, jotka eivät sinänsä ole epätavallisia, mutta ovat epätavallisia kontekstissa, jossa ne esiintyvät. Esimerkiksi datapiste, joka on korkeampi tai matalampi kuin muut tietojoukon datapisteet, mutta vain tietylle tietojen ryhmälle tai osajoukolle.
3. Ajalliset poikkeamat: Nämä ovat tietopisteitä, jotka ovat epätavallisia niiden esiintymisajanjakson perusteella. Esimerkiksi datapiste, joka on paljon korkeampi tai matalampi kuin muut datapisteet tiettynä vuodenaikana tai vuodenaikana.
4. Paikalliset poikkeamat: Nämä ovat tietopisteitä, jotka ovat epätavallisia niiden sijaintiin nähden. Esimerkiksi datapiste, joka on paljon korkeampi tai matalampi kuin muut datapisteet tietyllä maantieteellisellä alueella.
5. Monimuuttujat poikkeavat: Nämä ovat tietopisteitä, jotka ovat epätavallisia useiden muuttujien tai ulottuvuuksien vuoksi. Esimerkiksi datapiste, joka on korkealla yhdellä muuttujalla, mutta matalalla toisella muuttujalla.

On tärkeää huomata, että kaikki poikkeamat eivät ole virheitä tai poikkeavuuksia. Jotkut voivat olla kelvollisia tietopisteitä, jotka tarjoavat arvokkaita tietoja tiedoista. Siksi on tärkeää arvioida ja tutkia huolellisesti mahdolliset poikkeamat ennen kuin teet johtopäätöksiä tai päätöksiä tietojen perusteella.