Comprendre les valeurs aberrantes dans l'analyse des données

Les valeurs aberrantes sont des points de données éloignés des autres points de données d'un ensemble de données. Ils sont généralement considérés comme des cas inhabituels ou exceptionnels et peuvent avoir un impact significatif sur l’analyse des données. Les valeurs aberrantes peuvent être positives ou négatives, et elles peuvent être identifiées à l'aide de diverses méthodes telles que des techniques statistiques, la visualisation ou la connaissance du domaine.

Voici quelques types courants de valeurs aberrantes :

1. Points aberrants : il s'agit de points de données éloignés des autres points de données dans une seule dimension. Par exemple, un point de données qui est beaucoup supérieur ou inférieur aux autres points de données d'un ensemble de données.
2. Valeurs aberrantes contextuelles : il s’agit de points de données qui ne sont pas inhabituels en soi, mais qui le sont compte tenu du contexte dans lequel ils se produisent. Par exemple, un point de données supérieur ou inférieur aux autres points de données d'un ensemble de données, mais uniquement pour un groupe ou un sous-ensemble spécifique de données.
3. Valeurs aberrantes temporelles : il s’agit de points de données inhabituels compte tenu de la période au cours de laquelle ils se produisent. Par exemple, un point de données qui est beaucoup supérieur ou inférieur aux autres points de données à une période spécifique de l'année ou de la saison.
4. Valeurs aberrantes spatiales : il s’agit de points de données inhabituels compte tenu de leur emplacement. Par exemple, un point de données qui est beaucoup supérieur ou inférieur aux autres points de données dans une région géographique spécifique.
5. Valeurs aberrantes multivariées : il s'agit de points de données inhabituels compte tenu de plusieurs variables ou dimensions. Par exemple, un point de données élevé sur une variable mais faible sur une autre variable.

Il est important de noter que toutes les valeurs aberrantes ne sont pas des erreurs ou des anomalies, certaines peuvent être des points de données valides qui fournissent des informations précieuses sur les données. Par conséquent, il est important d’évaluer et d’étudier soigneusement toutes les valeurs aberrantes avant de tirer des conclusions ou des décisions basées sur les données.