Comprendere i valori anomali nell'analisi dei dati

I valori anomali sono punti dati lontani dagli altri punti dati in un set di dati. Sono generalmente considerati casi insoliti o eccezionali e possono avere un impatto significativo sull'analisi dei dati. I valori anomali possono essere positivi o negativi e possono essere identificati utilizzando vari metodi come tecniche statistiche, visualizzazione o conoscenza del dominio.

Ecco alcuni tipi comuni di valori anomali:

1. Valori anomali dei punti: si tratta di punti dati lontani dagli altri punti dati in una singola dimensione. Ad esempio, un punto dati molto più alto o più basso degli altri punti dati in un set di dati.
2. Valori anomali contestuali: si tratta di punti dati che non sono insoliti di per sé, ma lo sono dato il contesto in cui si verificano. Ad esempio, un punto dati superiore o inferiore agli altri punti dati in un set di dati, ma solo per un gruppo o sottoinsieme specifico di dati.
3. Valori anomali temporali: si tratta di punti dati insoliti dato il periodo di tempo in cui si verificano. Ad esempio, un punto dati molto più alto o più basso rispetto agli altri punti dati durante uno specifico periodo dell'anno o della stagione.
4. Valori anomali spaziali: si tratta di punti dati insoliti data la loro posizione. Ad esempio, un punto dati molto più alto o più basso rispetto agli altri punti dati in una regione geografica specifica.
5. Valori anomali multivariati: si tratta di punti dati insoliti date più variabili o dimensioni. Ad esempio, un punto dati alto su una variabile ma basso su un'altra variabile.

È importante notare che non tutti i valori anomali sono errori o anomalie, alcuni possono essere punti dati validi che forniscono informazioni preziose sui dati. Pertanto, è importante valutare e indagare attentamente eventuali valori anomali prima di trarre conclusioni o prendere decisioni basate sui dati.