データ分析における外れ値を理解する
外れ値は、データセット内の他のデータ ポイントから遠く離れたデータ ポイントです。これらは通常、異常または例外的なケースであると考えられており、データの分析に重大な影響を与える可能性があります。外れ値は正または負のいずれかであり、統計手法、視覚化、ドメイン知識などのさまざまな方法を使用して特定できます。ここでは、一般的なタイプの外れ値をいくつか示します。ポイント外れ値: これらは、単一次元内の他のデータ ポイントから遠く離れたデータ ポイントです。たとえば、データセット内の他のデータ ポイントよりもはるかに高い、または低いデータ ポイントです。コンテキストの外れ値: これらは、それ自体は異常ではありませんが、発生するコンテキストを考慮すると異常なデータ ポイントです。たとえば、データセット内の他のデータ ポイントよりも高いまたは低いデータ ポイントですが、データの特定のグループまたはサブセットにのみ適用されます。3. 時間的外れ値: これらは、発生する期間を考えると異常なデータ ポイントです。たとえば、特定の時期または季節において、他のデータ ポイントよりも大幅に高いまたは低いデータ ポイントです。
4。空間的外れ値: これらは、位置を考えると異常なデータ ポイントです。たとえば、特定の地理的領域内の他のデータ ポイントよりもはるかに高いまたは低いデータ ポイント。多変量外れ値: これらは、複数の変数またはディメンションが与えられた場合に異常なデータ ポイントです。たとえば、ある変数では高く、別の変数では低いデータ ポイントです。すべての外れ値がエラーまたは異常であるわけではなく、一部はデータに関する貴重な洞察を提供する有効なデータ ポイントである可能性があることに注意することが重要です。したがって、データに基づいて結論や意思決定を行う前に、外れ値を慎重に評価および調査することが重要です。