Compreendendo outliers na análise de dados

Outliers são pontos de dados distantes de outros pontos de dados em um conjunto de dados. Normalmente são considerados casos incomuns ou excepcionais e podem ter um impacto significativo na análise dos dados. Os valores discrepantes podem ser positivos ou negativos e podem ser identificados usando vários métodos, como técnicas estatísticas, visualização ou conhecimento de domínio.

Aqui estão alguns tipos comuns de valores discrepantes:

1. Pontos discrepantes: são pontos de dados que estão distantes de outros pontos de dados em uma única dimensão. Por exemplo, um ponto de dados que é muito superior ou inferior aos outros pontos de dados em um conjunto de dados.
2. Outliers contextuais: são pontos de dados que não são incomuns por si só, mas são incomuns dado o contexto em que ocorrem. Por exemplo, um ponto de dados que é superior ou inferior a outros pontos de dados em um conjunto de dados, mas apenas para um grupo ou subconjunto específico de dados.
3. Outliers temporais: são pontos de dados incomuns dado o período de tempo em que ocorrem. Por exemplo, um ponto de dados que é muito superior ou inferior a outros pontos de dados durante uma época específica do ano ou estação.
4. Outliers espaciais: são pontos de dados incomuns devido à sua localização. Por exemplo, um ponto de dados que é muito superior ou inferior a outros pontos de dados em uma região geográfica específica.
5. Outliers multivariados: são pontos de dados incomuns, dadas múltiplas variáveis ou dimensões. Por exemplo, um ponto de dados que é alto em uma variável, mas baixo em outra variável.

É importante observar que nem todos os valores discrepantes são erros ou anomalias; alguns podem ser pontos de dados válidos que fornecem informações valiosas sobre os dados. Portanto, é importante avaliar e investigar cuidadosamente quaisquer valores discrepantes antes de tirar conclusões ou tomar decisões com base nos dados.