Розуміння викидів в аналізі даних

Викиди – це точки даних, які знаходяться далеко від інших точок даних у наборі даних. Зазвичай вони вважаються незвичайними або винятковими випадками та можуть мати значний вплив на аналіз даних. Викиди можуть бути як позитивними, так і негативними, і їх можна ідентифікувати за допомогою різних методів, таких як статистичні методи, візуалізація або знання домену.

Ось деякі типові типи викидів:

1. Викиди точок: це точки даних, які знаходяться далеко від інших точок даних в одному вимірі. Наприклад, точка даних, яка є набагато вищою або нижчою за інші точки даних у наборі даних.
2. Контекстуальні викиди: це точки даних, які самі по собі не є незвичайними, але є незвичними з огляду на контекст, у якому вони виникають. Наприклад, точка даних, яка є вищою або нижчою за інші точки даних у наборі даних, але лише для певної групи чи підмножини даних.
3. Тимчасові викиди: це точки даних, незвичайні з огляду на період часу, у якому вони відбуваються. Наприклад, точка даних, яка є значно вищою або нижчою за інші точки даних протягом певної пори року чи сезону.
4. Просторові викиди: це точки даних, незвичні з огляду на їх розташування. Наприклад, точка даних, яка є значно вищою або нижчою за інші точки даних у певному географічному регіоні.
5. Багатовимірні викиди: це точки даних, які є незвичайними з урахуванням кількох змінних або вимірів. Наприклад, висока точка даних для однієї змінної, але низька для іншої змінної.

Важливо зазначити, що не всі викиди є помилками чи аномаліями, деякі можуть бути дійсними точками даних, які надають цінну інформацію про дані. Тому важливо ретельно оцінити та дослідити будь-які викиди, перш ніж робити висновки чи приймати рішення на основі даних.