了解数据分析中的异常值

异常值是远离数据集中其他数据点的数据点。它们通常被认为是不寻常或例外的情况，并且可能对数据分析产生重大影响。异常值可以是正的，也可以是负的，可以使用统计技术、可视化或领域知识等各种方法来识别它们。

以下是一些常见的异常值类型：

1。点异常值：这些数据点在单个维度上远离其他数据点。例如，一个数据点远高于或低于数据集中的其他数据点。
2。上下文异常值：这些数据点本身并不罕见，但考虑到它们发生的上下文，就显得不寻常。例如，一个数据点高于或低于数据集中的其他数据点，但仅限于数据的特定组或子集。
3。时间异常值：这些数据点在其发生的时间段内是不寻常的。例如，在一年或季节的特定时间段内，某个数据点远高于或低于其他数据点。
4。空间异常值：这些数据点在其位置上是不寻常的。例如，某个数据点远高于或低于特定地理区域中的其他数据点。
5。多变量异常值：这些是在给定多个变量或维度的情况下不寻常的数据点。例如，一个数据点在一个变量上较高，但在另一个变量上较低。值得注意的是，并非所有异常值都是错误或异常，有些可能是有效的数据点，可以提供对数据的有价值的见解。因此，在根据数据做出结论或决策之前，仔细评估和调查任何异常值非常重要。