异常值检测的三种方法 异常值的判断处理？
异常值的判断处理？
离群值也称为离群值。具体来说，判断标准是基于实际情况、业务知识和实际需要。一般来说，计算公式为：上邻值=第75百分位（第75百分位-第25百分位）*1.5下邻值=第25百分位–（第75百分位-第25百分位）*上界=75%分位（75%分位-25%分位）*1.5下界=25%分位-（75%分位-25%分位）*1.5个异常值大于上界小于下界。
异常值剔除方法有哪些？
统计中消除异常数据的方法很多，但在检测和检验中常用的方法有两种：
1-laida准则（又称3σ准则）非常简单，即先得到n个独立检测结果的实验标准差和残差，残差大于3S的测量值为离群值，然后删除，再反复计算剔除所有离群值。然而，这种方法有其局限性。数据样本必须大于10，一般要求大于50。因此，该方法现在不常用，该方法已在国标中取消
数据处理时的异常数据有价值吗？
有价值。
数据清理是数据处理的第一步。因此，识别异常值并找出原因是必要的步骤。
异常值的原因：1。数据源错误。
例如，数据表是票据数据，但是银行发送的票据在开头是错误的。这需要与数据源通信来解决问题。
2. 数据开发错误。
当程序员编写代码逻辑错误时，会出现异常值。
3. 数据存储过程没问题，只是赤裸裸的异常值。
例如，房地产经纪人的月度表现。有的经纪人运气好，一下子卖掉了5亿豪宅，业绩自然尘埃落定，成为许多平庸经纪人在超值。
这种情况也需要找出原因并解释清楚。
4. 数据存储过程是可以的，但它是假的。
例如，销售订单的某些异常值是由于人为的虚假订单或重复订单造成的。
这需要特殊的反检查规则。
此外，在分析数据时，应强调异常值或趋势值。
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