热线电话：13121318867

登录
首页大数据时代如何识别和删除异常值？
如何识别和删除异常值？
2023-06-15
收藏

异常值（Outliers）是指在数据集中出现的与其他数据点明显不同的观测值，可能会对分析结果产生显著影响。因此，正确识别和删除异常值是数据分析的重要步骤之一。本文将介绍如何识别和删除异常值。

一、如何识别异常值

  1. 可视化方法

通过图形化展示数据来发现异常值是最常用的方法之一。例如散点图能够直观地显示每个数据点的位置，如果出现了极端的离群点或异常值，则可以很容易地被发现。箱线图也是一种常见的图表类型，能够明确地展示出数据的分布情况，具有较高的识别异常值的能力。

  1. 统计学方法

统计学方法主要是利用数据的分布情况和离散程度等特征来判断是否存在异常值。例如标准差法，即将数据按照正态分布进行标准化，并去除超出3倍标准差外的数据点。另外，Z-score分数法也属于常用的统计学方法，可以通过计算每个数据点相对于平均值的偏差来判断是否为异常值。

二、如何删除异常值

在识别到异常值后，我们需要决定如何处理这些异常值。以下是一些常用的方法：

  1. 删除异常值

最简单的方法就是直接删除异常值，但这可能会导致数据集的大小变小，从而影响分析结果的准确性。

  1. 替换异常值

将异常值替换成其他数值，例如均值、中位数、众数等。这种方法可以保证数据集的大小不变，但可能会对数据分布产生影响。

  1. 分组处理

如果异常值出现在特定的分组中，我们可以考虑在该分组内进行特殊处理，例如使用不同的统计方法或回归模型来预测其值。

总之，识别和删除异常值是数据分析的必要步骤，需要根据具体情况选择合适的方法。同时，我们也需要注意不要过于依赖任何一种方法，应该结合多种方法进行判断，以确保得到可靠的结果。


CDA数据分析师考试相关入口一览（建议收藏）：

▷ 想报名CDA认证考试，点击>>>   “CDA报名” 了解CDA考试详情；

▷ 想加入CDA考试题库，点击>>> “CDA题库” 了解CDA考试详情；

▷ 想学习CDA考试教材，点击>>> “CDA教材” 了解CDA考试详情；

▷ 想查询CDA考试成绩，点击>>> “CDA成绩” 了解CDA考试详情；

▷ 想了解CDA考试含金量，点击>>> “CDA含金量” 了解CDA考试详情；

▷ 想获取CDA考试时间/费用/条件/大纲/通过率，点击 >>>“CDA考试官网” 了解CDA考试详情；

异常值 标准差 数据分析 偏差 正态分布 箱线图 特征 散点图

数据分析咨询请扫描二维码

上一篇如何识别非法交易行为？
下一篇如何识别目标客户群体？
CDA考试动态
CDA报考指南
热门栏目
最新资讯
更多
Copyright © 2015-present 北京国富如荷网络科技有限公司 All Rights Reserved.
京ICP备11001960号-9   京公网安备 11010802034615号   经营许可证编号：京B2-20210330
客服在线
立即咨询