怎么求异常值

在数据分析的过程中，异常值的存在往往会影响数据的分析结果。因此，如何求出异常值成为了数据分析中的一道难题。本文将从多个角度对如何求出异常值进行分析。

怎么求异常值

什么是异常值？

异常值是指数据样本中与其它值明显不同或离群的值。这种不同一般都是指超过一定标准差的范围。异常值的存在会对数据的统计分析产生影响，会导致数据的失真以及对分析结果的不良影响。

求解异常值的方法

在数据的处理过程中，我们往往需要对异常值进行检测和处理。具体来说，可以使用以下几种方法来求解异常值：

1.基于箱线图的方法

箱线图是一种可视化的方法，可以快速找出数据中的异常值。箱线图的绘制需要以下步骤：

（1）计算出数据样本的中位数，下四分位数（即25%分位数），上四分位数（即75%分位数）。

（2）计算出箱线图中的“内部箱线”（Inner Box）的长度。公式为 IQR = Q3 - Q1，IQR表示四分位数极差。

（3）定义上下限。上线限为 Q3+1.5*IQR，下线限为 Q1-1.5*IQR。

（4）将超过上下限的数据点表示为异常值。

2.基于Z值的方法

Z值表示标准正态分布中数据点的位置。使用Z值的方法，可以基于数据的均值和标准差来计算出每个数据点的Z值。Z值大于3的数据点被定义为异常值。

3.基于DBSCAN的方法

DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，可以识别出簇和离群点。在数据处理过程中，如果数据点密度较小，则可以考虑使用DBSCAN算法来检测异常值。

4.基于Isolation Forest的方法

Isolation Forest是一种基于随机森林的异常检测方法。这种方法可以快速地检测出数据中的异常值并进行分类。

小结

本文对于如何求解数据中的异常值进行了多角度的讲解。不同的方法对于不同的数据样本，会有不同的适用情况。因此，在数据处理的过程中需要根据实际情况来选择合适的方法来处理出数据中的异常值。数据分析者需要有深入的数据分析经验来完成这些工作。

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