异常值怎么算

在数据分析中，异常值（outliers）是指与其他数值明显不同的数据。异常值在实际应用中有时会导致错误的结果。因此，数据清洗时需要将异常值判断或剔除。在本文中，我们将从多个角度分析如何计算异常值。

异常值怎么算

1. 统计学方法

通常情况下，统计学方法是计算异常值的最常见方法。一种常用的方法是使用数据的平均值和标准差来判断异常值。在正态分布的情况下，68%的数据分布在平均值的一个标准差范围内；95%的数据分布在两个标准差内；而99.7%分布在三个标准差内。因此，如果一个数据点超出三个标准差范围，那么它就可以被认为是异常值。

另一个常用的方法是箱线图。箱线图以数据的四分位数来定义一个箱子，箱子内的数据被认为是正常的数据。而四分位范围之外的数据被认为是异常值。在箱线图中，异常值通常在图中用一个圆点或星号来标记。

2. 机器学习方法

除了传统的统计学方法，机器学习也可以用于计算异常值。异常检测是机器学习中的一个重要应用。异常检测算法自动识别数据中的异常值并记录它们。与基于统计学方法的异常检测不同，机器学习方法可以适应各种非线性分布的数据，而且不需要先验分布信息。常见的异常检测算法包括基于概率模型的异常检测、基于聚类的异常检测等。

3. 实际应用方法

在实际应用中，根据数据分析的目的和场景也可以考虑一些其他的方法去计算异常值。例如，对于一些超大规模的数据集，在计算异常值时可以采用分布式的计算模式，如MapReduce框架。如果数据集中存在地理空间位置信息，也可以考虑将空间信息作为计算异常值的因素。

此外，在计算异常值时还需要考虑一些细节问题。例如，当样本中存在一些极端值的时候，统计学算法可能会将它们当做异常值去处理。而我们在实际中需要根据领域知识和分析目的对这些值进行合理评估，可能需要对这些“异常值”进行专门处理。

总之，计算异常值是数据分析中的常见问题，需要根据数据分布、场景和目的，选择不同的方法进行计算。同时需要注意一些细节问题以及评估异常值是否真的需要被剔除。

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