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数据包含重要信息，可帮助企业做出更好的决策。但是，有时数据包含异常或离群值，可能会误导分析。识别这些异常非常重要，以便正确处理它们。有多种技术可用于检测数据中的异常，例如聚类、统计方法和机器学习。数据科学认证课程通过案例研究涵盖了这些技术及其应用。这篇博文将讨论一些检测异常的关键技术，并提供示例，说明如何使用它们在各种现实世界数据集中查找重要异常。 介绍 数据异常，也称为离群值，是与其他观察值有显著差异的数据点。检测数据中的异常是数据清理和分析的一项重要任务。它有助于识别错误、欺诈活动和其他可能需要进一步调查的罕见事件。在这篇博文中，我们将讨论不同的异常检测技术，并提供一些应用这些技术的真实案例研究。 异常检测技术 使用我们的高级 WhatsApp 号码数据释放直接沟通 WhatsApp 号码数据 的潜力。在 Houd Data，我们提供针对数百万活跃用户的定向访问，使您能够有效地吸引潜在客户。增强您的营销活动，提高转化率，并建立持久的客户关系。不要错过——立即使用 Houd Data 改变您的推广策略！ 有几种常见的异常检测技术： 统计方法 可用于检测异常的一些基本统计方法包括： 标准差：距离平均值超过 2-3 个标准差的数据点可视为异常。这假设数据服从正态分布。 四分位距：低于 Q1-1.5 IQR 或高于 Q3+1.5 IQR 的数据点可能为异常，其中 Q1 为第一四分位数，Q3 为第三四分位数，IQR 为四分位距 (Q3-Q1)。这不假设任何分布。 Z 分数：Z 分数表示数据点与平均值的标准差。Z 分数高于 3 的点通常被视为异常。 这些简单的统计技术适用于单变量数据，但不能捕捉多个变量之间的关系。 基于距离的方法 基于距离的方法计算每个数据点与其最近邻点的距离或差异。距离超过给定阈值的点为异常。流行的基于距离的技术包括： K 最近邻 (KNN)：计算与 K 个最近邻的平均距离。距离较大的点为异常点。 局部异常值因子 (LOF)：测量某个点相对于其邻近点的局部密度偏差。密度明显低于邻近点的点为异常点。 基于聚类的检测：数据被聚类，低密度聚类中或远离聚类中心的点是异常。 […]