异常值检测

异常值检测是数据分析中的核心部分，十分必要且有效。这一步骤能让我们识别出数据中那些异常的、不在常规范围内的点。这对于确保数据质量、提升分析效果至关重要。下面

在数据分析过程中，异常值检测扮演着重要角色。这主要是指找出数据中那些特别突出的数值。就像在人群中找出特别显眼的人一样。这些异常数值可能会影响分析结果的准确性

本文系统介绍了『单变量异常检测』和『多变量异常检测』识别技术，包括传统的统计方法（四分位距、标准差），以及前沿的机器学习模型（孤立森林、DBSCAN、LOF…

数据分析中，异常值检测极为关键。它能揭示数据中的不寻常之处，这些点可能是错误数据，也可能是具有特殊含义的数据。这一功能对提升数据精确度大有裨益，使我们能在多个领域中作出更优的决策。

作为资深数据分析专家，每次面对纷繁复杂的数据，总会察觉到其中存在的异常值，它们犹如五彩斑斓的气泡隐藏其中。今天我将详细解析，这些令我们头疼的问题究竟如何被辨识。

文章浏览阅读25次。# 第一章：数据清洗的重要性## 1.1 数据清洗在数据管理中的作用在数据管理过程中，数据清洗起着至关重要的作用。原始数据往往存在着各种质量问题