数据分析

数据清洗是数据分析不可或缺的一步，它负责修正数据中的错误、剔除重复内容并解决冲突，以此保障数据质量的稳定性。这一环节对后续分析至关重要，为建立可靠的分析基础奠定了坚实基础。

异常值检测在数据分析中扮演着关键角色，就好比在沙子里挑出那些与众不同的石头。这一步骤对于正确解读数据、揭示潜在问题极为重要。异常值的定义数据集中存在一些与众不同的数值

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。