Как boxplot помогает выявлять выбросы и аномалии в данных?

Boxplot помогает выявлять выбросы и аномалии в данных следующим образом: он компактно показывает ключевые статистические характеристики, позволяя мгновенно оценить центральную тенденцию, разброс значений и наличие выбросов в данных. sky.pro

Основные элементы boxplot:

• Медиана — центральная линия внутри «ящика», показывающая значение, делящее выборку на две равные части. sky.pro
• Ящик (Box) — прямоугольник, ограниченный первым (Q1) и третьим (Q3) квартилями, содержащий 50% всех наблюдений. sky.pro
• Усы (Whiskers) — линии, простирающиеся от ящика до крайних точек в пределах 1.5 × IQR (межквартильный размах). sky.pro
• Выбросы (Outliers) — точки за пределами усов, представляющие аномальные значения. sky.pro

Выбросы — это значения, которые сильно отличаются от основного массива данных. www.carrotquest.io Они отображаются за пределами «усов» и требуют внимания. www.carrotquest.io Причинами выбросов могут быть ошибки в данных, редкие события или аномально успешные действия. www.carrotquest.io

Например, если на диаграмме размаха для рекламных кампаний выбросом будет день с высокой конверсией, это может быть связано с вирусной активностью или успешной акцией. www.carrotquest.io