Выбросы в данных могут негативно влиять на результаты анализа и принятие решений. 15 Вот несколько способов:

• Искажение общих результатов. 5 Выбросы оказывают непропорционально большое влияние на статистические показатели, что может приводить к ошибочным выводам. 5
• Влияние на графические и статистические характеристики. 3 Например, несколько экстремальных выбросов в истории продаж способны серьёзно изменить средний чек, а построенный на этих данных график не будет отражать реального положения дел. 3
• Неточность предсказательных моделей. 3 Большинство аналитических алгоритмов, работая с наборами, в которых присутствует заметное количество экстремальных значений, пытаются найти идеально описывающее всю совокупность данных решение. 3 Однако, как правило, в итоге получается модель, которая плохо описывает и экстремальные выбросы, и остальные средние значения. 3 Поэтому при построении предсказательных моделей простое удаление экстремальных значений может повысить точность решения. 3

Выявление и устранение выбросов помогает обеспечить точность и надёжность интерпретации данных, что важно для принятия обоснованных решений. 2