Для обработки данных при наличии аномальных значений можно использовать, например, следующие методы:

• Статистические методы. 3 Оценивают статистические характеристики данных, такие как среднее значение, стандартное отклонение и квартили. 3 Значения, которые сильно отклоняются от этих характеристик, могут быть классифицированы как аномалии. 3
• Машинное обучение. 13 Алгоритмы машинного обучения обучают модель на нормальных данных и затем применяют её для определения аномалий. 3 Примеры таких алгоритмов: кластерный анализ, классификация и нейронные сети. 3
• Визуализация. 3 Данные представляют в графическом виде, чтобы обнаружить аномалии визуально. 3 Примеры визуализаций: графики, ящики с усами и тепловые карты. 3
• Вычисление частот появления значений. 2 Метод основывается на анализе частоты появления определённого значения во всей совокупности данных. 2
• Вычисление средних значений. 2 Используют среднее арифметическое значение, медиану или моду. 2 Медиана менее чувствительна к выбросам, поэтому её предпочтительней использовать при наличии аномальных величин. 2
• Удаление записи с аномальным значением. 5 Если число записей в выборке данных существенно превышает минимум, требуемый для анализа, то записи, содержащие аномальные значения, можно просто удалить. 5
• Ручная замена аномальных значений. 5 Применяется, если количество аномальных значений невелико и они могут быть обработаны вручную. 5
• Сглаживание и фильтрация данных. 5 Для обработки аномальных значений используют методы частотной или пространственной фильтрации. 5
• Интерполяция данных. 5 Аномальные значения заменяются другими, вычисленными на основе нескольких ближайших соседей. 5
• Замена на наиболее вероятное значение. 5 Строится гистограмма распределения значений ряда, и по ней определяется значение, соответствующее моде гистограммы, которое и будет статистически наиболее вероятным. 5

Выбор конкретного алгоритма или комбинации методов зависит от специфики задачи, характера ошибок и структуры данных. 1