Некоторые методы обработки аномальных значений в аналитике данных:

• 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. 3 Использует алгоритмы машинного обучения для обучения модели на нормальных данных и затем применяет эту модель для определения аномалий. 3 Примеры таких алгоритмов включают кластерный анализ, классификацию и нейронные сети. 3
• Визуализация. 3 Данные представляют в графическом виде, чтобы обнаружить аномалии визуально. 3 Примеры визуализаций включают графики, ящики с усами и тепловые карты. 3
• Удаление значений. 2 Экстремальные значения удаляют, если достоверно известно, что они содержат неверные данные, или если причина, по которой возник выброс, может произойти в будущем с очень малой вероятностью. 2
• Изменение значений. 2 Если причина выбросов известна, то иногда можно изменить неправильные значения. 2 Например, в случае с ошибками, возникшими из-за дефектов или поломок средства измерения, замена или ремонт прибора позволяет провести повторные замеры и заменить ошибочные данные актуальными. 2
• Замена значений. 2 Наиболее широко используемыми вариантами для замены выбросов являются: медиана, среднее значение, граничное значение, выбранное экспертом, среднее значение из наиболее вероятного интервала. 2

Выбор метода зависит от конкретной задачи и условий анализа данных.