Какие существуют методы обработки аномальных значений в аналитике данных?

Некоторые методы обработки аномальных значений в аналитике данных:

• Статистические методы. sky.pro Оценивают статистические характеристики данных, такие как среднее значение, стандартное отклонение и квартили. sky.pro Значения, которые сильно отклоняются от этих характеристик, могут быть классифицированы как аномалии. sky.pro
• Машинное обучение. sky.pro Использует алгоритмы машинного обучения для обучения модели на нормальных данных и затем применяет эту модель для определения аномалий. sky.pro Примеры таких алгоритмов включают кластерный анализ, классификацию и нейронные сети. sky.pro
• Визуализация. sky.pro Данные представляют в графическом виде, чтобы обнаружить аномалии визуально. sky.pro Примеры визуализаций включают графики, ящики с усами и тепловые карты. sky.pro
• Удаление значений. loginom.ru 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. loginom.ru
• Изменение значений. loginom.ru Если причина выбросов известна, то иногда можно изменить неправильные значения. loginom.ru 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. loginom.ru
• Замена значений. loginom.ru Наиболее широко используемыми вариантами для замены выбросов являются: медиана, среднее значение, граничное значение, выбранное экспертом, среднее значение из наиболее вероятного интервала. loginom.ru

Выбор метода зависит от конкретной задачи и условий анализа данных.