В чем заключается метод исключения аномальных значений в анализе данных?

Метод исключения аномальных значений в анализе данных заключается в выявлении и удалении из набора данных значений, которые не характерны для основной совокупности. cyberleninka.ru

Аномальные значения могут возникать из-за ошибок измерения, ввода данных или других факторов. loginom.ru Их исключение необходимо по нескольким причинам: loginom.ru

• Повышение точности решения. loginom.ru Удаление аномальных значений может улучшить работу предсказательных моделей. loginom.ru
• Коррекция графических и статистических характеристик. loginom.ru Например, несколько аномальных значений в истории продаж способны серьёзно изменить средний чек, а построенный на этих данных график не будет отражать реального положения дел. loginom.ru
• Получение объектов изучения с нормальным распределением. loginom.ru Это расширяет спектр инструментов для последующего анализа. loginom.ru

Некоторые методы исключения аномальных значений:

• Удаление значений. loginom.ru Аномальные 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
• Замена значений. loginom.ru Для замены выбросов используют медиану, среднее значение, граничное значение, выбранное экспертом, среднее значение из наиболее вероятного интервала. loginom.ru

Универсального метода или алгоритма поиска аномальных значений нет, так как существует много критериев и подходов для их идентификации. loginom.ru Выбор метода зависит от объёма совокупности, характера исследуемых процессов и задач. cyberleninka.ru