Какие существуют методы определения выбросов в данных

Выбросы в данных — это значения, которые сильно отличаются от большинства других значений в наборе данных. Они могут возникнуть из-за ошибок ввода, манипуляций с данными или аномальных процессов. Выбросы могут вносить существенные искажения в результаты анализа, поэтому важно определить и обработать их перед анализом данных.

В этой статье рассмотрим основные методы определения выбросов в данных:

Освоить профессию «Аналитик данных» можно на курсе онлайн-университета Skypro с нуля за 12 месяцев. Вы изучите Excel, SQL и основы Python, отработаете знания на практических задачах и выйдете на рынок труда уверенным младшим специалистом. В процессе учебы будут помогать кураторы и наставники, а специалисты центра карьеры научат составлять резюме и проходить собеседования.

1. Графический метод

Графические методы — это простой способ визуализации данных, который может помочь обнаружить выбросы. Примеры графических методов включают:

• Box plot (ящик с усами): Этот график показывает медиану, нижний и верхний квартили, а также выбросы в данных. Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами усов, которые представляют 1,5 межквартильного размаха (IQR).

• Scatter plot (диаграмма рассеяния): Эта диаграмма показывает взаимосвязь между двумя переменными, и вы сможете увидеть выбросы, которые отклоняются от общей тенденции.

2. Z-оценка

Z-оценка — это статистическая мера, которая показывает, насколько значение отклоняется от среднего значения выборки в единицах стандартного отклонения. Выбросы можно определить, присвоив порог Z-оценки, например, 2 или 3. Значения с Z-оценкой, превышающей этот порог, считаются выбросами.

3. Метод IQR

Метод IQR (межквартильный размах) — это другой способ определения выбросов, основанный на квартилях. Межквартильный размах определяется как разница между нижним (Q1) и верхним (Q3) квартилями. Выбросы определяются как значения, находящиеся за пределами 1,5 IQR от Q1 и Q3.

4. Тест Граббса

Тест Граббса — это статистический тест, используемый для определения выбросов в наборе данных. Тест сравнивает наибольшее и наименьшее значения с средним значением и стандартным отклонением выборки. Если статистика теста превышает определенный критический уровень, наибольшее или наименьшее значение считается выбросом.

Стать аналитиком данных можно за 12 месяцев на курсе Skypro. Вы научитесь работать в Excel, SQL, Google Sheets и Python, а еще сможете обрабатывать большие массивы данных, визуализировать их и делать выводы для развития бизнеса. В программе — только нужные навыки, которые вы будете использовать в реальной работе аналитиком. Специалисты центра карьеры помогут составить резюме, портфолио и научат проходить собеседования.

5. Алгоритмы машинного обучения

Некоторые алгоритмы машинного обучения, такие как DBSCAN, Isolation Forest и Local Outlier Factor, также могут использоваться для определения выбросов в данных. Эти алгоритмы обучаются на данных и выявляют выбросы на основе структуры и распределения данных.

В заключение, существует множество методов определения выбросов в данных, и выбор метода зависит от характеристик набора данных и целей анализа. Важно помнить, что обнаружение выбросов — это только первый шаг, и далее необходимо принять решение о том, как обрабатывать найденные выбросы (удалить, заменить, оставить без изменений).