Понимание аномалий в анализе данных

Аномальность — это мера того, насколько необычным или неожиданным является наблюдение по сравнению с ожидаемым распределением значений. Другими словами, он измеряет степень, в которой наблюдение отклоняется от того, что ожидается на основе прошлого опыта или знаний.

Например, если бы мы измеряли рост группы людей, а рост одного человека составлял 2 метра, это можно было бы считать аномальным, поскольку он намного выше среднего роста группы. Точно так же, если бы мы измеряли температуру города в течение года и в один день зафиксировали температуру -50 градусов по Цельсию, это также можно было бы считать аномальным, поскольку она намного ниже средней температуры в городе.

Аномальности можно измерить с помощью различных статистических методов, таких как z-показатели, модифицированные Z-показатели или методы коробчатой диаграммы. Эти методы рассчитывают количество стандартных отклонений, на которые наблюдение отклоняется от среднего или медианы набора данных. Чем дальше наблюдение находится от среднего значения или медианы, тем более аномальным оно считается.

Аномальности важны при анализе данных, поскольку они могут помочь нам выявить необычные закономерности или выбросы в данных, которые могут потребовать дальнейшего исследования или объяснения. Например, при анализе финансовых данных аномальное движение цен на акции может указывать на рыночную тенденцию или потенциальную мошенническую деятельность. При анализе медицинских данных аномальный результат медицинского теста может указывать на серьезное состояние здоровья или ошибку тестирования. В общем, аномальность — это мера того, насколько необычным или неожиданным является наблюдение по сравнению с ожидаемым распределением значений. Его можно измерить с помощью различных статистических методов, и он важен при анализе данных, поскольку может помочь нам выявить необычные закономерности или выбросы, которые могут потребовать дальнейшего изучения или объяснения.