Hiểu sự bất thường trong phân tích dữ liệu

Sự bất thường là thước đo mức độ bất thường hoặc bất ngờ của một quan sát so với sự phân bổ giá trị dự kiến. Nói cách khác, nó đo lường mức độ mà một quan sát sai lệch so với những gì được mong đợi dựa trên kinh nghiệm hoặc kiến thức trong quá khứ.

Ví dụ: nếu chúng ta đo chiều cao của một nhóm người và một người có chiều cao 2 mét, điều này sẽ được coi là bất thường vì nó cao hơn nhiều so với chiều cao trung bình của nhóm. Tương tự, nếu chúng ta đo nhiệt độ của một thành phố trong suốt một năm và một ngày ghi lại nhiệt độ -50 độ C, thì điều này cũng được coi là bất thường vì nó lạnh hơn nhiều so với nhiệt độ trung bình của thành phố.

Sự bất thường có thể được đo bằng nhiều kỹ thuật thống kê khác nhau, chẳng hạn như điểm z, điểm Z đã sửa đổi hoặc phương pháp Boxplot. Các kỹ thuật này tính toán số độ lệch chuẩn mà một quan sát rơi ra khỏi giá trị trung bình hoặc trung vị của tập dữ liệu. Một quan sát càng xa giá trị trung bình hoặc trung vị thì nó càng được coi là bất thường.

Sự bất thường rất quan trọng trong phân tích dữ liệu vì nó có thể giúp chúng ta xác định các mẫu hoặc ngoại lệ bất thường trong dữ liệu mà có thể cần điều tra hoặc giải thích thêm. Ví dụ: trong phân tích dữ liệu tài chính, biến động giá cổ phiếu bất thường có thể chỉ ra xu hướng thị trường hoặc hoạt động gian lận tiềm ẩn. Trong phân tích dữ liệu chăm sóc sức khỏe, kết quả xét nghiệm y tế bất thường có thể chỉ ra tình trạng sức khỏe nghiêm trọng hoặc lỗi xét nghiệm.

Tóm lại, sự bất thường là thước đo mức độ bất thường hoặc bất thường của một quan sát so với phân bổ giá trị dự kiến. Nó có thể được đo lường bằng nhiều kỹ thuật thống kê khác nhau và rất quan trọng trong phân tích dữ liệu vì nó có thể giúp chúng ta xác định các mô hình hoặc ngoại lệ bất thường có thể cần điều tra hoặc giải thích thêm.