了解数据分析中的异常现象

异常性是衡量观察值相对于预期值分布的异常或意外程度的指标。换句话说，它衡量的是观察结果与基于过去经验或知识的预期的偏差程度。例如，如果我们要测量一群人的身高，其中一个人的身高为 2 米，这将被视为异常，因为它比该群体的平均身高高得多。同样，如果我们测量一个城市一年的温度，有一天记录到-50摄氏度，这也会被认为是异常的，因为它比该城市的平均温度低得多。异常可以使用各种统计技术来测量，例如 z 分数、修改的 Z 分数或箱线图方法。这些技术计算观测值偏离数据集平均值或中位数的标准偏差数。观察结果距离均值或中位数越远，它被认为越异常。异常性在数据分析中很重要，因为它可以帮助我们识别数据中可能需要进一步调查或解释的异常模式或异常值。例如，在金融数据分析中，异常的股价变动可能表明市场趋势或潜在的欺诈活动。在医疗保健数据分析中，异常的医学测试结果可能表明严重的健康状况或测试错误。总之，异常度是衡量观察值相对于预期值分布的异常或意外程度的指标。它可以使用各种统计技术来测量，并且在数据分析中很重要，因为它可以帮助我们识别可能需要进一步调查或解释的异常模式或异常值。