数据异常值的定义与类型
在统计学中，outliers指的是那些与其他观测值有显著不同的大于三倍标准差的数据点。根据它们的位置，可以将outliers分为两种：上尾端和下尾端。上尾端outliers是大于Q3 + 1.5IQR（第三四分位数加一半四分位间距）的值，而下尾端outliers则小于Q1 - 1.5IQR（第一四分位数减去一半四分位间距）。IQR即第四四分位数减去第一个四分位数。
outliers对分析结果的影响
出现在数据集中的一些异常观测可能会对整个分析结果产生重要影响。这可能导致错误的结论或不准确的预测模型。在进行任何形式的统计分析之前，识别并处理这些异常值至关重要。忽略或者错误地处理这些点可能会导致研究成果失去科学性和可信度。
outliers来源及其原因
Data outliers可以来自多个来源，如计量误差、样本选择偏差、编码错误或记录上的手工输入错误等。此外，还有一些情况下的自然现象也能造成数据中的离群点，比如极端天气事件或特定季节性模式变化。当我们试图解释一个问题时，如果没有考虑到这些潜在因素，我们很可能会得出不完整或误导性的结论。
如何检测及管理outliers
为了有效地管理data outlier，可以使用几种不同的技术来探索和检测它们。一种常见方法是创建箱形图，这是一个显示第一 quartile(Q1)，中枢线(50% percentile)以及第三 quartile(Q3)之间区域内所有数据点分布情况的手段。如果发现box plot中的某个点远离箱体，则该点被视为potential outlier需要进一步检查。此外，使用Z-score test也是判断是否为anomaly的一个好方法，因为它能够衡量每个观察值与其均值之比相对于标准差。
outliers应用领域及其挑战
Outlier detection在许多领域都扮演着关键角色，包括金融市场监控、医疗诊断、网络安全监控等。在金融市场中，对于股票价格波动较大的交易日进行特别关注，有助于投资者做出更明智决策。而在医疗领域，对病例中的异常患者进行分类可以帮助医生更好地理解疾病进展，并提供针对性的治疗方案。然而，在实际应用中面临的一大挑战就是如何区分真正意义上的anomaly而不是简单的随机噪声，即如何提高模型精度以正确识别true outlier。