离群点分析PPT

离群点的判定摘要本文首先对离群点进行了定义，离群点（outlier）是指数值中，远离数值的一般水平的极端大值和极端小值。

因此，也称之为歧异值，有时也称其为野值。

深入了解了形成离群点的原因，并建立数学模型来找出一维、n维数据中的离群点，主要利用聚类的离群挖掘法。

针对问题一，考虑到数据的杂乱性，先对数据进行排序，由于在实际生活中我们需要处理的数据量往往比较多，离群点的个数也不确定，就考虑对数据进行分类处理，利用离群值跳跃度比较大的特点，采用斜率比较的方法进行分类，在分类的过程中我们就会很容易的发现离群点。

最后再对完成分类的数据进行分析。

完成分类的数据往往差距更小，可以近似的认为数据服从正态分布，利用正态分布的性质可以找出每类数据中的离群点，这样就找出了数据中所有的离群点。

针对问题二，我们主要采用具体的数据绘制具体的图形来分析存在的离群点，并说明离群点带来的影响。

针对问题三，我们主要利用基于聚类的离群挖掘方法，先利用一趟算法对数据集进行聚类；然后再计算每个簇的离群因子，并按离群因子对簇进行排序，最终确定离群簇，也即确定离群对象。

确定算法以后再利用具体的数据进行检测，看该模型是否可行。

关键词：数据的分类处理聚类的离群挖掘方法（CBOD）一、问题重述A题：离群点的判定离群点（outlier）是指数值中，远离数值的一般水平的极端大值和极端小值。

因此，也称之为歧异值，有时也称其为野值。

形成离群点的主要原因有：首先可能是采样中的误差，如记录的偏误，工作人员出现笔误，计算错误等，都有可能产生极端大值或者极端小值。

其次可能是被研究现象本身由于受各种偶然非正常的因素影响而引起的。

例如：在人口死亡序列中，由于某年发生了地震，使该年度死亡人数剧增，形成离群点；在股票价格序列中，由于受某项政策出台或某种谣传的刺激，都会出现极增，极减现象，变现为离群点。

不论是何种原因引起的离群点对以后的分析都会造成一定的影响。

从造成分析的困难来看，统计分析人员说不希望序列中出现离群点，离群点会直接影响模型的拟合精度，甚至会得到一些虚伪的信息。

离群值分析与处理在数据分析与机器学习的领域，离群值（Outlier）指的是与其他数据点显著不同的数据点。

这些数据点可能是因为测量错误、数据录入错误，或是由于样本的特殊性质而出现。

离群值的存在往往会对数据分析结果和模型性能产生重大影响，因此在实际工作中，对离群值的分析与处理显得尤为重要。

在这篇文章中，我们将深入探讨离群值的定义、检测方法、处理策略以及在实际应用中的注意事项。

离群值的定义离群值简单来说是指在一组数据中，个别数据点显著偏离其他观测值的现象。

例如，在一个身高数据集里，大部分人的身高在150-190厘米之间，而有几个测量值为220厘米，那么这些220厘米的数据便可被视为离群值。

离群值的影响可能会使我们对整体趋势的理解产生偏差，因此在分析数据时，需要认真对待离群值的问题。

离群值的来源测量误差：一些数据点由于仪器故障或操作不当等原因，导致数据录入错误，这类错误通常较为随机，但也可能导致明显偏差。

样本特性：某些特定样本可能会天然形成离群。

例如，在医学研究中，少数病人可能因特殊病史而具有极端症状，这些个别现象便形成了离群值。

环境变化：随着外部环境的变化，某些变量可能会突变，从而极大地影响部分数据点。

比如经济危机、自然灾害等因素都能导致特定案例的数据异常。

不准确的模型假设：如果我们在使用某种统计模型进行分析时，该模型假设不正确或未涵盖全部的重要因素，也可能导致离群值出现。

离群值检测方法合理检测离群值是确保模型质量和分析准确性的第一步。

常用的检测方法包括以下几种：统计方法Z-Score 方法： Z-Score 是一种标准化方法，通过计算每个数据点与样本均值相比有多远来识别离群值。

公式为：[ Z = ]其中，(X) 是样本数据点，() 是均值，() 是标准差。

当 |Z| > 3 时，通常认为该点为离群值。

IQR（四分位距）算法： IQR 是一种基于分位数的方法。

首先计算第一四分位数（Q1）和第三四分位数（Q3），接着计算四分位距（IQR = Q3 - Q1）。

离群分析报告摘要离群分析是数据挖掘领域的一种重要技术，用于发现异常或离群的数据点。

本报告将介绍离群分析的概念、常用算法和实际应用，并通过一个示例说明离群分析在现实生活中的作用。

引言随着数据的爆炸式增长，如何从海量数据中发现有价值的信息成为一项挑战。

离群分析作为一种数据挖掘技术，能够识别出与大多数数据点不同的异常或离群数据点，对于异常检测、欺诈检测、网络安全等领域具有重要意义。

概念离群分析的目标是识别那些与大多数数据点有很大不同的观测值。

这些观测值可能是真正的异常，也可能是数据收集或处理中的错误。

离群点通常具有以下特征：•离群值与其他数据点的距离较远；•离群值违反了数据分布的统计规律；•离群值对于整体数据的影响较大。

离群分析的核心任务是将离群点与正常点分开，以便进一步分析。

离群分析算法常见的离群分析算法包括：1. Z-ScoreZ-Score是一种常用的统计方法，利用数据的标准差和均值将数据点标准化为Z分数。

Z分数表示一个数据点与平均值之间的差异，通过设定阈值，我们可以将超出阈值的数据视为离群点。

2. 基于距离的方法基于距离的方法通过计算数据点与其他数据点之间的距离来判断离群程度。

常见的方法包括KNN（k近邻）、LOF（局部离群因子）等。

3. 箱线图法箱线图是一种可视化方法，通过绘制数据分布的箱线图来判断是否存在离群点。

箱线图通常包括上下四分位数、中位数和异常值，通过设定阈值，我们可以将超出阈值的数据点视为离群点。

4. 异常点检测算法异常点检测算法利用机器学习和统计方法来发现异常点。

常见的算法包括孤立森林、One-Class SVM等。

实际应用离群分析在许多领域都有广泛的应用：1. 欺诈检测银行、网络支付等领域常常遭受欺诈行为的威胁。

通过离群分析算法，我们可以识别出异常的交易行为，及时发现欺诈行为。

2. 网络安全离群分析可以用于检测网络异常，及时发现恶意攻击或异常行为。

通过监控网络流量、用户行为等数据，我们可以识别出异常的网络流量，并采取相应的安全措施。

检查离群点的方法
离群点是指某一样本与其他样本相比具有显著偏离的特征值。

为了检查离群点，可以使用以下几种方法：
1. 箱线图检测法：通过绘制箱线图来判断是否存在离群点。

在箱线图中，离群点是位于上下限之外的数据点。

2. Z-score检测法：通过计算Z分数，即数据点与平均值的偏差除以标准差，来判断是否存在离群点。

一般情况下，大于3或小于-3的数据点可以被认为是离群点。

3. 离散值检测法：通过计算数据点与邻近点之间的差值，来判断是否存在离群点。

如果与邻近点的差值大于某一个阈值，则被认为是离群点。

以上三种方法都可以用来检测离群点，但要根据具体情况选择合适的方法。

同时，需要注意的是，在使用这些方法时，需要先对数据进行预处理，如去除缺失值和异常值，以确保得到的结论准确可靠。

离群点是指在数据集中与其他数据点明显不同或异常的数据点。

它们可能与数据集的整体模式或趋势相背离，因此在数据分析和处理中需要特别关注。

离群点可以分为以下几种类型：
1. 全局离群点：全局离群点是指在整个数据集中与其他数据点明显不同的数据点。

它们通常在数据的多个维度上都表现出异常，与数据集的整体分布有很大的差异。

2. 局部离群点：局部离群点是指在数据的某个局部区域内与周围数据点明显不同的数据点。

它们可能在某个特定的维度上表现出异常，但在其他维度上与周围数据点相似。

3. 统计离群点：统计离群点是指基于统计方法和模型识别的离群点。

例如，可以使用箱线图、Z-Score 或聚类分析等方法来识别离群点。

4. 时间序列离群点：时间序列离群点是指在时间序列数据中出现的与其他时间点明显不同的数据点。

它们可能是由于突发事件、异常情况或数据采集问题导致的。

5. 空间离群点：空间离群点是指在空间数据中与周围数据点在空间位置上明显不同的数据点。

它们可能在地理位置、空间分布或空间关系上表现出异常。

离群点的类型可以根据数据的特点和分析的目的进行划分。

不同类型的离群点可能需要采用不同的方法进行识别和处理，以确保数据的准确性和可靠性。

在实际应用中，根据具体情况选择合适的离群点类型和相应的处理方法是非常重要的。

离群点检测（异常检测）是找出其行为不同于预期对象的过程，这种对象称为离群点或异常。

离群点和噪声有区别，噪声是观测变量的随机误差和方差，而离群点的产生机制和其他数据的产生机制就有根本的区别。

全局离群点：通过找到其中一种合适的偏离度量方式，将离群点检测划为不同的类别；全局离群点是情景离群点的特例，因为考虑整个数据集为一个情境。

情境离群点：又称为条件离群点，即在特定条件下它可能是离群点，但是在其他条件下可能又是合理的点。

比如夏天的28℃和冬天的28℃等。

集体离群点：个体数据可能不是离群点，但是这些对象作为整体显著偏移整个数据集就成为了集体离群点。

离群点检测目前遇到的挑战•正常数据和离群点的有效建模本身就是个挑战；•离群点检测高度依赖于应用类型使得不可能开发出通用的离群点检测方法，比如针对性的相似性、距离度量机制等；•数据质量实际上往往很差，噪声充斥在数据中，影响离群点和正常点之间的差别，缺失的数据也可能“掩盖”住离群点，影响检测到有效性；•检测离群点的方法需要可解释性；离群点检测方法1. 监督方法训练可识别离群点的分类器；但是监督方法检测离群点目前遇到几个困难：1.两个类别（正常和离群）的数据量很不平衡，缺乏足够的离群点样本可能会限制所构建分类器的能力；2.许多应用中，捕获尽可能多的离群点（灵敏度和召回率）比把正常对象误当做离群点更重要。

由于与其他样本相比离群点很稀少，所以离群点检测的监督方法必须注意如何训练和如何解释分类率。

One-class model，一分类模型考虑到数据集严重不平衡的问题，构建一个仅描述正常类的分类器，不属于正常类的任何样本都被视为离群点。

比如SVM决策边界以外的都可以视为离群点。

2.无监督方法正常对象在其中一种程度上是“聚类”的，正常对象之间具有高度的相似性，但是离群点将远离正常对象的组群。

但是遇到前文所述的集体离群点时，正常数据是发散的，而离群点反而是聚类的，这种情形下更适合监督方法进行检测。

检查离群点的方法
检查离群点的方法有很多种，以下是两种常用的方法：
1. 箱线图法
箱线图是一种可视化统计数据的图形，它能够显示出数据的分布情况，从而很容易地找出离群点。

箱线图主要由中位数、上下四分位数、最大值、最小值等构成。

在箱线图中，离群点指的是距离箱线（即上下四分位数）超过1.5倍四分位距的数据点。

常用于连续性变量数据的分析。

2. Z-score法
Z-score是一种衡量离群点的指标，它可以通过计算数据点与平均值之间的偏差来确定一个数据点是否为离群点。

一般的，如果数据点的Z-score大于3或小于-3，则可以认为它是离群点。

Z-score法适用于连续型数据和正态分布型数据的分析。

以上是两种常用的离群点检查方法，选择合适的方法能够帮助我们更加准确地分析数据。

数据分析师如何识别数据异常与离群点在当今信息爆炸的时代，数据分析师扮演着重要的角色。

他们通过对海量数据的处理和分析，帮助企业做出明智的决策。

然而，在实际工作中，数据往往不是完美的，可能包含异常值和离群点。

本文将介绍数据分析师如何识别和处理这些数据异常与离群点的问题。

一、什么是数据异常与离群点数据异常是指与大多数数据点明显不同的数据值，可能是由于测量误差、录入错误、设备故障等原因引起的。

离群点是指与其他数据点相比极端偏离的数据值，可能是由于异常事件、系统错误或者其他未知因素导致的。

二、为什么要识别数据异常与离群点识别数据异常与离群点对于数据分析师来说非常重要。

首先，这些异常值和离群点可能会对数据分析结果产生严重影响，导致错误的结论和决策。

其次，识别这些异常值和离群点有助于发现潜在的问题和机会，为企业提供更准确的数据支持。

三、常用的数据异常与离群点识别方法1. 统计方法统计方法是最常用的识别数据异常与离群点的方法之一。

其中，最简单的方法是计算数据的均值和标准差，然后根据正态分布的原理，将超过3倍标准差的数据视为异常值。

此外，还可以使用箱线图来识别离群点，根据上下四分位数和1.5倍的四分位距离来确定离群点。

2. 可视化方法可视化方法是直观且有效的识别数据异常与离群点的方法。

通过绘制散点图、直方图、箱线图等图表，可以直观地观察数据的分布情况。

异常值和离群点通常会在图表中呈现出明显的偏离趋势，从而可以快速识别出来。

3. 机器学习方法机器学习方法在识别数据异常与离群点方面也有一定的应用。

通过训练机器学习模型，可以根据已有数据的模式和规律来判断新数据是否为异常值或离群点。

常用的机器学习算法包括聚类算法、异常检测算法等。

四、处理数据异常与离群点的方法一旦识别出数据异常与离群点，数据分析师还需要进一步处理这些数据。

常用的处理方法包括以下几种：1. 删除异常值和离群点如果异常值和离群点是由于明显的错误或系统故障导致的，可以考虑直接删除这些数据。

离群点处理的常用方法
1.标准差法:通过计算数据的标准差，如果某个数据点与平均值的距离大于平均值与标准差之和，则将其视为离群点并进行处理。

2.箱线图法:通过绘制箱线图，找出超过上四分位数加上1.5倍四分位距或低于下四分位数减去1.5倍四分位距的数据点，并进行处理。

3.局部敏感哈希法:通过对数据点进行哈希映射，将距离相近的数据点映射到同一哈希桶，将距离较远的数据点映射到不同的哈希桶。

4.DBSCAN法:通过密度聚类分析，将密度较小的数据点视为离群点，并进行处理。

5.孤立森林法:通过构建孤立森林来查找孤立的点，如果一些数据点在较短的时间内很少被其他点访问，它们就被视为孤立点，并进行处理。