在数据挖掘的过程中，数据预处理占到了整个过程的60% 脏数据：指一般不符合要求，以及不能直接进行相应分析的数据 脏数据包括：缺失值、异常值、不一致的值、重复数据及含有特殊符号（如＃、¥、＊）的数据 数据清洗：删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪声数据、处理缺失值、异常值 ...

　　定义：异常值，即在数据集中存在不合理的值，又称离群点。比如年龄为-1，笔记本电脑重量为1吨等，都属于异常值的范围。从集合角度来看，异常值即离群点。 如下图所示： 判别方法： 1.简单统计分析 　　对属性值进行一个描述性的统计，从而查看哪些值是不合理的。比如对年龄这个属性进行 ...

通常，我们倾向于在构建模型时忽略异常值，这不是一个明智的做法， 异常值使数据偏移并降低准确性，在此让我们进一步了解异常处理。 什么样的值是异常值？ 异常值是分析师和数据科学家常用的术语，因为它需要密切注意，否则可能导致错误的估计。 简单来说，异常值是一个观察值，远远超出了样本中的整体模式 ...

异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。 异常值也称离群点，异常值的分析也称为离群点的分析 异常值分析 → 1，3σ原则 2， 箱型图分析 异常值处理方法 → 1， 删除 2，修正填补 1，# 异常值分析 （1）3σ原则 如果数据服从正态分布，异常值被定义为一组测定值中 ...

1.异常值的处理方法： 1）. 3δ原则：与平均值的偏差超过标准3个标准差 2）. 箱线图法：异常值>上四分位数+1.5IQR 或 异常值<下四分位数-1.5IQR， IQR=上四分位数-下四分位数 3）. 业务常识 ...

一、3σ原则 　　3σ原则又称为拉依达准则，该准则具体来说，就是先假设一组检测数据只含有随机误差，对原始数据进行计算处理得到标准差，然后按一定的概率确定一个区间，认为误差超过这个区间的就属于异常值。 　　正态分布状况下，数值分布表： 数值分布 在数据中的占 ...

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