异常值的检测方法探讨
1、通过箱型图的四分位距（IQR）来识别异常值，这种方法也被称为Tukey's Test，箱型图的定义如下：四分位距（IQR）指的是上四分位数与下四分位数之间的差值。
2、箱型图同样是一种常用的异常值检测工具，通常情况下，我们取所有样本的25%分位点Q1和75%分位点Q3，两者之间的距离即为箱体的长度IQR，通常认为，小于Q1-1.5IQR或大于Q3+1.5IQR的样本值为异常样本。
3、混合模型方法在异常检测中的应用：在异常检测中，数据通过两个分布的混合模型进行建模，一个为普通数据分布，另一个为离群点分布，聚类和异常检测的目标都是估计分布的参数，以最大化数据的总似然（概率），在聚类过程中，使用EM算法估计每个概率分布的参数。
大数据学习的基础要求解析
1、具备计算机编程能力，由于大数据技术建立在互联网的基础上，拥有编程能力对于学习大数据至关重要，需要具备一定的数学能力，计算机科学需要强大的逻辑思维，而数学是逻辑的基础，拥有良好的数学基础对于理解相关原理具有重要意义。
2、编程语言基础：学习大数据的首要条件是掌握一门编程语言，在掌握一门编程语言后再学习大数据将变得更加容易，甚至编程语言的学习时间可能会超过大数据本身。
3、Java基础：学习大数据需要一定的Java基础，这一点常被忽视，Java是大数据框架构建的主要编程语言，大数据的开发基于一些常用的高级语言，而Java正是其主要开发语言，在学习大数据之前，您需要先学习Java。
4、学习大数据的基础是Java语言和Linux操作系统，对于零基础的学习者来说，需要从这两项基础开始学习，学习顺序可灵活安排，一般建议先从Java语言开始。
数据分析师职业要求分析——以考试试题为例
1、聚类分析（Cluster Analysis）是一种将研究对象划分为相对同质的群组（Clusters）的统计分析技术，聚类分析也称为分类分析（Classification Analysis）或数值分类（Numerical Taxonomy），与分类分析不同，聚类分析要求划分的类别是未知的。
2、成为一名数据分析师需要具备以下条件：基本学历：大学本科及以上学历，主修数学、统计学、计算机科学等相关专业。
3、对业务的理解是数据分析师工作的基础，数据的获取方案、指标的选取以及最终结论的洞察，都依赖于数据分析师对业务本身的理解。
4、学习数据分析师没有专业要求，以下几步可以帮助您成为一名数据分析师：统计学、心理学专业。
5、数据分析师需要具备结构化分析思维、业务理解能力和数据分析能力，以下为数据分析师的主要任职要求：1）结构化分析能力。
统计学中处理偏值（异常值）的策略一览
1、观测等产生离群值的处理方法：保留、修正、剔除、替补，离群值（Outlier）是指在数据中与其他数值相比差异较大的数值，离群值是一种不同于其他观测值的观测值，它是少见的或独特的。
2、可疑值，也称为离群值，其处理方法包括：剔除离群值、不追加观测值；剔除离群值、追加观测值；或剔除离群值、适宜地插补替代；找到实际原因修正离群值，否则予以保留。
3、异常检测的统计学方法：通过数据学习模型，以区分正常的数据对象和异常点，使用统计学方法的一个优点是，异常检测可以在统计上得到合理的解释，这仅当对数据所做的统计假设满足实际约束时才成立。
4、进行特高品位的处理前提是判断样本群中是否存在特高品位，若存在，则确定其下限值。
5、缺失值处理方法：1）直接删除；2）均值插补，数据的属性分为定距型和非定距型。
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评论列表（4条）
我是易学品鉴的签约作者“青丝”！
希望本篇文章《深度解析，outlier（离群值）的定义与影响》能对你有所帮助！
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本文概览：本文目录一览：1、对于异常值的检测2、学大数据需要什么基础?3、从数据分析师考试之笔试试题看职业要求4、请教:统计学里处理outlier(偏值)的方法有哪些?对于异常值的检测1...