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《离群点分析》课件PPT离群点分析是一种重要的数据分析技术,用于识别数据中的异常值本课件将介绍离群点分析的基本概念、常见方法和实际应用离群点分析简介什么是离群点为什么需要离群点分常见的离群点检测方123析法离群点是在数据集中与其他数据明显不同的数据点,离群点分析有助于发现数基于统计、距离和密度的可能包含错误、噪声或异据中的异常情况、提升数方法是常用的离群点检测常行为据质量和准确性,以及支方法,每种方法都有其适持决策和问题解决用的场景和局限性基于统计的方法标准差方法基于数据的标准差来判断数据点的离群程度,适用于符合正态分布的数据箱线图方法通过统计数据的四分位数和异常值边界来识别离群点,适用于非正态分布和偏态数据基于正态分布的方法假设数据符合正态分布,使用正态分布的概率密度函数来判断数据的异常性基于距离的方法最近邻方法1通过计算数据点与其最近邻数据点之间的距离来判断数据点的离群程度,离群孤立森林方法2点周围的密度较低通过构建二叉搜索树检测离群点,离群点在树结构中的高度较低局部离群因子方法3计算数据点与其邻域数据点之间的局部离群因子,异常值的局部离群因子较高基于密度的方法方法方法方法DBSCAN LOFABOD基于数据点的密度来划分簇,并通过计算数据点与邻域数据点之利用数据点的角度信息评估其离将低密度区域中的数据点判定为间的局部离群因子来判断数据点群程度,适用于多维数据集离群点的离群程度离群点在实际应用中的应用金融欺诈检测网络入侵检测数据清洗离群点分析可以用于识别异通过离群点分析可以检测到离群点分析可以发现数据中常的交易模式、异常用户行异常的网络流量模式、恶意的异常值、错误数据和缺失为和欺诈行为,提升金融系攻击和未知的威胁行为数据,提升数据质量和准确统的安全性性结语离群点分析的重要性1离群点分析是数据分析和决策支持中的重要环节,对数据质量和业务决策具有未来发展趋势2深远的影响随着大数据技术和机器学习的发展,离群点分析将变得更加智能化、自动化和广泛应用。