本文收集整理了公开网络上一些常见的异常检测方法（附资料来源和代码）。不足之处，还望批评指正。一、基于分布的方法1. 3sigma基于正态分布，3sigma准则认为超过3sigma的数据为异常点。图1: 3sigmadef three_sigma(s):
mu, std = np.mean(s), np.std(s)
lower, upper = mu-3*std, mu+3
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2023-05-31 18:04:00
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异常数据识别异常数据是数据分布的常态，处于特定分布区域之外的数据通常会被定义为异常或“噪音”。产生数据“噪音”的原因很多，例如业务运营操作、数据采集问题、数据同步问题等。对异常数据进行处理前，需要先辨别出哪些是真正的数据异常。从数据异常的状态看分为两种：一种是“伪异常”，这些异常是由于特定的运营动作产生，其实正常反映了业务状态。一种是“真异常”，这些异常并不是由于特定的业务动作引起，而是客观反映了
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2024-01-14 13:24:38
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（一）什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样本完全不一
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2024-01-30 00:04:57
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常见的异常： NullPointerException - 空指针引用异常 ClassCastException - 类型强制转换异常。 IllegalArgumentException - 传递非法参数异常。 ArithmeticException - 算术运算异常 ArrayStoreException - 向数组中存放与声明类型不兼容对象异常 IndexOutOfBoundsExceptio
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2023-11-27 08:20:47
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案例介绍： 通过Kettle工具，去除原始数据集revenue.txt中的缺失值。 1、通过使用Kettle工具，创建一个转换delete_missing_value，并添加“文本文件输入”控件、“字段选择”控件、“过滤记录”控件、“Excel输出”控件、“空操作（什么也不做）”控件以及Hop跳连接线。配置文本文件输入 点击获取字段，然后改名： 预览数据： 在过滤记录中选择条件 Excel输出 结
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2024-01-30 21:07:48
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数据异常分析 文章目录数据异常分析如何确定异常数学上实战中探索异常的原因首先确定数据是否准确判断已知动作是否带来影响，计算影响量级对异常指标拆解定位量化角度常见指标根因分析(Root Cause Analysis)算法控制替代法连环替代法控制替代法超均贡献计算法1.贡献度计算公式2.超均贡献度的解释性综合贡献计算法1.问题提出2 计算公式3 案例说明 如何确定异常数学上一般以2倍标准差、3倍标准差
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2023-09-03 11:57:51
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工作中会有时会遇到如下场景：EXCEL中有大量的数字需要校验是否存在错误，有些可能是多打了一个字母，有些可能是多输入了一位小数点，肉眼很难发现问题所在，本文将分享使用“矩阵”的方法快速找到有异常的数据。例题：请快速找出下表中存在异常的数字0.140.4210.7020.9830.5511.2540.6780.70.9622.0870.6540.4171.3732.920.630.1341.7843
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2023-12-21 05:51:19
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异常检测入门系列一 异常检测概述异常检测基本概念异常检测基本方法(1) 基于统计学方法(2) 基于线性模型(3) 基于邻近度方法(4) 集成方法(5) 机器学习模型参考资料 一 异常检测概述异常检测基本概念异常检测（Outlier Detection）是识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。异常数据探测是数据挖掘的一个热门研究领域，被广泛运用，如设备监控、入侵检测、网站运维、医疗诊断
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2023-12-07 14:31:32
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最近工作涉及有关异常检测的内容，而且前几天在公司做了一次有关异常检测算法和应用场景的分享，在此总结记录一下。什么是异常检测？异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection）指的是通过数据挖掘手段识别数据中的“异常点”，常见的应用场景包括：金融领域：从金融数据中识别”欺诈案例“，如识别信用卡申请欺诈、虚假信贷等；网络安全：从流量数据中找出”入侵者“，并识别新的网
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2024-05-13 14:36:49
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5.3.2修补异常值通过直接删除的方式处理异常值，虽然是最直接方法的方法，但是会减少数据样本，因此在数据集小的情况下，减少数据样本会对结果产生影响；在含有较多异常值的数据集中，大量的删除异常值也会对结果产生影响。因此，当异常值没有可研究性的情况下，应该对这些异常值进行修补处理。 修补异常值的方式主要有两种，即改异常值和替换异常值。1.案例介绍通过Kettle工具，替换和修改数据表interpola
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2023-09-27 09:53:15
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在数据建模中，对给出的数据进行预测处理是很重要的，当然一般考虑有归一化或者规范化等方法对数据进行预处理，这都是在数据完整和没有异常的情况下，需要考虑的。当数据量非常大的时候，往往容易出现数据缺失或者异常的现象，如果数据有确实或者有异常值，我们需要对对缺失值和异常值进行处理。目录一、数据预处理1.1、处理缺失值1.2、处理异常值1.3、Matlab处理缺失值和异常值一、数据预处理1.1、处理缺失值对
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2024-02-13 21:18:45
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文章目录一、异常种类1. 对于移动对象的数据异常2. 对于时序数据的异常检测二、异常数据清洗流程三、数据预处理四、异常检测算法五、异常修复算法六、漂移数据清洗 一、异常种类不同的研究对象，有着不同的异常分类方式1. 对于移动对象的数据异常异常数据信息，包括重复数据、无序数据、缺失数据、 无效数据、漂移数据、模糊数据。类型描述重复数据由于设备或其他因素问题 导致的数据重复存储造成的无序数据是网络传
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2024-01-03 10:53:36
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今天来分享一下数据分析中的异常值处理办法异常值的常见判定方法是：均值±三个标准差， 这样的话异常值就只会出现在99.87%的值的范围之外。当然选择三个标准差有点太过保守，有的研究也选取了2个或2.5个标准差作为选择范围。但是这种判定方法是存在一些问题的： 1.原始数据要满足正态分布 2.异常值会强烈的影响平均值 标准差 3.这个方法并不适用于小样本接下来用一个列子说明：x=c(1,3,3,6,8,
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2023-11-07 00:14:50
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这几天在私信里常看到有新入门的数据分析师来跟我吐槽：“工作时没有自己的分析思路，常常是机械地完成老板布置的任务，无法形成自己的数据分析方法论。”的确，作为一名商业数据分析师我也能理解初入行的同学的烦恼，我们在进行数据分析时，经常要使用到一些基本的分析思维，如时间趋势、下钻查询、对比等。但苦于缺少一个完整的数据分析思路整合。接下来就分享我个人从事数据分析领域以来总结的常见的7种数据分析基本思路，能够
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2024-10-18 21:04:43
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EXCEL自动计算错误怎么解决？1、首先打开一份需要编辑的表格，例如当库存低于下限的时候，就会显示颜色并提出警告。2、选中需要设置的单元格，点击公式里面的插入函数。3、在插入函数里面选择if函数。4、确定了函数之后，在函数参数里面按照下图填入相关的条件。5、输入完毕后确定，就可以看到超出刚设置的条件范围的就会弹出紧急采购的字样。6、接着点击上上角的条件格式选项。7、在条件格式里选择等于，然后在为等
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2024-04-09 14:06:01
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# Python剔除异常数据流程
在数据处理过程中，经常会遇到异常数据需要剔除的情况。Python作为一门功能强大的编程语言，提供了许多灵活而高效的方法来处理异常数据。在本文中，我将向你介绍如何使用Python来剔除异常数据，并给出相应的代码示例。
## 流程图展示
以下是剔除异常数据的流程图：
```mermaid
journey
title 剔除异常数据流程
secti
原创
2023-08-30 11:16:13
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一、概念异常值，指的是样本中的一些数值明显偏离其余数值的样本点，所以也称为离群点。二、异常值判断在不同的数据中，鉴别异常值有不同的标准，常规有以下几种：1、数字超过某个标准值这是最常用的异常值判断方法之一。主要是看数据中的最大值或最小值，依据专业知识或个人经验，判断是否超过了理论范围值，数据中有没有明显不符合实际情况的错误。比如，测量成年男性身高（M），出现17.8m这样的数据，显然不符合实际情况
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2024-04-23 16:12:47
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异常信息的获取对于程序的调试非常重要，可以有助于快速定位有错误程序语句的位置并进行调试。python用异常对象（exception object）来表示异常。遇到错误后会引发异常，如果异常未被处理或捕捉，程序就会用所谓的回溯（traceback）终止执行。1、raise语句 为了引发异常，可以使用一个类（应该是exception的子类）或者实例参数调用raise语句。使用类时，程序会自动创建类的一
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2023-06-26 11:13:59
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一.数据分析的概念 数据分析,把看似杂乱无序的数据从中提取共同点,总结研究出他们的共同规律
数据分析三剑客:Numpy,Pandas,Matplotlib
Numpy(Numerical Python)是python语言的的一个扩展程序库,支持大量维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数,
而该模块也是其他数据分析模块（如pandas和scipy）的核心。 二
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2023-10-10 15:50:31
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异常检测是异常值分析中的一项统计任务，但是如果我们开发一个机器学习模型来自动化地进行异常检测，可以节省很多时间。异常检测有很多用例，包括信用卡欺诈检测、故障机器检测、基于异常特征的硬件系统检测、基于医疗记录的疾病检测都是很好的例子，除此之外也还有很多的用例。在本文中，我们将使用 Python 从头开始实现异常检测算法。公式和过程与我之前解释过的其他机器学习算法相比，我们使用的异常检测算法要简单得多
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2023-09-08 22:28:39
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