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文档简介

ETL数据预处理技术主讲人：张宏伟任务8-2-3异常值处理01.异常值处理概述02.目录异常值判断CONTENTS04.样例解析03.异常值的处理方式所谓异常值，就是在数据集中存在不合理的值，又称离群点。例如年龄为负数，成绩大于100或小于零，商品评分超出5分或商品日销售量远远超过年销售量等，都属于异常值的范围。（1）散点图分析（2）简单统计分析（3）3δ原则

3δ原则是指当数据服从正态分布时，根据正态分布的定义可知，距离平均值3δ之外的概率为P(|x-μ|>3δ)<=0.003，这是属于极小的概率事件，因此，当样本距离平均值大于3δ时，则认定该样本为异常值。（4）箱型图分析箱型图提供了一个识别异常值的标准，即大于或小于箱型图设定的上下界的数值即为异常值。常用的异常值处理方法有以下4种。（1）删除含有异常值的记录。（2）将异常值视为缺失值，按照缺失值的处理方法来处理。（3）用平均值来修正异常值。（4）对异常值不处理。现有某商场的产品销售数据如右图所示：要求：将amount列的异常值替换为该列的中位数首先读取数据：输出结果如下：（1）查看统计信息，代码如下：输出结果如下：如图所示，统计出了每一列平均值、中位数、方差等数据（2）根据历史数据得出结论，销售数量在0-20之间，所以将异常数据替换为中位数，代码如下：输出结果如下：小结函数使用异常值的判断删

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