教案15 异常值处理

厦门电子职业中专学校教案纸第1页学科数据分析与可视化项目三处理电商平台店铺销售数据检查授课班级授课时数2教具计算机、投影仪多媒体教学网络授课时间教学方法授课、投影仪演示及上机操作教学目的掌握异常值的处理方法能够对存在异常值的数据进行处理教学重点和难点识别异常值处理异常值复习提问简述缺失值的处理步骤？教学内容、方法、过程和板书设计教学追记【复习引入】上节课我们学习了缺失值的识别和处理的方法，这节课我们将学习异常值的识别和处理方法。【新课教学】异常值，也被称为离群值（outlier），是指那些在数据集中明显偏离其他数据点的数值，它们不遵循数据集的一般模式或趋势，通俗来讲，异常值是数据值过大或过小的数据记录。在计算机科学、统计学和数据分析领域，异常值的检测和处理是至关重要的。由于异常值可能会对分析结果产生显著影响，因此识别并妥善处理这些数据点是保证数据质量的关键步骤。异常值可能是由于测量或记录误差、数据录入错误、真实数据中的异常情况等原因导致的。教案纸附页第2页教学内容、方法、过程和板书设计教学追记查看异常值有多种方法，我们通常使用quantile()和describe()函数实现：函数用于计算指定分位数处的值，可以用来检测异常值。它的主要参数如下：quantile(q=0.5,axis=0,interpolation=linear’,numeric_only=true,method=’single’)q：可选参数，表示要计算的分位数。可以是单个值（如0.25）或多个值的列表（如[0.25,0.5,0.75]）。默认为0.5，即中位数。axis：可选参数，表示计算分位数的轴。可以是0（按列计算）或1（按行计算）。默认为0。interpolation：可选参数，表示在计算分位数时使用的插值方法。可以是'linear'（线性插值）或'lower'（下界插值）等。默认为'linear'。numeric_only：布尔值，表示是否仅包含数值类型的列。默认为True。method：可选参数，表示计算分位数的方法。可以是'single'（单边分位数）或'table'（双边分位数）。默认为'single'。处理异常值的方法多样，取决于异常值的实际情况。如果异常值是由于数据录入错误等原因造成的，且数据记录没有保留或再修改的必要，可以直接删除异常值所对应的观测值。删除异常值通过drop函数实现。它的主要参数如下：。labels：必需的参数，表示要删除的行或列的标签。可以是单个标签（如'A'）或多个标签的列表（如['A','B']）。axis：可选参数，表示删除的轴。可以是0（按列删除）或1（按行删除）。默认为0。errors：可选参数，表示在遇到无效标签时的行为。可以是'raise'（抛出异常）或'ignore'（忽略无效标签）。默认为'raise'。inplace：布尔值，表示是否在原始DataFrame上进行修改。如果设置为True，则在原始DataFrame上进行修改，而不是返回一个新的DataFrame。默认为False。若数据记录十分重要，直接影响后续的分析结果，我们得使用前文提到的replace()函数来替换异常值：替代方法有多种，如均值、中位数、众数等均可来替代异常值。若数据记录十分重要，直接影响后续的分析结果，我们得使用前文提到的replace()函数来替换异常值：替代方法有多种，如均值、中位数、众数等均可来替代异常值。若数据记录经过核实后，确认无误，那么该数据记录可以进行特殊标记，在后续的分析建模与展示环节做额外说明。【教学反思】本节课我围绕教学目标展开教学，通过自主学习法、分组讨论法、实操强化法进行教学，学生整体参与度较高。在教学难点上，部分学生理解起来有些吃力，这提示我在未来教学中需要更细致地设计引导问题，或提前准备更多辅助材料