Вопрос или проблема
Просто вопрос, я знаю, что когда мы строим график распределения числовых данных, те, кто падает за пределы ящика диаграммы (точка в форме ромба), считаются выбросами. Однако я столкнулся с случаем, когда большинство моих данных для этого атрибута равно 0. Соотношение довольно нарушено: это примерно 5:3, где 5 – это доля 0, а 3 – это значение, отличное от 0, в совокупности. В результате получается, что q1 и q3 равны 0. В этом случае мой вопрос: работает ли здесь метод вычисления выбросов по IQR ((data <= upperlimit) & (data >= lowerlimit) или не следует ли мне использовать этот метод? После очистки данных значение атрибута состоит только из 0.
При работе с диаграммами размаха и выбросами важно понимать, что традиционный метод идентификации выбросов с использованием IQR может не всегда подходить, особенно в случаях, когда данные сильно смещены или содержат много нулей. IQR вычисляется как разница между третьим квартилем (Q3) и первым квартилем (Q1), и обычно любая точка данных, превосходящая Q3 на 1.5 раза больше IQR или ниже Q1, считается выбросом.
Крайне важно учитывать контекст ваших данных:
Если наличие большого числа нулей является обычным и ожидаемым из-за природы данных, то эти нули не должны рассматриваться как выбросы. Возможно, вам стоит рассмотреть альтернативные методы определения выбросов в смещенных распределениях или при работе с многими одинаковыми значениями. Например, использование среднего и стандартного отклонения для идентификации выбросов может быть более уместным в вашем случае. Если вы знаете, что определенные ненулевые значения являются действительными и ожидаемыми, они не должны автоматически рассматриваться как выбросы.
В некоторых случаях преобразование данных (например, с помощью логарифмического преобразования) может помочь нормализовать распределение и сделать IQR более значимым. Дополнительно визуальный осмотр данных, возможно, через гистограмму или другой тип графика, может предоставить дополнительную информацию о распределении и помочь идентифицировать выбросы.
Надеюсь, это поможет вам в некоторой степени. Пожалуйста, предоставьте дополнительную информацию о природе ваших данных, если хотите получить более детальный ответ на вашу проблему.
Ответ или решение
Обработкa выбросов при большинстве нулевых значений в данных: профессиональный подход
При анализе данных и обработке выбросов стандартный инструментарий может оказаться не совсем подходящим, особенно когда данные сильно смещены или содержат большое количество нулей. В данной ситуации, когда 5 из 8 значений равны нулю, традиционный подход к определению выбросов с использованием межквартильного размаха (IQR) может привести к искажению результата, так как первый (Q1) и третий квартиль (Q3) также окажутся равными нулю.
Анализ ситуации
-
Особенности данных: В контексте вашей задачи большинство значений 0 может быть вполне ожидаемым. Это может свидетельствовать о специфике бизнеса или природной сущности данных (например, количество продаж продукта, который редко покупается).
-
Ограничения IQR: При стандартном подходе каждая точка, находящаяся за пределами 1.5 * IQR от квартилей, считается выбросом. Однако если Q1 и Q3 равны 0, любой ненулевой элемент станет выбросом, что не всегда отражает реальную картину.
Рекомендации по обработке выбросов
-
Контекст и важность: Важно учитывать контекст данных. Если нули ожидаемы и не вызывают вопросов, их не следует рассматривать как выбросы. Например, если ноль отображает отсутствие события (например, отсутствие покупок), это может быть нормой.
-
Альтернативные методы:
- Среднее и стандартное отклонение: Попробуйте использовать среднее значение и стандартное отклонение для определения выбросов. Это может быть более подходящим в вашем случае, особенно если нули равномерно распределены.
- Трансформация данных: Рассмотрите возможность трансформации данных (например, логарифмическая трансформация), чтобы нормализовать распределение и придать более осмысленный характер межквартильному размаху.
-
Визуализация данных: Используйте гистограммы или плотностные графики для визуальной оценки распределения данных. Это может давать дополнительное представление о природе выбросов.
-
Возрастите внимание к типу данных: Возможно, особая степень внимания должна быть обращена к пониманию, какие именно ненулевые значения являются ожидаемыми или легитимными в контексте предметной области ваших данных.
-
Использование специализированных методов: Рассмотрите применение машинного обучения, например, кластеризации, чтобы лучше понять группировку данных и определить аномалии.
Заключение
Выявление и обработка выбросов — это не просто механическое применение стандартных формул, а более глубокий анализ данных с учетом их природы и контекста, в котором они были собраны. Надеюсь, эти рекомендации помогут вам правильно обработать ваши данные и получить актуальные инсайты. Если у вас есть более детальная информация о данных, вы можете предоставить её для получения более точной консультации.