異常值會顯著影響統計分析和建模。它們可能會扭曲平均值和標準差，從而導致誤導性的結果。異常值也會降低預測模型的準確性並影響結果的解釋。
異常值的處理
對異常值的適當處理取決於資料的性質、異常值的原因以及正在進行的特定分析。常見的方法包括：
刪除：可以從資料集中刪除異常值，但應謹慎執行此操作，因為這可能會導致資訊遺失。
上限：可以用
最大值或最小值替換離群 決策者聯絡資料庫 值，但這可能會扭曲資料分佈。
縮尾化：離群值可以替換為更接近中位數或四分位數的值。
變換：應用對
數或平方根變換等變換有時可以減少異常值的影響。
建模：一些統計方法對異常值具有穩健性，可以在不產生重大影響的情況下處理它們。
異常值處理的評估
評估異常值處理對分析結果的影響 異常值對分析的影響 至 關重要。比較有異常值和無異常值的結果，以評估結果的敏感度。選擇對整體資料分佈和分析結論影響最小的處理方法。
透過仔細檢
測和處理異常值，分析師可以提高其研究結果的準確性和可靠性，從而做出更好的決策。數據品質的重要性
資料清理和準備是資料分析過程中的關鍵步驟。原始數據通常包含錯誤、不一致和缺失值，這些可能會嚴重影響結果的準確性和可靠性。透過投入時間進行資料清理，組織可以提高資料品質並改善從中得出的見解。
