异常值清洗

异常值清洗

异常值是数据分布的常态，处于特定分布区域或范围之外的数据通常被定义为异常或噪声。异常分为两种：“伪异常”，由于特定的业务运营动作产生，是正常反应业务的状态，而不是数据本身的异常；“真异常”，不是由于特定的业务运营动作产生，而是数据本身分布异常，即离群点。

1.异常值检查方法

1）基于统计分析

异常检测问题就在统计学领域里得到广泛研究，通常用户用某个统计分布对数据点进行建模，再以假定的模型，根据点的分布来确定是否异常。

如通过分析统计数据的散度情况，即数据变异指标，来对数据的总体特征有更进一步的了解，对数据的分布情况有所了解，进而通过数据变异指标来发现数据中的异常点数据。常用的数据变异指标有极差、四分位数间距、均差、标准差、变异系数等等，变异指标的值大表示变异大、散布广；值小表示离差小，较密集。

譬如最大最小值可以用来判断这个变量的取值是否超过了合理的范围，如客户的年龄为-20岁或200岁，显然是不合常理的，为异常值

2）3σ原则

若数据存在正态分布，在3σ原则下，异常值为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。如果数据服从正态分布，距离平均值3σ之外的值出现的概率为P(|x - μ| > 3σ) <= 0.003，属于极个别的小概率事件。如果数据不服从正态分布，也可以用远离平均值的多少倍标准差来描述。

def lq(data,bl):