Как работать с аномалиями в данных

Аномалии в данных требуют анализа и обработки, так как могут искажать результаты.

Шаги работы:

1. Выявление аномалий – используй статистические методы (IQR, Z-score) или визуализацию (boxplot, scatter plot).
2. Анализ причин – определи, являются ли аномалии ошибками (например, сбой сенсора) или реальными событиями (например, фрод).
3. Обработка – в зависимости от причины:
   • Удаление (если ошибка).
   • Замена (медианой, средним).
   • Сегментация (если аномалия – часть паттерна).

Пример кода (Python, IQR):

import numpy as np

Q1 = np.percentile(data, 25)  
Q3 = np.percentile(data, 75)  
IQR = Q3 - Q1  
lower_bound = Q1 - 1.5 * IQR  
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR  

clean_data = data[(data >= lower_bound) & (data <= upper_bound)]  

Главное – не удалять аномалии автоматически, если они содержат ценную информацию.