La detección de valores atípicos es el proceso de identificar los puntos de datos que son significativamente diferentes del resto de los datos. Estos puntos de datos pueden deberse a errores en los datos, a condiciones inusuales o a la introducción de datos incorrectos. La detección de valores atípicos puede utilizarse para mejorar la precisión de los análisis de datos, para encontrar errores en los datos o para detectar condiciones inusuales.
¿Cuál es la diferencia entre anomalía y valor atípico?
La detección de anomalías es el proceso de identificar patrones inusuales en los datos que no se ajustan al comportamiento esperado. Los valores atípicos son puntos de datos que se encuentran fuera del rango normal de valores. Las anomalías pueden estar causadas por errores en la recopilación o el procesamiento de los datos, o pueden ser auténticas revelaciones de los datos. Los valores atípicos también pueden estar causados por errores en la recogida o el procesamiento de los datos, pero también pueden ser auténticas percepciones de los datos.
¿Qué son los valores atípicos? Los valores atípicos son valores que difieren significativamente de otros puntos de datos en el conjunto de datos. Por ejemplo, en un conjunto de puntos de datos que representan las alturas de las personas, un valor atípico podría ser una persona mucho más alta o mucho más baja que el resto del grupo. Los valores atípicos pueden deberse a errores en la recogida de datos o a la variabilidad natural de los fenómenos que se miden.
¿Qué son los valores atípicos? Un valor atípico es un valor que es significativamente diferente del resto de los datos de un conjunto de datos. Por ejemplo, en un conjunto de puntos de datos que representan las alturas de las personas, un valor atípico podría ser una persona mucho más alta o mucho más baja que el resto del grupo. Los valores atípicos pueden deberse a errores en la recogida de datos o a la variabilidad natural de los fenómenos que se miden.
¿Cuáles son las 3 cosas que pueden ser anomalías?
1.
Un tipo de anomalía que puede ocurrir en los datos se conoce como anomalía puntual, que se define como una única instancia de datos que es significativamente diferente del resto de los datos. Esto puede ocurrir por una variedad de razones, tales como errores en la entrada de datos o la medición.
2.
Otro tipo de anomalía que puede ocurrir se conoce como anomalía contextual, que es cuando el contexto en el que se recogen los datos es diferente del resto de los datos. Por ejemplo, si los datos se recogen de una ubicación geográfica diferente al resto de los datos, esto puede causar anomalías contextuales.
3.
Por último, otro tipo de anomalía que puede producirse es la conocida como anomalía estructural, que se produce cuando la estructura de los datos es diferente del resto de los datos. Esto puede ocurrir por diversas razones, como errores en la introducción de datos o datos que se han recogido de un período de tiempo diferente.