La detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos 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 introducci\u00f3n de datos incorrectos. La detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos puede utilizarse para mejorar la precisi\u00f3n de los an\u00e1lisis de datos, para encontrar errores en los datos o para detectar condiciones inusuales. <\/p>\n
La detecci\u00f3n de anomal\u00edas es el proceso de identificar patrones inusuales en los datos que no se ajustan al comportamiento esperado. Los valores at\u00edpicos son puntos de datos que se encuentran fuera del rango normal de valores. Las anomal\u00edas pueden estar causadas por errores en la recopilaci\u00f3n o el procesamiento de los datos, o pueden ser aut\u00e9nticas revelaciones de los datos. Los valores at\u00edpicos tambi\u00e9n pueden estar causados por errores en la recogida o el procesamiento de los datos, pero tambi\u00e9n pueden ser aut\u00e9nticas percepciones de los datos. <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 son los valores at\u00edpicos? Los valores at\u00edpicos 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 at\u00edpico podr\u00eda ser una persona mucho m\u00e1s alta o mucho m\u00e1s baja que el resto del grupo. Los valores at\u00edpicos pueden deberse a errores en la recogida de datos o a la variabilidad natural de los fen\u00f3menos que se miden. <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 son los valores at\u00edpicos? Un valor at\u00edpico 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 at\u00edpico podr\u00eda ser una persona mucho m\u00e1s alta o mucho m\u00e1s baja que el resto del grupo. Los valores at\u00edpicos pueden deberse a errores en la recogida de datos o a la variabilidad natural de los fen\u00f3menos que se miden. <\/p>\n
1.
\n Un tipo de anomal\u00eda que puede ocurrir en los datos se conoce como anomal\u00eda puntual, que se define como una \u00fanica 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 medici\u00f3n. <\/p>\n
2. <\/p>\n
Otro tipo de anomal\u00eda que puede ocurrir se conoce como anomal\u00eda 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 ubicaci\u00f3n geogr\u00e1fica diferente al resto de los datos, esto puede causar anomal\u00edas contextuales. <\/p>\n
3.
\n Por \u00faltimo, otro tipo de anomal\u00eda que puede producirse es la conocida como anomal\u00eda 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 introducci\u00f3n de datos o datos que se han recogido de un per\u00edodo de tiempo diferente.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
La detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos 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 introducci\u00f3n de datos incorrectos. La detecci\u00f3n de valores at\u00edpicos puede utilizarse para mejorar la precisi\u00f3n … Leer m\u00e1s<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":3779,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[4],"tags":[],"class_list":["post-10887","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-gestion-de-datos"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10887","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3779"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=10887"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/10887\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=10887"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=10887"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/techlib.net\/techedu\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=10887"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}