异常值

本文讲解了时间序列数据异常值检测的基本概念和在 Kylin 中开发使用异常值检测 UDF 的方法，可以作为其他 UDF 开发的参考。 通过在 Kylin 中移植 Hivemall 的 UDF，我们可以充分利用 Kylin 的优势，减少直接使用 Hivemall 过程中的数据加工、存储等繁杂步骤的工作量，提升用户的查询体验。本文使用的验证环境为 Kylin 2.6.3。 时间序列数据的异常值检测 时间序列数据是聚合数据中的一种重要类别，数据分析人员经常需要使用各种方法从不同角度对聚合得到的时间序列数据进行挖掘，异常值检测（Anomaly Detection）就是其中的一种常见方法。异常值检测的主要目标是从时间序列数据中区分出与预期的正常值不符的值[1]，如离群值（outlier）和突变点（change-point）等，这些值往往具有比较高的关注价值，是分析人员在进行业务分析时需要重点关注的对象。 时间序列数据的异常值检测具有广泛的应用场景，例如：应用在一般的商业领域中，有助于定位生产销售中的异常波动；应用在运维中，有助于迅速发现故障；应用在医学上，有助于医生做出诊断，等等。 Hivemall 的异常值检测函数 使用传统方法在大数据集上进行异常值检测存在效率低、不够灵活等问题，因此就有人尝试引入 Hive，通过对 Hive 进行扩展来解决这些问题。例如，Apache 孵化项目

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 本文讲解了时间序列数据异常值检测的基本概念和在 Kylin 中开发使用异常值检测 UDF 的方法，可以作为其他 UDF 开发的参考。 通过在 Kylin 中移植 Hivemall 的 UDF，我们可以充分利用 Kylin 的优势，减少直接使用 Hivemall 过程中的数据加工、存储等繁杂步骤的工作量，提升用户的查询体验。本文使用的验证环境为 Kylin 2.6.3。 时间序列数据的异常值检测 时间序列数据是聚合数据中的一种重要类别，数据分析人员经常需要使用各种方法从不同角度对聚合得到的时间序列数据进行挖掘，异常值检测（Anomaly Detection）就是其中的一种常见方法。异常值检测的主要目标是从时间序列数据中区分出与预期的正常值不符的值[1]，如离群值（outlier）和突变点（change-point）等，这些值往往具有比较高的关注价值，是分析人员在进行业务分析时需要重点关注的对象。 时间序列数据的异常值检测具有广泛的应用场景，例如：应用在一般的商业领域中，有助于定位生产销售中的异常波动；应用在运维中，有助于迅速发现故障；应用在医学上，有助于医生做出诊断，等等。 Hivemall 的异常值检测函数 使用传统方法在大数据集上进行异常值检测存在效率低、不够灵活等问题，因此就有人尝试引入 Hive，通过对

简介 在数据挖掘的过程中，我们可能会经常遇到一些偏离于预测趋势之外的数据，通常我们称之为异常值。 通常将这样的一些数据的出现归为误差。有很多情况会出现误差，具体的情况需要就对待： 传感器故障　　　->　　忽略 数据输入错误　　->　　忽略 反常事件　　　　->　　重视 异常值检测/删除算法 1、训练数据 2、异常值检测，找出训练集中访问最多的点，去除这些点（一般约10%的异常数据） 3、再训练 需要多次重复2、3步骤 例：对数据第一次使用回归后的拟合 　 误差点的出现使拟合线相对偏离，将误差点去除后进行一次回归： 　　　　 去除误差点后的回归线很好的对数据进行了拟合 代码实现 环境：MacOS mojave　　10.14.3 Python　　3.7.0 使用库：scikit-learn 0.19.2 原始数据集： 　　　　 对原始数据进行一次回归： 　　　　 删除10%的异常值后进行一次回归： 　　　　 outlier_removal_regression.py　　主程序 #!/usr/bin/python import random import numpy import matplotlib.pyplot as plt import pickle from outlier_cleaner import outlierCleaner class StrToBytes: def _

回归方程填补缺失值的操作方法(附python代码) 1. 背景描述： 清洗过程中经常会遇到异常值和缺失值等问题，有时候，会把异常值看作缺失值来处理。一般的缺失值处理方法包括：删除、统计值充填（均值、中位数等）、回归方程预测充填等。 使用直接删除这种方法简单易行，但缺点是，在记录数据较少的情况下，会造成样本量的进一步减少，可能会改变响应变量的原有分布，造成分析结果不准确。因此，将异常值视为缺失值来处理的益处在于可以利用现有变量的信息进行建模挖掘，对异常值（缺失值）进行填补。（本文旨在探索如何使用回归方程进行预测估算，对异常值、缺失值进行充填的操作方法） 2. 应用场景： 回归方程充填法，是选择若干能预测缺失值的自变量，通过建立回归方程估算缺失值。该方法能尽可能地利用原数据集中的信息，但也存在一些不足之处：1. 虽然这是一个无偏估计，但会忽视随机误差，低估标准差和其他未知性质的测量值。2.使用前，必须假设存在缺失值所在的变量与其他变量是存在线性关系的,但现实它们不一定存在这样的线性关系，这可以借助统计工具来辨析，但往往更需要建模人员的实践经验和业务知识来进行分析和判断。 3. 方法步骤： a. 确定充填缺失值的变量（特征列） b. 拆分原始数据集： 根据需要充填缺失值的变量，把原始数据集拆分为2个子集（1. 不含有缺失值：dataset_train; 2. 只含有缺失值dataset

异常值分析是检验数据是否有录入错误以及含有不合常理的数据。忽视异常值的存在是十分危险的，不加剔除地把异常值包括进数据的计算分析过程中，对结果会产生不良影响；重视异常值的出现，分析其产生的原因，常常成为发现问题进而改进决策的契机。 异常值是指样本中的个别值，其数值明显偏离其余的观测值。异常值也称为 离群点 ，异常值的分析也称为离群点分析。 （1）简单统计量分析 可以先对变量做一个描述性统计，进而查看哪些数据是不合理的。最常用的统计量是 最大值和最小值 ，用来判断这个变量的取值是否超出了合理的范围。如客户年龄的最大值为199岁，则该变量的取值存在异常。 （2）3原则 如果数据服从正态分布，在3原则下，异常值被定义为一组测定值中与平均值的偏差超过3倍标准差的值。在正态分布的假设下，距离平均值3之外的值出现的概率为P（｜x-｜>3）≤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。 （3）箱型图分析 箱型图提供了识别异常值的一个标准：异常值通常被定义为小于QL－1.5IQR或大于QU＋1.5IQR的值。QL称为下四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它小；QU称为上四分位数，表示全部观察值中有四分之一的数据取值比它大；IQR称为四分位数间距，是上四分位数QU与下四分位数QL之差，其间包含了全部观察值的一半。

数据清洗的概念 数据清洗的流程 字段选择 数据质量报告 数据清洗主要工作 数据清洗的概念 数据清洗主要是针对数据中的 错误值、异常值、缺失值 进行处理的过程，以及删除那些取值很多的类别型字段，或者取值一致性程度极高的字段。 数据清洗流程 1.再次确认数据是否拷贝 2.再次确认原始数据中是否具有唯一ID 3.清洗数据中错误值（填写错误、逻辑错误） 4.清洗数据中的异常值 5.清洗数据中的缺失值 字段选择 通常在收集的原始数据中，**将姓名或其他字符串的字段不选入最终分析的数据库中，**如问卷调查中的主观开放题。 在实际项目中，如果客户有历史数据， 应提取越多字段的数据越好。 另外，需处理数据整合的问题，如数据单位不一致问题（美元*人民币）、数据重复问题（A和B数据库中都存在一部分重复用户的数据，合并时需剔除）。 字段数据重复：单个字段数据重复、多个字段之间的数据重复 数据清洗主要工作 噪声消除 噪声包括 错误值 （以类别字段为主）和 异常值 （针对变量） 噪声会使后期分析结果产生很大偏差，必须对噪声进行有效的识别和处理 缺失值处理 人工处理 软件自动处理 错误值和异常值处理方法** 软件及人工结合的方法 错误值： 无论分类变量还是连续变量，均先检查数据的分布情况，找到错误值。对于分类变量，检查与其他值是否有相似之处，如无，直接处理空值/未知。 异常值： 判断标准：1）最小最大分布法

转至http://bluewhale.cc/2016-08-21/python-data-cleaning.html 数据清洗是一项复杂且繁琐(kubi)的工作，同时也是整个数据分析过程中最为重要的环节。有人说一个分析项目80%的时间都是在清洗数据，这听起来有些匪夷所思，但在实际的工作中确实如此。数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让数据可用。第二是让数据变的更适合进行后续的分析工作。换句话说就是有”脏”数据要洗，干净的数据也要洗。本篇文章将介绍几种简单的使用python进行数据清洗的方法。 开始之前还是先在python中导入需要使用的库文件，然后进行数据读取，并创建名为loandata的数据表。这里为了更好的展示清洗的步骤和结果，我们使用的是lendingclub公开数据中的一小部分。 1 2 3 import numpy as np import pandas as pd loandata = pd.DataFrame(pd.read_excel( 'loandata.xlsx' )) 数据清洗的目的有两个，第一是通过清洗让脏数据变的可用。这也是我们首先要解决的问题。无论是线下人工填写的手工表，还是线上通过工具收集到的数据，又或者是CRM系统中导出的数据。很多数据源都有一些这样或者那样的问题，例如：数据中的重复值，异常值，空值，以及多余的空格和大小写错误的问题

一、直线和圆拟合概述 直线和圆的拟合，是视觉项目中非常常见的需求，但是对新手来说，在Halcon中实现却比较困难。 其基本思路都是： ① 分割出边缘，得到XLD（gen_contours_skeleton_xld、edges_sub_pix等） ② 将XLD进行分割、筛选（segment_contours_xld、select_contours_xld） ③ 将XLD进行拟合（fit_line_contour_xld、fit_circle_contour_xld等） 直线的拟合参考： https://www.cnblogs.com/xh6300/p/9782132.html 虽然思路比较固定，但是算子组合、调参还是需要相当的技巧，并且很多时候效果都不尽如人意。 如果有用过康耐视的VisionPro的话，你会发现里面的抓圆、抓边操作非常简单。只需要用卡尺去拟合，然后简单设置参数即可。 二、Halcon测量助手 实际上，Halcon是非常强大的，只是有时候没有那么方便而已。但是已经有大神封装了抓圆和抓边的工具函数。其基本原理主要参考Halcon自带的“测量助手”： 它涉及的主要算子如下，大家有时间可以自己研究一下： gen_measure_rectangle2、gen_measure_arc（gen_measure_arc.hdev） measure_pos

机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 微信扫二维码，免费学习更多python资源 数据预处理的好坏，很大程度上决定了模型分析结果的好坏。（Garbage In Garbage Out！） 其中，异常值（outliers）检测是整个数据预处理过程中，十分重要的一环。方法也是多种多样。比如有基于经典统计的方法——三倍于标准差之上的数据为异常值等等。 由于异常值检验，和去重、缺失值处理不同，它带有一定的主观性。所以，想请问一下各位大牛，平时你们更愿意相信哪种或哪几种异常值检测的方法。 作者：阿里云云栖社区 链接：https://www.zhihu.com/question/38066650/answer/549125707 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 异常值检测的常见四种方法，分别为Numeric Outlier、Z-Score、DBSCA以及Isolation Forest 在训练机器学习算法或应用统计技术时，错误值或异常值可能是一个严重的问题，它们通常会造成测量误差或异常系统条件的结果，因此不具有描述底层系统的特征。实际上

机器学习_深度学习_入门经典（博主永久免费教学视频系列） https://study.163.com/course/courseMain.htm?courseId=1006390023&share=2&shareId=400000000398149 转载 https://blog.csdn.net/weixin_42608414/article/details/89092501 作者:Susan Li ,原文: https://towardsdatascience.com/time-series-of-price-anomaly-detection-13586cd5ff46 略有增删 异常值检测（outlier）是一种数据挖掘过程，用于确定数据集中发现的异常值并确定其出现的详细信息。当前自动异常检测至关重要，因为大量数据无法手动标记异常值。 自动异常检测具有广泛的应用，例如信用卡欺诈检测，系统健康监测，故障检测以及传感器网络中的事件检测系统等。今天我们就通过使用python来实现异常值的自动检测系统的实战开发。我们将会使用以下技术来实现异常值检测: KMeans PCA IsolationForest SVM EllipticEnvelope 数据 我们的数据kaggle你可以在这里 下载 。Expedia是全球最大的在线旅行社（OTA,类似我们的携程网）