数据处理和分析之数据预处理：异常值处理(Outlier Detection)：异常值处理策略：删除与修正
异常值检测的重要性
异常值的定义
异常值（Outliers），在统计学中，指的是数据集中显著偏离其他观察值的数值。这些数值可能由于测量错误、数据录入错误、实验异常或其他非典型条件产生。异常值的存在可能会对数据的分析结果产生重大影响，因此在进行数据分析前，识别并处理异常值是数据预处理阶段的重要步骤。
异常值对数据分析的影响
异常值对数据分析的影响主要体现在以下几个方面：
- 均值和标准差的扭曲：异常值会显著影响数据的均值和标准差，导致这些统计量不能准确反映数据集的中心趋势和离散程度。
- 回归分析的偏差：在回归分析中，异常值可能会导致回归线的斜率和截距发生偏移，从而影响模型的预测能力。
- 模型的稳定性