Veri analizinde outlier detection yöntemleri

Veri Analizinde Outlier Detection Yöntemleri

Outlier (aykırı değer) tespiti, veri analizi süreçlerinde önemli bir adımdır. Aykırı değerler, analiz sonuçlarını etkileyebilir ve yanlış değerlendirmelere yol açabilir. Aşağıda yaygın olarak kullanılan yöntemler bulunmaktadır.

• Std. Dev. Yöntemi: Verinin ortalamasından belirli bir standart sapma uzaklığında yer alan değerler aykırı olarak değerlendirilir.
• IQR (Interquartile Range) Yöntemi: 1. çeyrek (Q1) ve 3. çeyrek (Q3) arasındaki fark hesaplanır. Aykırı değerler, Q1 - 1.5*IQR veya Q3 + 1.5*IQR sınırlarını aşan değerlerdir.
• Z-Skoru Yöntemi: Her bir verinin z-skoru hesaplanır. Genelde z-skoru +3 veya -3 olan değerler aykırı olarak kabul edilir.
• Boxplot Analizi: Boxplot grafiklerinde kutunun dışındaki noktalar aykırı değerler olarak gösterilir.
• DBSCAN (Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise): Yoğunluk tabanlı bir kümeleme algoritması olup, yoğunluk dışında kalan noktaları aykırı olarak tespit eder.

Bu yöntemlerden uygun olanı seçmek, veri setinin yapısına ve problem tanımına bağlıdır. Doğru aykırı değer tespiti, veri analizi sürecinin doğruluğunu artırır.