Veri analizinde outlier (aykırı değer) tespit yöntemleri nelerdir?
Veri Analizinde Aykırı Değer Tespit Yöntemleri
Aykırı değerler, veri setlerinde normal dağılım dışındaki verilerdir. Bu değerlerin tespit edilmesi, analizin güvenilirliği açısından önemlidir. İşte bazı yaygın yöntemler:- Z-Score Yöntemi: Verinin standart sapmasını kullanarak, verinin ortalamadan ne kadar uzakta olduğunu belirler.
- Box Plot Yöntemi: Çeyrekler arası aralık kullanarak, alt ve üst sınırları belirler. Bu sınırların dışında kalan veriler aykırı kabul edilir.
- IQR (Interquartile Range) Yöntemi: 1. ve 3. çeyrek arasındaki mesafeyi kullanarak, 1. çeyrek - 1.5 * IQR ve 3. çeyrek + 1.5 * IQR dışındaki değerleri aykırı olarak işaretler.
- Yüzde Yöntemi: Belirli bir yüzdelik dilimde yer alan veriler dışında kalanları aykırı kabul eder.
- Makine Öğrenimi Yöntemleri: Algoritmalar (örneğin, DBSCAN, Isolation Forest) kullanarak aykırı değerleri belirleyebilir.
Cevap yazmak için lütfen
.
Aynı kategoriden
- Veri analizinde kullanılan en yaygın matematiksel işlemler nelerdir?
- Python mu R mi? Veri bilimi için dil seçimi ve ekosistem karşılaştırması
- Sınıflandırma algoritmaları nelerdir?
- Duygu analizi (sentiment) veri seti nasıl etiketlenir ve dengelenir?
- Özellik etkileşimleri ve polinom özellikler model performansını nasıl etkiler?
- Python ile grafik nasıl çizilir?
- Plotly nedir?
- SQL veri analizi için nasıl kullanılır?
- Eğitim ve öğretimde öğrenci performans analizi yapmak için en iyi veri yaklaşımları nelerdir?
- Veri bilimi iş ilanlarında hangi beceriler aranır?
- Veri mimarisi nasıl tasarlanır?
- Veri bilimi mi yapay zeka mı daha kazançlıdır?
- Veri standardizasyonu nasıl yapılır?
- Model izleme: veri ve konsept kayması (drift) nasıl tespit edilir?
- Pandas ile veri çerçevesi (DataFrame) temel işlemleri
- Matplotlib ve Plotly ile etkileşimli grafikler nasıl hazırlanır?
- Anormal veri (outlier) nasıl tespit edilir?
- Canlı sistemde model geribildirim döngüsü ve yeniden eğitim planı
- Yapay zeka etik sorunları nelerdir?
- Veri temizleme (data cleaning) nasıl yapılır?