异常值检测的常用方法
在数据分析过程中，异常值检测是一项重要的任务，它有助于识别和处理数据集中的异常或者错误数据。以下是几种常见的异常值检测方法：
这种方法主要是通过计算数据集的基本统计指标，如平均值（均值）和标准差，来识别异常值。一般来说，如果一个数据点的数值远离平均值，超过一定倍数的标准差，那么就可以认为它是异常值。这种方法简单易行，适用于数据分布相对正态的情况。
3σ准则是统计学中的一个概念，它认为大约68%的数据值会在均值的一个标准差范围内，大约95%会在两个标准差范围内，大约99.7%会在三个标准差范围内。因此，如果一个数据点超过三个标准差，那么这个点很可能是一个异常值。这种方法也被称为箱型图法，因为箱型图就是通过计算数据的上下四分位数（Q1和Q3）和四分位距（IQR=Q3Q1）来识别异常值的。
箱型图是一种非常简单但有效的可视化离群点的方法。它通过数据的四分位数形成的图形化描述来衡量数据的离散程度。任何高于上触须或低于下触须的数据点都可以被认为可能是异常值。在这种方法中，离群点被定义为低于箱形图下触须（或Q11.5xIQR）或高于箱形图上触须（或Q3+1.5xIQR）的观测值。
Zscore方法是一种参数异常检测方法，它假设数据是高斯分布的。异常值是分布尾部的数据点，因此远离数据的平均值。Zscore是描述一个给定的测量值与平均值之间的距离，该距离是以标准差来表示的。如果一个数据点的Zscore绝对值大于某个阈值（如3），那么这个点就被认为是异常值。
DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，也可以用于异常值检测。在DBSCAN中，所有数据点都被定义为核心点、边界点或噪声点（异常值）。核心点是在距离ɛ内至少具有最小包含点数（minPts）的数据点；边界点是核心点的距离ɛ内邻近点，但包含的点数小于minPts；噪声点（异常值）则是不属于任何簇的数据点。
Forest）方法
孤立森林是一种基于决策树的非参数方法。它通过构建一棵棵随机决策树来进行异常值检测。在孤立森林中，异常值需要更少的分裂次数才能被隔离起来，因此它们的路径长度较短。通过计算每个数据点的路径长度，可以将其与阈值进行比较，从而识别出异常值。
以上就是一些常见的异常值检测方法，它们各有优缺点，适用于不同的数据集和场景。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的方法进行异常值检测。
