蓝桥等考Python组别十三级004

在数据分析和模型建设中，离群值（Outliers）是一个不能忽视的问题。离群值是与大多数其他观察值明显不同的数据点。这些点可能由于各种原因（如输入错误或异常情况）而出现，并且如果不加处理，它们可能会影响数据分析和模型的准确性。

在本文中探讨5种常用的处理离群值的方法，并通过可视化来进一步理解它们。为了让大家更容易理解，将使用《三国志》游戏中的相关内容进行数据模拟操作。

文章目录

• 离群值的识别
• • 离群值计算
  • 可视化方法
• 离群值的5种常用处理方法
• • 删除离群值
  • 替换离群值
  • 用统计方法转换
  • 分箱（Binning）
  • 使用机器学习算法
• 离群值可视化
• • 箱形图（Box Plot）
  • 散点图（Scatter Plot）
• 实践案例：三国志游戏中的武将属性分析
• 总结