Detecção de outlier

A detecção de outlier é um método de detecção de observações incomuns ou inesperadas em um conjunto de dados. Ela envolve a identificação de pontos de dados que estão fora do comportamento normal. Normalmente, as exceções são identificadas por meio de testes estatísticos, como o gráfico de caixa, o gráfico de dispersão ou o desvio médio absoluto. A detecção de outliers pode ser usada para identificar fraudes, encontrar dados ausentes ou detectar qualquer atividade incomum em um determinado conjunto de dados.

Os outliers podem ser causados por vários fatores, como erros de entrada de dados, erros de medição, erros de amostragem ou pela presença de ocorrências raras. Os outliers podem afetar a precisão e a validade de um conjunto de dados e, portanto, a detecção de outliers é importante para obter um resultado de análise mais preciso.

A detecção de outlier também é conhecida como detecção de anomalias, análise de outlier ou análise de anomalias. É frequentemente usada para detectar eventos raros em segurança de computadores, como tentativas de invasão ou intenções mal-intencionadas. Ela também pode ser usada para detectar itens raros em um conjunto de dados que pode ser usado para desenvolver novos produtos ou serviços.

A detecção de outliers é uma ferramenta poderosa usada por indivíduos e organizações para analisar conjuntos de dados em busca de possíveis outliers. É uma parte importante da análise de dados e pode ser usada para tomar decisões melhores e tirar conclusões mais precisas.