python异常数据预警之3sigma

公式:使用公式 / 标准差 > 3 或 / 标准差 < 3 来界定异常值。应用:读取数据:通常使用pandas库读取数据,例如从Excel文件中读取销量数据。计算统计量:使用numpy库计算数据的平均值和标准差。设置阈值:根据3sigma原则,设置两个阈值,一个低于平均值减去三倍标准差,另一个高于平均值加上三倍...
python异常数据预警之3sigma
3sigma原则在Python异常数据预警中的应用如下:
定义:3sigma原则是一种基于正态分布的异常数据识别方法。它假设数据遵循正态分布,如果数据点与平均值的偏差超过平均值的三倍标准差,则被视为异常值。
公式:使用公式 / 标准差 > 3 或 / 标准差 < 3 来界定异常值。
应用:
读取数据:通常使用pandas库读取数据,例如从Excel文件中读取销量数据。计算统计量:使用numpy库计算数据的平均值和标准差。设置阈值:根据3sigma原则,设置两个阈值,一个低于平均值减去三倍标准差,另一个高于平均值加上三倍标准差。识别异常值:遍历数据,找出所有低于或高于阈值的数据点,这些即为异常值。可视化:使用matplotlib库将数据和异常值可视化,以便更直观地识别和分析异常数据。灵活性:
k值调整:在非正态分布的数据中,可以根据实际业务场景调整k值,使得超出k倍标准差的数据点被视为异常。这种灵活性使得3sigma原则能够适应不同业务环境下的异常检测需求。项目需求:在实际应用中,可以根据项目需求调整k值,以更精确地捕捉到潜在的异常情况。通过3sigma原则,我们能够有效地在数据集中识别出异常值,为预防故障、优化业务流程或进行深入的数据分析提供有力支持。
2025-03-15
mengvlog 阅读 101 次 更新于 2025-07-19 11:31:17 我来答关注问题0
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    {:>3s}意思是字符串的长度为3s在python中的意思是用作print的格式化输出:打印字符串,Python中内置的【%】操作符可用于格式化字符串操作,控制字符串的呈现格式,s代表字符串,格式符为真实值。

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