Outliers são pontos de dados que se diferenciam significativamente do padrão geral de um conjunto de dados, podendo ser valores extremamente altos ou baixos em relação aos demais. Sua presença pode distorcer análises estatísticas e modelos de aprendizado de máquina, comprometendo a precisão dos resultados.
Identificação de outliers
Identificar outliers pode ser feito através de visualizações gráficas como box plots e scatter plots, que são eficazes para variáveis numéricas. Técnicas estatísticas avançadas, como o uso de intervalos interquartis (IQR) ou desvio padrão, também são úteis, especialmente em conjuntos de dados grandes.
Tratamento de outliers
Nem todos os outliers são erros de digitação ou processamento. É essencial investigar cada outlier individualmente para entender suas origens. Isso pode fornecer insights valiosos sobre o porquê de serem atípicos. Estratégias comuns para tratamento incluem transformações matemáticas nos dados para reduzir a influência dos outliers, substituição por valores mais representativos (como médias ou medianas) e o uso de algoritmos estatísticos robustos.
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