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【PostgreSQL数据分析实战：从数据清洗到可视化全流程】3.3 异常值识别（Z-score法/IQR法/业务规则法）

news 来源：原创 2025/7/15 2:41:07

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文章大纲

  • PostgreSQL数据分析实战：数据质量分析之异常值识别（Z-score法 / IQR法 / 业务规则法）
    • 3.3 异常值识别
      • 3.3.1 Z-score法
      • 3.3.2 IQR法
      • 3.3.3 业务规则法
    • 总结

  • 在数据分析中，异常值会干扰分析结果的准确性，识别异常值至关重要。
  • 下面我将结合具体数据和表格，深入讲解 Z-score法、IQR法、业务规则法 三种异常值识别方法。

PostgreSQL数据分析实战：数据质量分析之异常值识别（Z-score法 / IQR法 / 业务规则法）

在数据分析领域，数据质量是决定分析结果可靠性和有效性的关键因素。

  • 而异常值作为数据质量问题中的重要一环，会对统计分析、模型训练等后续工作产生严重干扰。
  • 在使用PostgreSQL进行数据分析时，掌握高效的异常值识别方法至关重要。
  • 本文将详细介绍Z-score法、IQR法以及业务规则法三种常用的异常值识别方法，并结合具体数据和表格进行深入剖析。

3.3 异常值识别

在这里插入图片描述

3.3.1 Z-score法

  • Z-score法 基于统计学中的标准差概念，用于衡量数据点与均值之间的偏离程度。

  • 其核心思想是通过计算每个数据点的Z-score值，判断该数据点是否属于异常值。Z-score的计算公式如下：
    在这里插入图片描述
    一般来说，当Z-score的绝对值大于某个阈值（通常为2或3）时，该数据点被视为异常值。绝对值越大，说明数据点偏离均值越远。

  • 下面我们通过一个具体的示例来演示如何在PostgreSQL中使用Z-score法识别异常值。

    • 假设有一个存储销售数据的表 sales，包含 sale_id（销售记录ID）、product_name（产品名称）、sale_amount（销售金额）等字段，我们要对 sale_amount 字段进行异常值识别。
    • 首先，计算 sale_amount 字段的均值和标准差：
    SELECT AVG(sale_amount) AS mean_amount,STDDEV(sale_amount) AS std_amount
FROM sales;

    假设查询结果得到均值 mean_amount 为 100，标准差 std_amount 为 15。

    • 然后，计算每个数据点的Z-score值：
    SELECT sale_id,product_name,sale_amount,(sale_amount - 100) / 15 AS z_score
FROM sales;

  • 将上述查询结果整理成表格形式如下：

    sale_idproduct_namesale_amountz_score
    1产品A85-1
    2产品B1302
    3产品C1604
    4产品D95-0.33
    5产品E1100.67

从表格中可以看出，当设定阈值为3时，sale_id 为3的记录，其 z_score 值为4，超过了阈值，可判定为异常值。

  • Z-score法的优点
    • 计算简单，适用于符合正态分布的数据。
    • 当数据分布不是正态分布时，该方法的有效性会受到影响，可能会误判或漏判异常值。

3.3.2 IQR法

IQR（Interquartile Range，四分位距）法是一种基于分位数的异常值识别方法，相比Z-score法，它对数据分布没有严格要求，在处理非正态分布数据时表现更优。

IQR的计算步骤如下：

    1. 计算数据集的第一四分位数（ Q 1 Q_1 Q1​）和第三四分位数（ Q 3 Q_3 Q3​）。
    1. 计算四分位距， I Q R = Q 3 − Q 1 IQR = Q_3 - Q_1 IQR=Q3​−Q1​。
    1. 确定异常值的范围：
    • 下限： Q 1 − 1.5 × I Q R Q_1 - 1.5 \times IQR Q1​−1.5×IQR
    • 上限： Q 3 + 1.5 × I Q R Q_3 + 1.5 \times IQR Q3​+1.5×IQR
      不在这个范围内的数据点被视为异常值。

同样以 sales 表的 sale_amount 字段为例，在PostgreSQL中实现IQR法识别异常值。

  • 首先，计算 Q 1 Q_1 Q1​ 和 Q 3 Q_3 Q3​：
    SELECT PERCENTILE_CONT(0.25) WITHIN GROUP (ORDER BY sale_amount) AS Q1,PERCENTILE_CONT(0.75) WITHIN GROUP (ORDER BY sale_amount) AS Q3
FROM sales;

假设查询结果得到 Q 1 Q_1 Q1​ 为 80， Q 3 Q_3 Q3​ 为 120。

  • 然后，计算 I Q R IQR IQR、下限和上限：
    WITH IQR_CTE AS (SELECT (120 - 80) AS IQR
)SELECT 80 - 1.5 * IQR AS lower_bound,120 + 1.5 * IQR AS upper_bound
FROM IQR_CTE;

假设计算得到下限 lower_bound 为 20，上限 upper_bound 为 180。

  • 最后，筛选出异常值：
    SELECT sale_id,product_name,sale_amount
FROM sales
WHERE sale_amount < 20 OR sale_amount > 180;

将查询结果整理成表格形式如下：

sale_idproduct_namesale_amount
3产品C160

从表格中可以看出，sale_id 为3的记录的 sale_amount 超出了计算得到的范围，被判定为异常值。

  • IQR法的优势
    • 对数据分布的适应性强，能有效识别数据中的极端值。
    • 但也有局限性，比如对于数据量较小的数据集，分位数的计算可能不够准确，从而影响异常值的判断。

3.3.3 业务规则法

业务规则法是一种基于业务逻辑和领域知识来识别异常值的方法。

  • 它与前面两种基于数学统计的方法不同，更依赖于对业务的理解。
  • 例如，在电商业务中，商品的价格不可能为负数；
  • 在考勤系统中，员工的工作时长一般不会超过24小时等。

假设我们有一个存储用户注册信息的表 user_registration，包含 user_id（用户ID）、registration_date（注册日期）、age（年龄）等字段。根据业务规则，用户年龄应该在18岁到100岁之间，我们可以通过以下SQL语句来识别异常值：

SELECT user_id,age
FROM user_registration
WHERE age < 18 OR age > 100;

将查询结果整理成表格形式如下：

user_idage
515
8105

从表格中可以看出，user_id 为5和8的记录的 age 值不符合业务规则，可判定为异常值。

  • 业务规则法优点
    • 直观、针对性强，能够快速识别出不符合业务逻辑的异常数据。
    • 但缺点也很明显，需要深入了解业务，并且业务规则可能会随着业务的发展而变化，维护成本较高。

总结

Z-score法、IQR法和业务规则法各有优劣。

  • 在实际的PostgreSQL数据分析中，我们可以根据数据的特点和业务需求，灵活选择合适的异常值识别方法；
  • 也可以将多种方法结合使用，以更全面、准确地识别异常值，提高数据质量，为后续的数据分析和决策提供可靠的基础。
  • 这些方法在实际应用中各有用武之地。若你在使用PostgreSQL识别异常值时遇到具体问题，或想了解更多相关技巧，欢迎和我分享。

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在CentOS环境中安装MySQL数据库保姆级教程

一.确认当前系统版本 1.1登录系统&#xff0c;切换至root账户 如图所示&#xff1a; 1.2&#xff1a;在终端中执行如下命令查看系统版本 cat /etc/redhat-release 二.添加 MySQL Yum 源 2.1访问MySQL开发者专区 https://dev.mysql.com/downloads/repo/yum/ TIPS: 1.发布包命…...

编程日记 2025/7/15 1:49:42

分布式系统中的 ActiveMQ：异步解耦与流量削峰（二）

四、流量削峰 &#xff08;一&#xff09;流量削峰原理深入解析 在当今互联网应用中&#xff0c;高并发场景屡见不鲜 。例如&#xff0c;电商平台的促销活动、在线票务系统的抢票时刻以及社交平台的热点事件爆发期等&#xff0c;都会在短时间内迎来大量用户请求。这些瞬间涌入…...

编程日记 2025/6/28 20:04:48

JAVA设计模式——（十）抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）

JAVA设计模式——&#xff08;十&#xff09;抽象工厂模式&#xff08;Abstract Factory Pattern&#xff09; 介绍理解实现工厂接口工厂实现类应用类应用类实现测试改造工厂类 应用 介绍 抽象工厂模式在工厂模式的基础上&#xff0c;适配的对象变为一组相关的对象&#xff0c…...

编程日记 2025/6/28 20:04:47