1. 描述分析法：通過標準差和三倍標準差原則，識別與平均值偏差超過三個標準差的值。2. 最大和最小值判斷法：基于專業(yè)知識和個人經(jīng)驗評估數(shù)據(jù)范圍，識別異常值。3. Z-score標準化處理法：衡量數(shù)據(jù)點與平均值的距離，若數(shù)據(jù)與平均值相差三個標準差，則其Z-score為3，符合3sigma原則。4. 箱線圖：利用五條線展示數(shù)據(jù)分布，其中白點表示異常值，通過IQR（四分位距）判斷值是否異常。5. ARIMA預(yù)測模型：適用于時間序列數(shù)據(jù)，通過歷史實際數(shù)據(jù)與預(yù)測數(shù)據(jù)比較得到殘差，識別異常值。6. 散點圖：在處理單個變量時，直觀展示兩組數(shù)據(jù)的位置關(guān)系，幫助識別離群值。7. 聚類分析：使組內(nèi)相似、組間差異，識別異常數(shù)據(jù)點。8. K-means聚類方法：通過計算分析對象到多個聚類中心的距離，將數(shù)據(jù)分為類群，并識別距離聚類中心過遠的點為異常值。9. DBSCAN：一種基于密度的聚類方法，將數(shù)據(jù)點分為簇，不屬于任何簇的數(shù)據(jù)被視宴襪為異常值。10. KNN模型：通過尋找最近的已知類別樣本對未知樣本進行預(yù)測，判斷樣本點與最近k個樣本的平均距離，超過閾值則視為異常點。11. SVM的one-class-SVM方法：利用超球體或超平面，識晌鬧激別數(shù)據(jù)周圍的邊界，判斷異常值。12. 異常值處理方法包括：設(shè)置閾值、填補法、插值法、使用平均值、中位數(shù)彎謹、眾數(shù)、隨機數(shù)、數(shù)字0以及自定義函數(shù)等。13. 針對少量異常值：可將其設(shè)為null值，或處理為缺失值。14. SPSSAU提供填補法和插值法：填補法包括平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、隨機數(shù)、數(shù)字0及自定義函數(shù)。插值法有兩種，線性插值和該點線性趨勢插值，適用于處理缺失數(shù)據(jù)。