异常检测使用的箱图

资 源 简 介

异常检测使用的箱图

详 情 说 明

箱图（Box Plot）是数据可视化中常用的工具，特别适用于异常检测。它通过直观地展示数据的分布情况，帮助识别潜在的异常值。

箱图的核心结构包括五个关键元素：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值。箱体本身代表数据的中间50%（Q1到Q3），而“须线”延伸至最小值与最大值。异常值通常被定义为超出1.5倍四分位距（IQR = Q3 - Q1）的数据点，并以单独的点显示在图中。

在异常检测中，箱图的优势在于其简单高效。通过观察落在须线之外的数据点，我们可以快速识别可能的异常值。这种方法尤其适用于单变量数据的初步分析。然而，箱图也有局限性，比如对多变量数据的检测能力有限，且可能无法捕捉复杂的异常模式。

综合来看，箱图为数据分析人员提供了一种快速发现数据异常的工具，适合作为初步探索的一部分。