好的，各位程序猿、攻城狮、算法侠、数据挖掘者们，晚上好！我是你们的老朋友，今晚咱们不聊高并发，不谈微服务，也不研究区块链（最近这玩意儿有点凉…❄️），咱们来聊点接地气的，聊聊数据清理这档子事儿。 今晚的主题是：数值数据清理：异常值检测与处理 各位，我先问大家一个问题：你们有没有见过这样的数据？ 某用户的年龄是-10岁？（这怕是返老还童了吧！👶） 某商品的销量是999999999件？（整个宇宙的库存都给你搬来了？🚀） 某地区的平均工资是100万？（我怕是活在平行宇宙…💰） 这些就是数据世界里的“妖魔鬼怪”，它们有个学名，叫做“异常值”（Outliers）。 一、 什么是异常值？它们是怎么来的？ 想象一下，你正在参加一个聚会，大家的身高都在1米6到1米8之间。突然，人群中出现了一个身高2米26的姚明！🏀 他绝对是人群中的焦点，这就是一个典型的异常值。 异常值，简单来说，就是那些“鹤立鸡群”、和大部分数据格格不入的家伙。 它们的值远远大于或远远小于数据集中的其他值。 那么，这些“妖魔鬼怪”是怎么来的呢？原因有很多： 人为错误： 比如，数据录入错误，单位搞错，小数点点错位置，或者干脆就是键盘侠 …