有効な観測値を削除せずに外れ値を見つける方法。
外れ値は選んだルールと文脈に依存します。フラグ付きの値も有効な場合があるため、計算を示し、元のレコードを保持してください。
作業手順をタスクに合わせましょう。
観測値にラベルを付ける前に、検出ルールを選んで明示します。しきい値または計算を示し、行識別子を保持して、関連グループを個別に確認してください。フラグ付きの値は調査候補として扱い、除外前に単位と元データの誤りを確認します。
- 用意するもの
- 数値テーブルと選択した統計ルール。
- 得られるもの
- 計算と文脈上の注意を添えた、フラグ付き観測値。
入力と結果を確認しましょう。
説明用の入力と出力 · 実際の WebAct 実行ではない学習用サンプル
入力項目サンプル個
Values with row IDs: A=10, B=11, C=12, D=100. Use a supplied review rule: flag values above twice the median. Do not delete records.
完成例
Sorted values: 10, 11, 12, 100. Median: (11 + 12) / 2 = 11.5. Threshold: 2 × 11.5 = 23. Flagged: row D, value 100, because 100 > 23. A, B and C do not exceed the threshold. This is the requested review heuristic, not evidence that D is an error.
この入力をプロンプトに読み込み、WebAct にコピーして試してください。結果は掲載例と異なる場合があります。
判断のポイントとトラブル対処。
平均を計算する前に、検出された外れ値をすべて削除すべきですか？
いいえ。珍しい値でも、実在し重要である場合があります。除外ルールを記録し、適用した場合としない場合の結果を比較してください。
実在する高価値顧客が外れ値になるのはなぜですか？
比較対象の集団に異なる顧客タイプが混在している可能性があります。セグメントの文脈と選択した検出しきい値を確認してください。
自分の資料で試しましょう。
タスクのプロンプト内の例を自分の資料に置き換えてください。必要な要件を残し、タスクを WebAct にコピーします。
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