Uitschieters vinden zonder geldige waarnemingen te verwijderen.
Uitschieters hangen af van de gekozen regel en context. Een gemarkeerde waarde kan geldig zijn, dus toon de berekening en bewaar het oorspronkelijke record.
Stem de werkwijze af op je taak.
Kies en vermeld een detectieregel voordat je waarnemingen labelt. Toon de drempel of berekening, behoud rij-identificatievelden en beoordeel relevante groepen apart. Behandel gemarkeerde waarden als kandidaten voor onderzoek en controleer eenheden en bronfouten voordat je ze uitsluit.
- Wat je aanlevert
- Numerieke tabel en gekozen statistische regel.
- Wat je krijgt
- Gemarkeerde waarnemingen met berekening en kanttekeningen bij de context.
Bekijk de invoer en het resultaat.
Illustratieve invoer en uitvoer · een leervoorbeeld, geen live uitvoering van WebAct
Voorbeeld invoerveld
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.
Uitgewerkt voorbeeld
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.
Laad deze invoer in de prompt en kopieer deze naar WebAct om de taak te proberen. Je resultaat kan afwijken van het voorbeeld.
Keuzes en probleemoplossing.
Moet elke gemarkeerde uitschieter worden verwijderd voordat je een gemiddelde berekent?
Nee. Een ongebruikelijke waarde kan echt en belangrijk zijn. Documenteer elke uitsluitingsregel en vergelijk resultaten met en zonder die regel.
Waarom verschijnt een geldige waardevolle klant als uitschieter?
De vergelijkingspopulatie kan verschillende klanttypen combineren. Bekijk de context van het segment en de gekozen detectiedrempel.
Probeer het met je eigen bron.
Vervang het voorbeeld door je eigen materiaal in de taakprompt. Behoud de eisen die je nodig hebt en kopieer de taak naar WebAct.
De taak aanpassen en kopiëren ↑