本篇的思维导图：

探索性数据分析：异常数据的检测与处理

异常值也称为离群点，就是那些远离绝大多数样本点的特殊群体，通常这样的数据点在数据集中都表现出不合理的特性。如果忽视这些异常值，在某些建模场景下就会导致结论的错误（如线性回归模型、K均值聚类等），所以在数据的探索过程中，有必要识别出这些异常值并处理好它们。通常，异常值的识别可以借助于图形法（如箱线图、正态分布图）。

基于箱线图识别异常

箱线图实际上就是利用数据的分位数识别其中的异常点，该图形属于典型的统计图形，在学术界和工业界都得到广泛的应用。箱线图的形状特征如图所示：