excel 能否識別異常值

> Excel可以識別異常值嗎？ 取而代之的是，Excel中的離群識別依賴於利用其統計功能和視覺工具的技術組合。 該過程涉及了解您的數據，選擇一種根據數據的分佈和特徵來檢測異常值的適當方法，然後使用Excel的功能來實現該方法。 離群值通常定義為顯著偏離其餘數據集的數據點，通常表明錯誤，異常或真正不尋常的觀察。 挑戰在於客觀地確定什麼構成了“重大偏差”。

>如何識別excel數據中的離群值？

>

>可以使用幾種方法來識別excel數據中的異常值。最佳方法取決於您的數據分佈和分析的上下文。這是一些常見的技術：

1。視覺檢查（盒子圖和散點圖）：

這是一個快速而直觀的第一步。 使用“插入”選項卡並選擇“框和晶須”為數據創建一個框圖。 離群值通常在視覺上表示為盒子圖的“晶須”之外的點。 同樣，散點圖可以幫助揭示一個變量與另一個變量繪製異常值。 尋找與主要數據點群集顯著距離的點可以突出潛在的異常值。 z得分方法：此方法標準化了您的數據，計算每個數據點與均值的標準偏差有多少。 常用的閾值為±3。 Z分數大於3或小於-3的數據點通常被視為異常值。 您可以使用>函數來計算Excel中的Z分數：。 您需要分別使用

和

函數分別計算平均值和標準偏差。 STANDARDIZE 3。四分位數範圍（IQR）方法：=STANDARDIZE(value, mean, standard_deviation)此方法對極端值的敏感不如z得分方法。它著重於中間50％的數據的傳播。 離群值定義為低於Q1-1.5AVERAGEIQR或Q3 1.5 STDEV IQR的數據點，其中Q1和Q3是第一個和第三四分位數，而IQR = Q3- Q1。 excel函數

（或較舊版本中的

）可用於查找四分位數。 4。數據清潔和上下文分析：在應用任何統計方法之前，視覺檢查您的數據是否存在明顯的錯誤（例如錯別字，錯誤單位）。考慮數據的上下文。 在情況下，看似偏遠的價值可能是有效的。 QUARTILE.EXC>

>在Excel電子表格中檢測異常的最佳方法是什麼？

>檢測Excel中檢測異常（異常值）的“最佳”方法取決於數據的特定特徵和分析的目標。 沒有普遍卓越的方法。但是，方法的組合通常提供最強大的結果。對於正態分佈的數據，

通常是合適的。識別：
• 使用框圖和散點圖的視覺檢查是無價的。
>至關重要的是要記住，離群值檢測不僅僅是識別極端值；這也是關於理解
• 為什麼這些值是極端的。 通常需要進一步調查以確定異常值是否代表錯誤，真正的異常觀察或值得關注的重大發現。 >>是否有任何內置的Excel功能或附加功能可以幫助外離檢測？但是，幾種內置功能促進了上述方法：用於計算z得分方法的平均值和標準偏差。

>：

>

• AVERAGESTDEV
• （或QUARTILE.EXC（或QUARTILE）：方法。
• STANDARDIZE：>計算每個數據點的z得分。
• COUNTIFCOUNTIFS
>

>：

>>

>可以根據您使用z-score或IQR Methots的特定範圍來幫助計數基於脫粒的閾值。在Excel中，您可能會發現第三方加載項或VBA宏，可提供更複雜的異常檢測功能，尤其是對於較大的數據集或更複雜的方案。 但是，內置功能為大多數離群檢測任務提供了堅實的基礎。 請記住，解釋結果始終需要仔細考慮數據的上下文。>

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