在数据分析中，异常值检测是一项至关重要的任务。异常值，也称为离群点，是指那些显著偏离数据集中其他数据点的值。这些异常值可能是由数据收集错误、输入错误、选择错误或转换错误等原因造成的。异常值的存在可能会对数据分析的结果产生重大影响，尤其是在机器学习算法的训练过程中，异常值可能会扭曲数据的真实分布，导致模型训练时间延长和模型准确度降低。因此，检测并处理异常值对于确保数据分析结果的准确性和可靠性至关重要。
异常值是指那些与数据集中其他数据点显著不同的数据点。例如，在信用卡交易数据中，异常高的交易金额或奇怪的购买行为可能表明信用卡被盗用。在网络管理中，网络管理员会寻找日志文件中的不规则活动，如某些位置的异常负载或来自外国IP地址的网络访问，这些都是潜在网络入侵的迹象。
异常值的成因多种多样，包括但不限于：
检测异常值的常见方法是绘制数据集的图表，然后观察图表，如图1-3所示。在《异常值分析》一书中，Charu C. Aggarwal提供了以下异常值检测方法：
这些方法可以应用于多种场景，例如：
Intel DAAL是一个为数据分析和机器学习优化的库，包含了许多基本构建块。这些构建块针对最新的Intel处理器的最新特性进行了高度优化。本文使用Intel DAAL的Python API来说明如何调用异常值检测函数。
# 导入必要的包
from daal.data_management import FileDataSource, writeOnly, DataSourceIface, BlockDescriptor_Float64
from daal.algorithms.univariate_outlier_detection import InitIface, Batch_Float64DefaultDense, data, weights
# 初始化文件数据源
DataSet = FileDataSource(trainDatasetFileName, DataSourceIface.doAllocateNumericTable, DataSourceIface.doDictionaryFromContext)
# 加载输入数据
DataSet.loadDataBlock()
nFeatures = DataSet.getNumberOfColumns()
# 创建算法对象
algorithm = Batch_Float64DefaultDense()
# 将数据集传递给算法
algorithm.input.set(data, DataSet.getNumericTable())
# 计算异常值并获取结果
results = algorithm.compute()
# 打印结果
printNumericTable(results.get(weights), "outlier results")