Аномалии в данных (или выбросы) представляют собой нетипичные, необычные или экстремальные значения, которые могут указывать на ошибки, всплески, странные события, атаку конкурентов, мошенников и другие потенциальные проблемы. Большое количество аномалий не только пагубно влияет на многие бизнес-модели, но еще может затруднить машинное обучение или вовсе исказить его результаты. Вот почему их важно обнаруживать и работать…