Artwork

Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Outlier Detection: What You Need to Know

2:43
 
Поширити
 

Manage episode 417684962 series 3474670
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/outlier-detection-what-you-need-to-know.
Decisions are usually based on the sample mean, which is very sensitive to outliers and can dramatically change the value. So, it is crucial to manage outliers
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #outlier-detection, #statistics, #python3, #variance-reducing, #what-is-outlier-detection, #bootstrap, #problem-formulation, #data-analysis, and more.
This story was written by: @nataliaogneva. Learn more about this writer by checking @nataliaogneva's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Analysts often encounter outliers in data during their work. Decisions are usually based on the sample mean, which is very sensitive to outliers. It is crucial to manage outliers to make the correct decision. Let's consider several simple and fast approaches for working with unusual values.

  continue reading

102 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 417684962 series 3474670
Вміст надано HackerNoon. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією HackerNoon або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/outlier-detection-what-you-need-to-know.
Decisions are usually based on the sample mean, which is very sensitive to outliers and can dramatically change the value. So, it is crucial to manage outliers
Check more stories related to data-science at: https://hackernoon.com/c/data-science. You can also check exclusive content about #outlier-detection, #statistics, #python3, #variance-reducing, #what-is-outlier-detection, #bootstrap, #problem-formulation, #data-analysis, and more.
This story was written by: @nataliaogneva. Learn more about this writer by checking @nataliaogneva's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Analysts often encounter outliers in data during their work. Decisions are usually based on the sample mean, which is very sensitive to outliers. It is crucial to manage outliers to make the correct decision. Let's consider several simple and fast approaches for working with unusual values.

  continue reading

102 епізодів

Усі епізоди

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник