Détection et gestion des outliers
Les outliers (ou valeurs aberrantes) sont des observations qui diffèrent significativement de la majorité des données. Ils peuvent être le reflet d’une réalité extrême, d’une erreur de saisie ou d’un phénomène rare. Bien les identifier est crucial pour éviter qu’ils ne faussent les analyses statistiques ou les modèles prédictifs.
Détecter les valeurs aberrantes avec l’IQR
Utilisez la méthode de l’IQR pour isoler les observations anormalement éloignées des quartiles. Cette approche robuste repose sur le calcul de l’IQR (écart entre le troisième et le premier quartile) et la règle des 1.5 × IQR pour détecter les valeurs aberrantes.
Détecter les valeurs aberrantes avec le Z-score
Pour des données proches d’une distribution normale, le Z-score est un outil puissant. Un Z-score supérieur à ±3 (ou ±2.5 selon les cas) signale généralement une anomalie.