Valori aberante

Analiza datelor IoT în Python

Matthias Voppichler

IT Developer

Valori aberante

Motive pentru care apar valori aberante în seturi de date:

Eroare de măsurare
Manipulare
Evenimente extreme

Valori aberante

temp_mean = data["temperature"].mean() 
temp_std = data["temperature"].std()

data["mean"] = temp_mean
data["upper_limit"] = temp_mean + (temp_std * 3)
data["lower_limit"] = temp_mean - (temp_std * 3) 

print(data.iloc[0]["upper_limit"])
print(data.iloc[0]["mean"])
print(data.iloc[0]["lower_limit"])

29.513933116002725
14.5345
-0.44493311600272456

Grafic valori aberante

data.plot()

Medie, limite superioară și inferioară folosind 3 * deviația standard

Autocorelație

from statsmodels.graphics import tsaplots

tsaplots.plot_acf(data['temperature'], lags=50)

Grafic cu autocorelație

Autocorelație

from statsmodels.graphics import tsaplots

tsaplots.plot_acf(data['temperature'], lags=50)

Grafic cu autocorelație, cu o săgeată indicând lag24

Să exersăm!

Analiza datelor IoT în Python