Outliers são pontos “fora da curva”, que se diferenciam significativamente do padrão geral de um conjunto de dados. Eles podem ser valores extremamente altos ou baixos, se comparados com o restante dos dados.
A presença deles pode distorcer e enganar o processo de treinamento dos algoritmos de aprendizado de máquina, causando anomalias nos resultados obtidos durante a análise, modelos menos precisos e distorcer a precisão das estatísticas.
Mas, então? Como identificá-los e tratá-los dentro de uma análise de dados? Continue lendo esse artigo para saber mais!
Como identificar quais são os dados outliers?
Você pode identificar os outlier através de tabelas ou planilhas, tentando identificar por exemplo, erros de digitação. No entanto, em arquivos grandes de dados, essa tarefa se torna praticamente impossível, então, indica-se a visualização através de gráficos, como os box plots e scatter plots, excelentes ferramentas de visualização de variáveis numéricas.
Outra abordagem mais precisa (no entanto complexa) para identificar outliers, é através da análise de dados, empregando técnicas empregando técnicas estatística avançadas, como o uso de intervalos interquartis (IQR), ou desvio padrão.
Como tratar outliers?
Nem sempre um outlier será proveniente de um erro de digitação ou de processamento de dados, e por isso, é necessário saber como tratá-lo individualmente quando for encontrado.
Oferecer toda atenção ao outlier quando achar necessária a investigação, pode ajudar a ter uma compreensão mais profunda do porquê ele é atípico ou das possíveis causas, permitindo assim uma abordagem mais informada na correção de eventuais irregularidades e no aprimoramento da qualidade geral dos dados.
Além da investigação cuidadosa, é fundamental considerar abordagens práticas para o tratamento de outliers. Transformar os dados matematicamente, por exemplo, pode reduzir a influência desses valores extremos, tornando a distribuição mais adequada para análise estatística.
A substituição de outliers por valores mais representativos, como médias ou medianas, também é uma estratégia comum para suavizar o impacto. Utilizar algoritmos estatísticos menos sensíveis a valores extremos e segmentar os dados para análise mais detalhada, também pode ajudar.
Existem outras técnicas que podem ser utilizadas na identificação e no tratamento de outliers. Aqui na Merkadia, contamos com um time especialista em Inteligência de Negócios (BI), que pode ajudar sua empresa a identificar e tratar esses pontos “fora da curva”. Entre em contato para saber mais!
