Du er her:
Varsel om utenforliggende verdier
Angir at det finnes uvanlig store eller små tall, som kan skyldes dataregistreringsfeil eller sjeldne hendelser. Utenforliggende verdier har betydning for gjennomsnittene, som kan påvirke nøyaktigheten av innsikt, forutsigelser og forbedringer.
Merk Einstein Discovery-historier er nu modeller. Vi ønsker at vi kan ta bare et finger for å oppdatere navnet overalt, men du kan forvente å se det forrige navnet noen få steder til vi erstatter det.
Tiltak som bør vurderes
Det finnes to typer utenforliggende verdier:
- feil verdier på grunn av dataregistreringsfeil, prosessfeil eller andre problemer
- riktige verdier som gjenspeiler en ekstraordinær engangshendelse eller sjelden hendelse
Undersøg på dybere for at bestemme, hvilke afvigelser der skal bevares, og hvilke der skal udelades fra din model. Udelad forkerte værdier fra din model, og overvej at rette dem i kilden.
Deteksjonsmetodologi
For en variabel gjør Einstein Discovery følgende:
- beregner den globale middelverdien og det globale standardavviket for verdiene
- utpeker en utenforliggende verdi som en verdi som er større enn eller mindre enn fem standardavvik fra den globale middelverdien
Varselet angir at minst én utenforliggende verdi ble oppdaget.
Se også:
Hjalp denne artikkelen med å løse problemet ditt?
La oss få vite det slik at vi kan forbedre!
