19、金融数据异常值检测与股票市场数据集成分析

金融数据异常值检测与股票市场数据集成分析

1. 金融数据异常值检测

1.1 异常值检测方法比较

不同的异常值检测方法各有优劣，在决定进一步调查哪些异常值之前，比较多种方法的结果很重要。以下是比较和评估异常值检测方法时需要考虑的因素：
| 因素 | 描述 |
| — | — |
| 准确性 | 该方法识别真正异常值的能力如何？ |
| 精确性 | 被识别为异常值的数据点中，实际是异常值的比例是多少？ |
| 召回率 | 该方法能识别出多少真正的异常值？ |
| 可解释性 | 理解某个数据点为何被识别为异常值的难易程度如何？ |
| 计算成本 | 该方法运行需要多少时间和资源？ |

1.2 异常值解读与文档记录

当使用各种方法检测到异常值后，需要进一步调查以了解其潜在原因，这可能涉及以下方面：
- 时间分析 ：异常值是否由特定时间段引起？例如，是否在某个特定月份或年份出现了许多异常值？
- 人口统计因素 ：异常值是否与特定的人口统计特征相关？例如，它们是否主要来自特定的性别或年龄组？
- 健康状况关联 ：患有某些健康状况（如终末期肾病或临终关怀）的患者是否更有可能成为异常值？因为他们的财务记录可能有显著差异。
- 计划和隶属关系 ：特定的健康计划或医生隶属关系是否与异常值相关？

同时，记录分析过程中所做的任何假设和决策也很关键，这可能包括：
- 处理缺