如何在探索性数据分析中利用箱线图发现并处理数据集中的异常值？

箱线图是一种极佳的图形工具，用于通过统计方法揭示数据的分布情况。它可以帮助我们在探索性数据分析（EDA）中识别异常值，并决定是否需要对这些值进行处理。在使用箱线图进行异常值检测时，你可以按照以下步骤操作：

参考资源链接：[探索性数据分析(EDA)：入门与实践](https://wenku.csdn.net/doc/2rpx3z388t?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要构建箱线图。箱线图显示了数据分布的五个数值：最小值、第一四分位数（Q1）、中位数（Q2）、第三四分位数（Q3）和最大值。异常值通常被定义为低于第一四分位数1.5倍的四分位距（IQR）或高于第三四分位数1.5倍的IQR的值。这些值在箱线图中通常显示为单独的点。

接下来，你可以识别出这些异常值，并分析它们是否是由于数据输入错误、测量误差或其他可解释原因造成的。对于那些可以解释的异常值，你可以决定是否修正它们或从数据集中删除。对于无法解释的异常值，你需要决定是否保留或处理，因为它们可能对模型的稳健性有重要影响。

在《探索性数据分析(EDA)：入门与实践》中，你将找到关于如何构建和解读箱线图的详细指南，以及如何处理异常值的策略和实例。通过学习这些内容，你可以有效地利用箱线图以及其他图形启示工具，以增强对数据的理解，从而在数据挖掘中获得更加稳健和准确的分析结果。

如果你希望进一步扩展你的知识范围，掌握更多的数据变换和统计分析技巧，该课程还将教你如何进行数据标准化和归一化，以及如何应用Y对x的耐抗线等稳健统计方法，帮助你建立起对数据分析全流程的深入理解。

参考资源链接：[探索性数据分析(EDA)：入门与实践](https://wenku.csdn.net/doc/2rpx3z388t?spm=1055.2569.3001.10343)