能否提供一个Python代码示例，展示如何在数据挖掘过程中使用IQR（四分位距）来检测并处理异常值？

当然可以。在Python中，我们可以使用NumPy库来实现IQR（四分位距）方法来识别数据集中的异常值。以下是一个简单的代码示例[^1]：

import numpy as np

# 假设我们有如下数据
data = np.array([10, 12, 12, 13, 12, 11, 14, 15, 100])

# 计算四分位数
Q1 = np.percentile(data, 25)
Q3 = np.percentile(data, 75)

# 计算四分位距（IQR）
IQR = Q3 - 1.5 * IQR
upper_bound = Q3 + 1.5 * IQR

# 标记异常值
outliers = (data < lower_bound) | (data > upper_bound)

# 查找并打印异常值
print("异常值的索引:", np.where(outliers))
print("异常值:", data[np.where(outliers)])

在这个例子中，我们首先计算了数据的下四分位数(Q1)和上四分位数(Q3)，然后根据定义的IQR公式找出可能的异常值范围。任何低于下界或高于上界的数值都被标记为异常。