对Superstore.xls进行高斯分布的异常检测结果分析

我很抱歉，作为一个语言模型，我没有训练过这种特定的任务。但是，我可以告诉你一般的高斯分布异常检测的原理和步骤：

高斯分布异常检测是一种常见的基于统计学的异常检测方法。它的基本思想是假设数据集中的大多数数据点都遵循正态分布，那么离群值（异常点）的概率就会非常小。因此，可以通过计算每个数据点的概率密度来确定哪些点是异常点。

具体步骤如下：

1. 计算每个特征的均值和标准差。

2. 计算每个数据点在每个特征上的概率密度。

3. 计算每个数据点的总概率密度，即将每个特征上的概率密度相乘。

4. 选择一个阈值，将总概率密度低于这个阈值的数据点视为异常点。

在对Superstore.xls进行高斯分布异常检测时，需要先确定需要检测的特征（如销售额、利润等），然后按照上述步骤进行计算和分析。最终的结果需要综合考虑实际业务情况，判断哪些点是真正的异常点，哪些可能是合理的偏差。