數據穩定異常點在哪裡

1. 為什麼我手機經常顯示：網路數據異常，請稍後再試……

網路超時了，重新連接都好了。

2. 如何判別測量數據中是否有異常值

一般異常值的檢測方法有基於統計的方法，基於聚類的方法，以及一些專門檢測異常值的方法等，下面對這些方法進行相關的介紹。

1. 簡單統計

如果使用pandas，我們可以直接使用describe()來觀察數據的統計性描述（只是粗略的觀察一些統計量），不過統計數據為連續型的，如下：

df.describe()紅色箭頭所指就是異常值。

以上是常用到的判斷異常值的簡單方法。下面來介紹一些較為復雜的檢測異常值演算法，由於涉及內容較多，僅介紹核心思想，感興趣的朋友可自行深入研究。

4. 基於模型檢測

這種方法一般會構建一個概率分布模型，並計算對象符合該模型的概率，把具有低概率的對象視為異常點。如果模型是簇的集合，則異常是不顯著屬於任何簇的對象；如果模型是回歸時，異常是相對遠離預測值的對象。

離群點的概率定義：離群點是一個對象，關於數據的概率分布模型，它具有低概率。這種情況的前提是必須知道數據集服從什麼分布，如果估計錯誤就造成了重尾分布。

比如特徵工程中的RobustScaler方法，在做數據特徵值縮放的時候，它會利用數據特徵的分位數分布，將數據根據分位數劃分為多段，只取中間段來做縮放，比如只取25%分位數到75%分位數的數據做縮放。這樣減小了異常數據的影響。

優缺點：（1）有堅實的統計學理論基礎，當存在充分的數據和所用的檢驗類型的知識時，這些檢驗可能非常有效；（2）對於多元數據，可用的選擇少一些，並且對於高維數據，這些檢測可能性很差。

5. 基於近鄰度的離群點檢測

統計方法是利用數據的分布來觀察異常值，一些方法甚至需要一些分布條件，而在實際中數據的分布很難達到一些假設條件，在使用上有一定的局限性。

確定數據集的有意義的鄰近性度量比確定它的統計分布更容易。這種方法比統計學方法更一般、更容易使用，因為一個對象的離群點得分由到它的k-最近鄰（KNN）的距離給定。

需要注意的是：離群點得分對k的取值高度敏感。如果k太小，則少量的鄰近離群點可能導致較低的離群點得分；如果K太大，則點數少於k的簇中所有的對象可能都成了離群點。為了使該方案對於k的選取更具有魯棒性，可以使用k個最近鄰的平均距離。

優缺點：（1）簡單；（2）缺點：基於鄰近度的方法需要O(m2)時間，大數據集不適用；（3）該方法對參數的選擇也是敏感的；（4）不能處理具有不同密度區域的數據集，因為它使用全局閾值，不能考慮這種密度的變化。

5. 基於密度的離群點檢測

從基於密度的觀點來說，離群點是在低密度區域中的對象。基於密度的離群點檢測與基於鄰近度的離群點檢測密切相關，因為密度通常用鄰近度定義。一種常用的定義密度的方法是，定義密度為到k個最近鄰的平均距離的倒數。如果該距離小，則密度高，反之亦然。另一種密度定義是使用DBSCAN聚類演算法使用的密度定義，即一個對象周圍的密度等於該對象指定距離d內對象的個數。

優缺點：（1）給出了對象是離群點的定量度量，並且即使數據具有不同的區域也能夠很好的處理；（2）與基於距離的方法一樣，這些方法必然具有O(m2)的時間復雜度。對於低維數據使用特定的數據結構可以達到O(mlogm)；（3）參數選擇是困難的。雖然LOF演算法通過觀察不同的k值，然後取得最大離群點得分來處理該問題，但是，仍然需要選擇這些值的上下界。

6. 基於聚類的方法來做異常點檢測

基於聚類的離群點：一個對象是基於聚類的離群點，如果該對象不強屬於任何簇，那麼該對象屬於離群點。

離群點對初始聚類的影響：如果通過聚類檢測離群點，則由於離群點影響聚類，存在一個問題：結構是否有效。這也是k-means演算法的缺點，對離群點敏感。為了處理該問題，可以使用如下方法：對象聚類，刪除離群點，對象再次聚類（這個不能保證產生最優結果）。

優缺點：（1）基於線性和接近線性復雜度（k均值）的聚類技術來發現離群點可能是高度有效的；（2）簇的定義通常是離群點的補，因此可能同時發現簇和離群點；（3）產生的離群點集和它們的得分可能非常依賴所用的簇的個數和數據中離群點的存在性；（4）聚類演算法產生的簇的質量對該演算法產生的離群點的質量影響非常大。

7. 專門的離群點檢測

其實以上說到聚類方法的本意是是無監督分類，並不是為了尋找離群點的，只是恰好它的功能可以實現離群點的檢測，算是一個衍生的功能。

3. 華為手機網路不穩定是什麼原因

如果您的手機使用移動數據上網時網路連接不穩定，可以通過以下方法排查操作：

1.請確保處於網嫌衡清絡好的環境

（1）如果您是在乘坐長途交通工具時（如火車，高鐵，長途汽車等），出現網路頻繁斷連，是因為在人口集中居住的區域附近網路較好，在遠離人口居住的區域可能網路覆蓋質量差，這樣會造成網路反復連接斷開的情況。

（2）如果您是在同一區域發生此類現象，建議您通過觀察其他同運營商卡的手機網路狀況或前往其他區域觀察網路狀況來判斷，如果其他手機網路也有相同現象，或前往其他區域網路質量恢復正常，可能是該區域運營商網路質量差的原因導致，您可以聯系該區域運營商咨詢。

2.請聯系第三方客服

如果您的手機只是在使用個別應用時出現了網路頻繁斷連的現象，這是因為第三方伺服器異常，導致數據傳輸較慢或網路斷連，建議嘗試使用其他應用或網站，確認網路連接狀況。如果網路異常僅限於特定應用或網站，請聯系對應第三方客服。

3.請確保套餐未超限

部分運營商卡套餐有流量上限，流量使用超過上限後，會降低上網速度，導致芹前上網時卡頓、時斷時續，您可以聯系運營商客服確認手機卡的套餐是否超過流量上限。

4.請關閉省電模式

省電模式下，為了節省電量，將限制應用後台網路活動，當您重新解鎖或重新在前台打開應用後，處於斷網狀態，需要再次連接網路。這是正常現象，如果您比較在意上網體驗，可以關閉省電模式。打開設置，在最上方搜索欄輸入省電模式，點擊跳轉到設置界面，關閉省電模式即可。

5.請斷開VPN網路

請您查看狀態欄是否有鑰匙形狀的圖標，如果有，可能是您使用了VPN上網導致無法上網或上網卡頓，時斷時續。

建議您打開設置，在最上方搜索欄輸入VPN，點擊跳轉到設置界面，根據實際情況選擇斷開VPN網路或關閉VPN軟體後重試。

6.請更換普通手機卡

由於簽約信息的差異，部分物聯網卡、流量卡會出現上網異常的情況，請更換普通的卡後重試。如果能夠正常連接，建議您聯系相關運營商。

7.請重置APN

建議您打開設置，在最上方的搜索欄輸入APN，點擊接入點名稱 (APN)跳轉到設置界面，再次點擊接入點名稱 (APN)，然後點擊右上角三個點或四個點，選擇重置為默認設置嘗試。

8.請還原網路設置

如果您在任何攔鬧區域都發生此類現象，建議您打開手機設置，在最上方的搜索欄輸入還原網路設置，點擊還原網路設置，將SIM卡網路還原後嘗試。

溫馨提醒：溫馨提示：還原網路設置會刪除WLAN和藍牙連接記錄，且需要輸入鎖屏密碼驗證。

如果您的手機仍然網路連接不穩定，請您聯系華為消費者服務熱線（950800），或者提前備份好數據(QQ、微信等第三方應用需單獨備份)、攜帶相關購機憑證，前往附近的華為客戶服務中心，獲取更多幫助。

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