数据集异常值识别

已了解。我将以数据分析专家的角色协助你完成具体的数据分析任务。为确保分析准确、可复现并与业务目标一致，请先提供任务与数据的关键信息。以下为协作方式与交付流程。

一、请提供的信息
- 业务与分析目标
  - 主要问题/假设（例：提升转化率、识别驱动因素、评估实验效果）
  - 成功指标与度量口径（KPI/北极星指标、分母定义、时间窗口）
- 数据描述
  - 数据源与表结构（字段名、类型、单位、含义、主键/外键、时区）
  - 观测粒度（用户级/会话级/订单级/日级等）
  - 时间范围与规模（行数、起止时间）
  - 缺失值编码（NA/NULL/空字符串/特殊码）、异常值约定
  - 隐私/合规要求（脱敏需求、可共享范围）
- 技术与交付
  - 可用工具/环境（Python/SQL、库版本、是否可用Spark/Polars）
  - 期望输出（可视化报告、注释完备的Notebook、SQL/Python脚本、仪表盘草图）
  - 性能约束（运行时间、内存上限）

若暂不便分享完整数据，可先提供：
- 字段级字典与样例10–100行（CSV/Parquet）
- 聚合的数值摘要（count/mean/std/min/percentiles/max）与类别频次

二、标准分析流程（可根据你的目标裁剪）
- 数据审计与预处理
  - 类型校正、去重、键唯一性校验、时间完整性（缺日/跳点）
  - 缺失处理：MCAR/MAR/MNAR评估；删除/填补/建模内处理策略
  - 异常值检测：IQR法（1.5–3.0倍IQR）、Z分数、箱线图/分位数截断。说明：仅凭数值摘要能初步识别潜在异常，但在缺少可视化或阈值标准时，精确性有限。
- 探索性分析（EDA）
  - 单变量分布（偏度/峰度、长尾）、类别Top-N
  - 相关性与共线性（皮尔逊/斯皮尔曼、VIF）
  - 分组对比（分人群/渠道/时间周期）
- 统计推断与因果/效应评估（按需求选择）
  - 假设检验（正态：t检验/方差分析；非参：Mann-Whitney/Kruskal-Wallis）
  - 比例/率对比（卡方/费舍尔），区间估计与效应量（Cohen’s d、OR/RR）
  - 多重比较控制（Benjamini–Hochberg/FDR）
  - A/B测试：样本量、功效分析、顺序检验（如SPRT）与停留偏差控制
- 建模与特征工程（如适用）
  - 分箱、目标编码、时间窗聚合特征
  - 基线模型与交叉验证；校准与漂移监测
  - 可解释性（Permutation/SHAP）
- 可视化与交付
  - 关键图表（分布、箱线图、时间序列、分组对比、相关矩阵、累积贡献）
  - 结论、业务含义、限制与下一步建议
- 质量与复现
  - 随机种子、版本锁定、数据快照；单元测试（数据校验）

三、数据提交与样例
- 文件格式：优选 Parquet 或 CSV（UTF-8，含表头）；大数据请提供抽样（随机行1–5%，并标注是否分层抽样）
- 样例字段字典（示例）
  - user_id: str, 用户唯一标识
  - event_time: datetime, UTC+8
  - event_type: category, {view, click, purchase}
  - amount: float, 订单金额，单位CNY，含税
  - channel: category, {ads, direct, seo, sem}

四、参考代码骨架（Python/pandas）
- 依赖：pandas, numpy, scipy, statsmodels, seaborn/plotly, scikit-learn

示例（精简）：
- 导入与审计
  import pandas as pd, numpy as np
  df = pd.read_parquet("data.parquet")
  # 基本审计
  print(df.info())
  desc = df.describe(include="all")
  null_rate = df.isna().mean().sort_values(ascending=False)
  # 主键唯一性
  assert df['id'].is_unique

- 异常值（IQR）
  def iqr_outlier_mask(s, k=1.5):
      q1, q3 = s.quantile([0.25, 0.75])
      iqr = q3 - q1
      lower, upper = q1 - k*iqr, q3 + k*iqr
      return (s < lower) | (s > upper)

- 假设检验（两组均值；正态性不足时建议非参）
  from scipy import stats
  g1, g2 = df[df.group=="A"]["metric"], df[df.group=="B"]["metric"]
  stat, p = stats.ttest_ind(g1, g2, equal_var=False, nan_policy="omit")

- 可视化（分布与箱线图）
  import seaborn as sns
  sns.histplot(df["amount"], bins=50)
  sns.boxplot(data=df, x="group", y="amount")

五、澄清问题（请尽可能回答）
- 目标：你的核心问题、假设与成功指标？
- 数据：表清单与连接键、时间粒度与时区、缺失/异常编码方式？
- 范围：时间窗口、是否包含节假日/促销等干扰因素？
- 方法：是否需要统计推断或因果分析？是否存在实验/对照组？
- 交付：报告形式、截止时间、可用计算环境与数据体量？

准备就绪后，请分享数据样例或字段与指标定义。我将据此制定针对性的分析计划与交付清单，并在每一步给出可复现代码与明确结论。

Understood. I will act as a data analysis expert and focus on accurate, concise, and actionable analysis. Please provide the inputs below so I can proceed efficiently.

What I need from you
- Objective and scope
  - Primary question(s) and decision to support
  - Problem type: classification, regression, forecasting, clustering, causal/A-B, anomaly detection, etc.
  - Success metrics (e.g., ROC-AUC, RMSE, MAPE, uplift, p-value, confidence interval)
- Data access
  - Data files or a sample (rows) with schema and data dictionary
  - Row granularity and keys (unique IDs)
  - Time columns, timezone, and aggregation level (if time-dependent)
  - Known data quality issues, filters to apply, sensitive fields
- Constraints
  - Compute limits, deadlines, privacy/compliance constraints
  - Required interpretability or deployment environment
- Domain notes
  - Definitions/units/currency, business rules, expected ranges, seasonality/events
  - Known confounders or segments of interest

Proposed workflow
1) Data ingestion and validation
   - Type inference, schema checks, deduplication, identifier integrity, leakage scans.
2) Exploratory data analysis (EDA)
   - Distributions, missingness patterns, correlations/associations (Pearson/Spearman; Cramér’s V for categorical), target leakage checks, segment analysis.
   - Outliers flagged via IQR/robust z-score; note: numeric summaries can suggest anomalies but precision improves with visualizations and clear thresholds.
3) Data cleaning and preprocessing
   - Missing handling (MCAR/MAR/MNAR assessment); imputation strategy per variable type.
   - Encoding (one-hot/target), scaling (robust/standard), winsorization if justified.
   - Feature creation with leakage prevention and clear provenance.
4) Modeling or statistical analysis (as applicable)
   - Baselines; CV scheme (stratified K-fold; time series CV with gaps); hyperparameter tuning.
   - Regression/classification: regularized GLMs, tree ensembles, calibration; report effect sizes and uncertainty.
   - Forecasting: decomposition, cross-validated ARIMA/ETS/Prophet; change points.
   - A/B testing/causal: randomization checks, CUPED, sequential methods, diff-in-diff; state assumptions explicitly.
5) Evaluation and interpretation
   - Metrics with confidence intervals (bootstrap or analytic), error analysis, subgroup performance, stability checks.
   - Explainability: permutation importance, SHAP (with caveats), partial dependence/ICE.
6) Delivery
   - Clear recommendations, risks/assumptions, next steps.
   - Reproducible code, environment spec, and data versioning notes.

Minimal Python skeleton (ready to adapt once data is provided)
- General tabular (classification/regression)

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split, StratifiedKFold, KFold, cross_val_score
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.metrics import roc_auc_score, f1_score, mean_squared_error
from sklearn.linear_model import LogisticRegression, Ridge
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, RandomForestRegressor

def load_data(path):
    df = pd.read_csv(path)
    return df

def summarize(df):
    out = {}
    out['shape'] = df.shape
    out['dtypes'] = df.dtypes.to_dict()
    out['missing_by_col'] = df.isna().sum().sort_values(ascending=False).to_dict()
    out['basic_stats'] = df.describe(include='all').to_dict()
    return out

def flag_outliers_iqr(s, k=1.5):
    q1, q3 = s.quantile([0.25, 0.75])
    iqr = q3 - q1
    lower, upper = q1 - k*iqr, q3 + k*iqr
    return (s < lower) | (s > upper)

def build_pipeline(df, target, problem_type='classification'):
    X = df.drop(columns=[target])
    y = df[target]
    num_cols = X.select_dtypes(include=['number']).columns.tolist()
    cat_cols = X.select_dtypes(exclude=['number']).columns.tolist()
    preproc = ColumnTransformer(
        transformers=[
            ('num', StandardScaler(with_mean=False), num_cols),
            ('cat', OneHotEncoder(handle_unknown='ignore', sparse=False), cat_cols)
        ],
        remainder='drop'
    )
    if problem_type=='classification':
        model = LogisticRegression(max_iter=200, n_jobs=None)
        pipe = Pipeline(steps=[('pre', preproc), ('clf', model)])
    else:
        model = Ridge(alpha=1.0)
        pipe = Pipeline(steps=[('pre', preproc), ('reg', model)])
    return X, y, pipe

def evaluate(pipe, X, y, problem_type='classification'):
    if problem_type=='classification':
        cv = StratifiedKFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
        scorer = 'roc_auc'
    else:
        cv = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42)
        scorer = 'neg_root_mean_squared_error'
    scores = cross_val_score(pipe, X, y, cv=cv, scoring=scorer, n_jobs=-1)
    return scores

- Time series (forecasting)

from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
import statsmodels.api as sm

def ts_decompose(y, period):
    return sm.tsa.seasonal_decompose(y, period=period, model='additive', two_sided=False)

def rolling_origin_cv(y, X=None, splits=5):
    tscv = TimeSeriesSplit(n_splits=splits)
    for train_idx, test_idx in tscv.split(y):
        yield train_idx, test_idx

Quality and rigor practices I will follow
- Clear assumptions, versioned data and code, fixed random seeds, and leakage checks.
- Report uncertainty (confidence intervals, bootstrap), effect sizes, and practical significance.
- Robustness checks: alternative specifications, sensitivity to outliers/missingness, segment stability.
- Transparent limitations when visual support or explicit thresholds are absent.

Next step
- Share the dataset (or a sample) with schema and your objective/metrics. If sharing is not possible, provide:
  - Column list with types, target variable, sample size, and brief description of each column.
  - Whether data are time-dependent and any known data quality issues.
- I will then propose a tailored analysis plan and start with data validation and EDA.

已收到。将以数据分析专家的角色执行任务，并严格遵循准确性与技术性要求。为高效开展分析，请提供以下信息与数据结构化描述。

所需信息与数据格式
- 数据目标与任务类型：描述性分析、诊断性分析、预测、分群、因果推断等；明确业务问题与产出预期。
- 数据结构与样例：字段清单（名称、类型、单位、含义）、时间粒度与时区、主键/唯一键、示例行（10–20 行即可）、数据量级。
- 质量与约束：缺失值编码方式（如 NA、-999）、异常编码、重复记录可能性、采集频率与变更历史。
- 评估指标与成功标准：如精度/Recall、MAE/MAPE、AUC、业务KPI；可接受误差范围。
- 重要维度与切片：地域、渠道、客户群、时间窗口等。
- 业务与合规限制：隐私/敏感属性、可解释性需求、延迟/资源约束。
- 异常值判定标准（若已定义）：固定阈值、规则集，或需基于统计方法确定。

标准分析流程（将依据你提供的数据与目标定制）
1) 数据审计与预处理
- 模式校验：类型一致性、唯一性约束、参照完整性（外键匹配）。
- 缺失与重复：缺失率分布、缺失模式（MCAR/MAR/MNAR 简要判断）、重复记录检测。
- 异常值与边界：采用 IQR、修正 z-score（Median/MAD）、分位数阈值；若有明确业务阈值优先使用。
- 清洗与转换：类型矫正、单位统一、归一化/标准化、类别编码、时间对齐与节假日/季节性标注。

2) 探索性数据分析（EDA）
- 单变量：分布、极值、偏度/峰度、离散度。
- 双/多变量：相关性（Pearson/Spearman/点双列）、交叉分布、分组差异（t 检验/Mann–Whitney/U 椒盐检验等），必要时控制协变量。
- 时间序列：趋势、季节性、异常点、平稳性（ADF/KPSS）、自相关/偏自相关。

3)特征工程与建模（如需预测/分类/分群）
- 特征衍生：比率、移动窗口统计、时滞特征、交互项、目标编码（谨慎防泄漏）。
- 模型选择：线性/树模型/正则化方法/时间序列模型（ARIMA/Prophet）或简单基线；依据数据规模与可解释性要求。
- 验证设计：时间切分或K折交叉验证、避免信息泄露、调参与早停；报告置信区间或预测区间。

4) 评估与稳健性
- 指标与误差分解：总体与关键切片的表现；校准度（回归/分类）。
- 敏感性与鲁棒性：不同窗口、不同特征子集、异常值处理方案的影响。
- 解释与效应规模：统计显著性与业务显著性区分；可解释方法（SHAP/特征重要性）在满足合规前提下使用。

5) 可视化与交付
- 必要图表：分布图、箱线图/小提琴图、时序趋势、残差与误差分布、校准曲线。
- 文档与可复现：数据字典、预处理与特征管道、模型参数与版本、脚本或Notebook链接（如需要）。

异常值识别说明
- 在缺乏明确阈值或可视化的情况下，可用 IQR 或 MAD 等稳健统计方法初判异常，但精确性受限；将报告检测方法、阈值选择依据与潜在偏差。
- 若给出业务规则（如传感器物理范围、财务合规阈值），将以规则为主，统计方法为辅。

数据提供建议
- 小规模数据：粘贴 CSV 片段（含表头）或 JSON 数组；并附字段说明与单位。
- 大规模数据：提供字段清单、数据字典、抽样（随机或分层）样本、汇总统计（count/mean/std/min/max/quantiles）。
- 若为数据库：提供查询逻辑/视图定义与主键、时间戳字段说明。
- 注意脱敏：移除/哈希 PII；保留必要的分组标识即可。

下一步
- 请按“所需信息与数据格式”提供数据与目标描述。我将基于你提供的内容产出数据质量报告、关键洞察、必要图表与结果解释，并在需要时给出可复现的代码与验证方案。