直方图可以用来检测哪些类型的异常值
在统计学和数据分析中，直方图是一种常见的可视化工具，它通过将数据分散成等宽区间并计算每个区间内的观察次数来展示分布。它不仅能帮助我们了解数据集的概况，还能够揭示出一些重要的模式和特征，比如峰值、尾部分布以及异常值。
说到异常值，我们知道它们是指那些与大多数其他观察相比显得特别不同的点。这些点可能反映了错误录入、测量误差或者其他任何导致其与正常情况下应该有的模式不一致的情况。在处理大量数据时，识别并理解这些异常点对于确保分析结果的准确性至关重要。
那么，直方图又是如何帮助我们发现这些异常值呢？首先，让我们回顾一下直方图的一些基本概念。在一个理想的情况下，如果我们的变量遵循正态分布（也就是钟形曲线），那么直方图应该呈现出对称且均匀密集的条形，每个条形代表的是相同数量范围内观察到的频率。
然而，在实际操作中，我们很少会遇到符合这种理想模型的情况。大多数时候，我们会看到有偏移、缩放或更复杂形式的分布，这时候就需要使用直方图进行探索性分析了。当你开始构建你的第一个或第二个直接相应于某类问题的问题时，你会注意到尽管看起来总体趋势似乎是正确，但有一些明显不同于众的地方。这就是我们要寻找的地方——这通常被称为“离群点”或“异端”。
为了更好地理解这一过程，让我给你举一个例子。你正在研究一家公司员工工作时间长短的一个项目。你收集了一周七天工作时间的人员记录，并希望了解他们是否按规定休息八小时。如果你的所有员工都遵守规则，那么平均而言，你期望看到每个人工作8小时左右，不同人之间存在轻微差异。但如果你看到有人比这个标准长很多，而另一些人却只工作几分钟，那么这里就有东西需要调查了。这可能意味着某些人经常加班，而另一些人可能存在打卡欺诈行为。
接下来，让我告诉你怎么利用直方图来揭示这种情况。首先，你创建了一个包含所有员工7天工作时间累计总数（例如，从上午9:00至下午5:00）的列表，然后按照他们累计秒数进行排序。一旦列表排序完毕，你可以开始制作一张显示每个30分钟刻度带有颜色填充的小箱式柱状图，以便比较各人的持续时间长度。这样做的话，可以清楚地看出哪些人们比预期要更多花费在非休息状态上，同时，也能发现那些似乎未加班但仍然远低于8小时的人。
当你查看这样的柱状图时，如果出现以下几种情况之一，就非常有可能存在潜在的问题：
高峰: 如果您看到许多条柱状向左倾斜（即最右侧较高），这意味着许多用户超出了所设定的标准。
**低谷": 如果您看到很多列向右倾斜（即最左侧较高），这意味着至少有一部分用户根本没有完成他们应该完成的事项。
"双峰": 这是一个更加复杂的情景，其中两组用户分别表现出了不同的模式，有一种双重峰趋势发生，一部分用户超出了预定范围，一部分则未达到预定目标。
"幽灵峰": 该情景涉及两个完全独立且互不相关的事物，即两个截然不同的集中趋势。前者表示超过限额；后者代表不足以达到目标。
"幽灵峡谷"：此情境中描述的是两种截然不同的离群趋势，其中一种表现为过剩另一方面则表现为不足，因此形成了一条深邃的地槛沟壑线型样式。
由于以上提到的原因，通过仔细观察和解释这个具体情景中的分配，您可以从中获得关于您的组织内部流程效率、生产力水平以及潜在漏洞的一般信息。此外，由于您还可以进一步探讨有关单个事件及其背景故事，这使得该方法尤其适合用于诊断问题解决方案，因为它提供了深入了解整个系统运行方式，以及关键区域之所以产生如此结果的一个视角。此外，该方法还允许您根据需求进行调整，使其成为有效工具，无论是在管理还是日常运营方面都是如此。而今天，当技术变得越发普及，对专业知识要求提高，而且业务决策必须基于精确而迅速获取的事实信息时，其作用无疑变得尤为重要。在未来几个月里，我计划继续探索各种可能性，并分享我的学习经验，以及我已经学会如何使用这些工具去改变我的生活方式。如果有什么事情让你感到困惑或者想要讨论，请随时让我知道！
