1，什么是异常值？
异常值即是样本数据中的离群点，将那些明显与其他样本不同的数据视为异常值。异常值虽然数量较少，但是对于模型（对异常值敏感的模型）的影响很大，所以必须对异常值进行处理。
2，异常值的来源
异常值的来源主要分为人为误差和自然误差，具体来说包括以下几类：数据输入错误、测量误差、实验误差、故意异常值、数据处理错误、抽样错误、自然异常值。总而言之，在数据处理的任何环节都有可能产生异常值。
3,异常值识别
最常用的检测异常值的方法是可视化，从可视化结果中发现离群点，从而发现异常值，具体可以使用各种可视化方法，如Box plot，Histogram，Scatter Plot。同时也还可通过统计学的方法识别异常值：
（1）简单统计分析：对属性值进行一个描述性的统计，从而查看哪些值是不合理的。比如对年龄这个属性进行规约：年龄的区间在[0:200]，如果样本中的年龄值不在该区间范围内，则表示该样本的年龄属性属于异常值。
（2）小于5%或大于95%的任何值都可以被认为是异常值，这种判定方法是比较粗糙的。
（3）3δ原则：根据正态分布的定义可知，距离平均值3δ之外的概率为 P(|x-μ|>3δ) <= 0.003 ，这属于极小概率事件，在默认情况下我们可以认定，距离超过平均值3δ的样本是不存在的。因此，当样本距离平均值大于3δ，则认定该样本为异常值。当数据不服从正态分布，可以通过远离平均距离多少倍的标准差来判定，多少倍的取值需要根据经验和实际情况来决定。
（4）箱线图分析：箱线图（Boxplot）也称箱须图（Box-whisker Plot），是利用数据中的五个统计量：最小值、第一四分位数、中位数、第三四分位数与最大值来描述数据的一种方法，它也可以粗略地看出数据是否具有有对称性，分布的分散程度等信息。箱线图识别异常点的具体方法如下：首先计算出第一四分位数（Q1）、中位数、第三四分位数（Q3）。中位数我们都知道，就是将一组数字按从小到大的顺序排序后，处于中间位置（也就是50%位置）的数字。 同理，第一四分位数、第三四分位数是按从小到大的顺序排序后，处于25%、75%的数字。令 IQR=Q3−Q1，那么 Q3+1.5(IQR) 和 Q1−1.5(IQR) 之间的值就是可接受范围内的数值，这两个值之外的数认为是异常值。在Q3＋1.5IQR（四分位距）和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限；在Q3＋3IQR和Q1－3IQR处画两条线段，称其为外限。 处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值（mild outliers），在外限以外的为极端的异常值的异常值（extreme outliers）。箱型图选取异常值比较客观，在识别异常值方面有一定的优越性。
4，异常值处理
异常值的处理方法类似于缺失值处理方法：
（1）删除：删除含有异常值的样本。
（2）视为缺失值：将异常值视为缺失值，使用缺失值处理方法来处理。
（3）单独处理：如果有大量异常值，应该在统计模型中单独对待它们。 其中一个方法是将异常数据视为单独的一组，为两组样本分别建立模型，然后组合输出。
参考：
https://blog.csdn.net/jyxmust/article/details/80659324