Вы видите единичные экстремальные значения в метрике времени ответа. Что разумнее всего сделать первым шагом перед удалением выбросов?
AСразу удалить все выбросы из выборки, чтобы итоговый график выглядел красиво и аккуратно для презентации
BПроверить, не являются ли выбросы реальными редкими случаями или ошибками логирования и единиц измерения
CЗаменить гистограмму на столбчатую диаграмму, считая, что новый тип графика автоматически уберёт проблему
DПосчитать только среднее значение и игнорировать форму распределения, предполагая, что выбросы её не искажают
Правильный ответ. Выбросы могут быть и реальностью, и ошибкой — сначала диагностируйте причину, а уже потом решайте, что с ними делать.
Разбор
Экстремальные значения могут отражать реальные сбои, пиковую нагрузку или редкие сценарии. Но они также могут появляться из-за ошибок единиц измерения, таймзон или дубликатов. Перед удалением стоит проверить источники данных и контекст, а затем уже решать, как их учитывать в анализе. Тихое удаление или смена графика проблему не решают и могут скрыть реальный сигнал.
Можно заниматься бесплатно
Готовим вопросы…
Три вопроса по теме этой страницы, с объяснениями.
Ещё вопросы по теме «Распределения и выбросы»
- Какую информацию о данных лучше всего показывает гистограмма?
- В диаграмме «ящик с усами» (`boxplot`) сама «коробка» обычно соответствует какому диапазону квантилей данных?
- Как изменение ширины бина в гистограмме чаще всего влияет на восприятие распределения данных?
- Что означает положительная асимметрия (правый перекос) у распределения выручки на пользователя?
- Когда логарифмическая шкала чаще всего полезна при визуализации распределения значений?
- Все вопросы по «Распределения и выбросы» →