Data Science - Análisis dinámico de outliers con R

Introducción

Los outliers son los valores extremos que tiene una variable, dependiendo del modelo o requerimiento, puede ser necesario tratarlos ya sea transformando o eliminandolos.

Distribución variable “Income”

Imagen eliminada.

Ésta será la variable ejemplo, la cual representa los ingresos en $ de clientes de una empresa. Observamos como hay pocos casos con valores altos, y muchos con valores bajos.

 

Si elegimos eliminarlos…

Una pregunta común es ¿cuántos casos excluir? podemos elegir dejar afuera el 1% de los valores mas altos, con lo cual tendríamos:

Imagen eliminada.

La distribución se ve muy similar, ahora llega hasta 300.000 en vez de 500.000.

Si hacemos este proceso iterativamente -sacando el 1% mas grande, y a ese resultado se le vuelve a sacar el 1%, y asi sucesivamente por un total de 10 veces- estaremos analizando distintos valores del punto de corte. Sucede algo curioso con el resultado, la silutea se mantiene siempre parecida a:

Imagen eliminada.

 

Animando el ejemplo

La siguente animación muestra en acción el proceso iterativo de eliminación: como a medida que se va dejando afuera el 1% mas grande, la silueta mantiene un aspecto similar:

Imagen eliminada.

Es decir, siempre habran muchas personas con ingresos bajos/medios, y pocos con ingresos altos. Lo que naturalmente cambian, son los valores de los ejes.

 

Si cambiamos el gráfico histograma por uno de densidad, el efecto que aparece es mas parecido a un zoom hacia la parte izquierda de los datos:

Imagen eliminada.

Cuando se eliminan los valores mas bajos, o mas altos de una variable, lo que se consigue es hacer un acercamiento -ó “zoom”- hacia donde se encuentra la mayor cantidad de casos.

 

Reflexión final

En este caso en particular se podría dejar afuera el 0.5 o 1% de los datos. Aunque no siempre es recomendable eliminar outliers, a veces pueden representar fraudes, un desperfecto en una máquina, u otro evento que merece una inspección mayor.

 

Contacto

Hecho por Pablo C. de Data Science Heroes.

Código en R y datos disponible en github

Temas de outliers y tratamiento de datos se ven en el curso e-learning: Data Science with R (Demo gratuita disponible)

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