正态分布与Z-Score异常值剔除数据集-panagiotisprassas
数据来源：互联网公开数据
标签：异常值检测，正态分布，Z-Score，数据清洗，机器学习，统计分析，数据预处理，数据科学
数据概述： 该数据集包含模拟生成的符合正态分布的数据，并结合Z-Score方法进行异常值检测与剔除。主要特征如下：
时间跨度： 数据集中数据无时间维度，仅为静态数据。
地理范围： 数据不涉及地理位置信息。
数据维度： 数据集包括模拟生成的数据点，数据的均值，标准差，Z-Score值以及经过Z-Score筛选后的数据。
数据格式： 数据提供为CSV格式，方便数据分析和处理。
来源信息： 数据集由模拟生成，用于演示正态分布和Z-Score方法，已进行标准化处理。
该数据集适合用于数据清洗，异常值检测，机器学习算法的预处理等领域，尤其是在理解和应用Z-Score方法进行数据处理方面具有重要价值。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析： 适用于数据清洗，异常值检测，统计分析等研究，如Z-Score方法在不同数据集上的表现分析。
行业应用： 可以为金融，医疗，制造等行业提供数据清洗和异常值检测的参考，特别是在风险控制，质量控制等方面。
决策支持： 支持数据驱动的决策制定，优化数据质量，提高模型预测精度。
教育和培训： 作为统计学，数据科学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解正态分布，Z-Score方法及数据清洗流程。
此数据集特别适合用于探索Z-Score方法在异常值检测中的应用，帮助用户理解和实践数据清洗过程，提高数据质量，为后续的数据分析和建模提供基础。
