# Outlier Gli **outlier** sono dati che si discostano significativamente dalla norma all'interno di un insieme di dati. Sono punti "fuori dal comune", che non seguono lo schema o il comportamento tipico della maggior parte degli altri dati. Possiamo anche considerarli come dei punti che non appartengono a nessun cluster.  ## Cos'è un outlier? Un outlier è un valore, o un gruppo di valori, che differisce in modo netto dagli altri punti in un dataset. In un grafico, ad esempio, un outlier appare come un punto isolato rispetto agli altri dati che formano un pattern coerente. Gli outlier possono rappresentare eventi insoliti, errori nei dati o variazioni naturali.  ## Significati e cause degli outlier Gli outlier possono avere diversi significati, a seconda del contesto e della natura dei dati. Ecco alcuni esempi di cosa possono rappresentare: 1. **Errori nei dati**: Spesso, gli outlier sono il risultato di errori di raccolta o inserimento dati. Ad esempio, un numero molto grande in un dataset di temperature può essere dovuto a un errore di digitazione. Identificare questi outlier è utile per pulire i dati. 2. **Eventi insoliti o anomalie**: In contesti come la sicurezza, un outlier può rappresentare un'anomalia o un comportamento fuori dall’ordinario. Ad esempio, un’operazione bancaria inusuale per un cliente può indicare una potenziale frode. 3. **Variabilità naturale**: In alcuni casi, gli outlier non sono errori o eventi anomali, ma rappresentano semplicemente casi estremi all'interno della normale variabilità del fenomeno. Ad esempio, in uno studio su altezze umane, una persona particolarmente alta o bassa può essere un outlier senza essere un errore. 4. **Scoperta di nuovi pattern**: Gli outlier possono anche fornire indizi su nuovi trend o pattern nascosti nei dati. In un’analisi di mercato, ad esempio, un improvviso picco di vendite può essere un segnale di un nuovo interesse per un prodotto. ## Utilità e gestione degli outlier Gli outlier sono utili per vari scopi, come il miglioramento della qualità dei dati, la rilevazione di frodi e l'analisi di trend inusuali. Tuttavia, devono essere interpretati con attenzione, poiché la loro natura può variare molto in base al contesto. In alcuni casi, è utile rimuoverli per migliorare la precisione dei modelli; in altri, è fondamentale analizzarli per comprendere meglio fenomeni unici o rilevare situazioni di interesse.