离群点和异常值是数据分析中常见的概念。离群点指的是一个数据点与其他数据点相比显著不同或者偏离了数据集的整体趋势，而异常值则是指一个数据点与数据集的整体趋势不一致。
离群点和异常值的出现可能会对数据分析造成不良的影响，因为它们可能会导致统计数据的失真，降低模型的准确性。因此，在数据分析时需要注意检测和处理离群点和异常值。
检测离群点和异常值的方法包括基于数据分布的方法和基于统计学的方法。基于数据分布的方法包括箱线图和直方图等，而基于统计学的方法包括z-score和IQR方法等。
一旦检测到离群点和异常值，可以采取调整数据、删除数据或者使用异常值检测技术等方法进行处理。但是需要注意的是，处理离群点和异常值可能会影响数据的完整性和准确性，因此需要慎重考虑。 总之，离群点和异常值是数据分析中需要注意的问题，需要采取适当的方法进行检测和处理。
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