Scipy提供了多种高效的异常值处理方法，适用于科研、金融和数据分析领域。其核心功能包括基于统计的Z-score和IQR检测，以及基于距离的局部离群因子(LOF)算法，能精准识别数据中的离群点。
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Z-score标准化检测
通过scipy.stats.zscore计算数据点与均值的标准差距离，阈值通常设为3。例如处理传感器数据时，快速过滤因设备故障产生的极端值，保留95%以上的正常数据。 -
四分位距(IQR)鲁棒筛选
利用scipy.stats.iqr计算数据分布的四分位范围，自动排除箱线图范围外的异常点。在金融数据分析中，该方法能有效规避市场波动造成的极端交易记录干扰。 -
局部离群因子(LOF)聚类分析
结合scipy.spatial.distance进行邻居密度计算，特别适合处理高维数据集。医疗研究中使用该技术可识别与群体特征不符的特殊病例样本。
实际应用时建议先可视化数据分布（如通过Matplotlib绘制散点图），再根据数据特性选择单方法或组合策略。对于周期性数据可结合scipy.signal滤波预处理，工业场景下常需建立动态阈值调整机制。
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