摘要： 收集的数据中，经常出现比其他数据极端大或极端小的数值，即“偏差值”。偏差值又叫异常值、离群值、特殊值等．在数据挖掘中，发现偏差值并分析其产生的原因或理由非常重要。发现偏差值后需要将其排除，但同时也能从中发现到目前为止未能确认的有效信息或特征。偏差值也许是含有宝藏的原矿石，其中隐藏了发现新结果的可能性。发现偏差值后，请一定找出原因，这也是Excel数据分析的一个很好的经验。
用Excel预测牛奶的期望价格
这次使用“食品”检验数据，我们采取用Excel预测牛奶的期望价格的案例。首先求解三种乎均值，然后和实际的牛奶价格作比较。下图的数据与上一篇文章《用Excel预测女衬衫的期望价格》中的女衬衫的数据相似，是消费者购买l升牛奶时“认为偏高的价格”和”认为偏低的价格&
从大量数据中发现偏差值的方法之一是建立数据分布图，从视觉上判断偏差值，然后双击数据(点)。如下图所示，弹出“数据点格式”。在“数据标志”中选择“值”，则图表中显示数据(点)名称(数据标签)。
其他参考资料：异常值outlier：一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值。与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。在处理数据时，应剔除高度异常的异常值。异常值是否剔除，视具体情况而定。在统计检验时，指定为检出异常值的显著性水平α=0.05，称为检出水平；指定为检出高度异常的异常值的显著性水平α=0.01，称为舍弃水平，又称剔除水平(reject level)。
从少量样本中挖掘重要信息
数据挖掘是一种从信息化社会的庞大数据中，挖掘宝藏的方法和程序，那么怎样从少量样本中挖掘重要信息呢？在面对许多数据时，怎样使用最佳的方法进行分析至关重要；若没有合适的数据，则必须从收集数据着手。此时，你会因为收集庞大的数据非常困难而放弃数据挖掘吗? 首先，请大家检验一项问卷调查的结果．有本书叫《日本的开关》 (庆应义
