1. 基于标准差的方法
标准差是描述数据离散程度的一个指标，通过计算数据集的标准差，大家认为距离平均值超过3倍标准差的数据点为异常值。
2. 基于箱型图的方法
箱型图是一种用于展示数据分布情况的图表，通过箱型图，大家认为距离箱型图上下四分位数之间距离超过1.5倍四分位数距离的数据点为异常值。
3. 基于聚类的方法
eans算法进行聚类，将异常值和正常值分别分到不同的簇中。
4. 基于孤立森林的方法
孤立森林是一种基于树结构的异常检测方法，通过构建一棵随机树，孤立森林的检测效果较好，而且速度比较快。
5. 基于支持向量机的方法
e-class SVM）进行异常检测。
6. 基于深度学习的方法
深度学习是一种新兴的机器学习方法，通过深度学习，大家可以构建一个深度神经网络，用于异常检测。深度学习的效果比较好，但是需要大量的数据和计算资源。
数据处理中，剔除异常值是一个非常重要的步骤，通过上述六种实用方法，大家可以有效地剔除异常值，保证数据的准确性和可靠性。