Deteksi Outlier

Premium

Deteksi Nilai Anomali

Data transaksi perlu dicek untuk outliers yang mungkin merupakan error atau fraud.

Metode: IQR (Interquartile Range)

  • Q1 = 25th percentile
  • Q3 = 75th percentile
  • IQR = Q3 - Q1
  • Lower bound = Q1 - 1.5 * IQR
  • Upper bound = Q3 + 1.5 * IQR

Tugas

Identifikasi transaksi yang outlier (di luar bounds).

Output yang diharapkan: transaction_id, amount, is_outlier, outlier_type

Akses Tantangan Premium

Tantangan ini adalah konten premium. Upgrade akun Anda untuk membuka semua tantangan premium.

Dapatkan akses ke:

  • Akses semua tantangan premium
  • Lihat solusi untuk setiap tantangan
  • Akses Discord channel eksklusif untuk diskusi

Mode Preview

Anda dapat melihat tantangan ini, tetapi tidak dapat mengerjakan solusi.

Workspace Terkunci

Upgrade untuk mengakses editor SQL

Login untuk menjalankan query dan menyimpan progress Anda
Deteksi Outlier

Deteksi Outlier

SulitSQL Data Cleaning

Deteksi Nilai Anomali

Data transaksi perlu dicek untuk outliers yang mungkin merupakan error atau fraud.

Metode: IQR (Interquartile Range)

  • Q1 = 25th percentile
  • Q3 = 75th percentile
  • IQR = Q3 - Q1
  • Lower bound = Q1 - 1.5 * IQR
  • Upper bound = Q3 + 1.5 * IQR

Tugas

Identifikasi transaksi yang outlier (di luar bounds).

Output yang diharapkan: transaction_id, amount, is_outlier, outlier_type

Skema DatabaseLoading...
Memuat skema database...

Belum ada hasil. Jalankan query SQL Anda untuk melihat hasilnya.