身高体重异常值检测数据集Height-WeightOutlierDetection-anmolgirase
数据来源：互联网公开数据
标签：异常值检测, 数据清洗, 身高体重, 统计分析, 数据可视化, 机器学习, 探索性数据分析, IQR
数据概述：
该数据集包含来自公开渠道的身高和体重测量数据，记录了不同个体的身高和体重信息，主要用于异常值检测和数据清洗。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据未明确标注地理位置，为通用数据集。
数据维度：包括“Gender”（性别）、“Height”（身高）和“Weight”（体重）三个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为weight-height.csv，便于数据分析和处理。数据已包含身高和体重数值。
来源信息：数据来源于公开的机器学习资源，主要用于演示异常值检测与处理。
该数据集适合用于数据清洗、异常值检测、数据可视化和机器学习模型的训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于统计学、数据科学和机器学习领域的学术研究，例如异常值检测方法比较、数据分布分析。
行业应用：可以为健康管理、健身行业提供数据支持，例如个体健康评估、用户画像分析。
决策支持：支持数据分析师和相关领域的决策制定，例如制定数据清洗策略。
教育和培训：作为数据科学、统计学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解异常值检测和数据处理技术。
此数据集特别适合用于探索身高和体重数据的分布特征，以及应用不同的异常值检测方法，帮助用户识别和处理异常数据，提升数据质量。
