在精益咨詢活動的標準工時測定過程中，剔除異常值是一種常見的數據處理方法。剔除異常值的作用有很多，比如：

1. 確保數據準確性：異常值可能是由于數據記錄錯誤、操作失誤或其他未知因素導致的，如果不將這些異常值排除在外，將會影響到標準工時的準確性和可靠性。

2. 保證結果穩(wěn)定性：異常值可能會對數據的分布和統計指標產生較大影響，導致結果波動較大，剔除異常值可以使結果更加穩(wěn)定和可靠。

3. 提高決策質量：基于含有異常值的數據得出的標準工時可能會導致錯誤的決策。通過剔除異常值，可以更準確地評估工作量、工時等，從而支持更合理的生產計劃和資源分配決策。

4. 符合統計假設：許多統計方法要求數據符合一定的假設，如正態(tài)分布等。異常值的存在可能會違反這些假設，影響統計分析的準確性。

5. 保護數據的一致性：異常值可能會對數據分析和模型的結果產生誤導，剔除異常值可以更好地保護數據的一致性和可靠性。

雖然剔除異常值在某種程度上可能會損失一部分信息，但在標準工時測定等領域，保持數據的準確性和可靠性更為重要。剔除異常值應該在慎重考慮的基礎上進行，結合具體情況和領域知識，以確保數據處理的合理性和有效性。

這里給大家介紹幾種精益咨詢識別異常值的常用方法：

方法1. 標準差方法：使用標準差來檢測異常值。一般情況下，如果數據點的值與平均值的偏差超過3倍標準差，可以將其視為異常值。

方法2. 箱線圖方法：通過繪制箱線圖，可以很容易地看出數據中的異常值。箱線圖能夠顯示出數據的整體分布情況以及離群點。在繪制箱線圖的時候，要先明確幾個名詞：

2-1. 確定五數概括：

- 最小值（Minimum）

- 下四分位數（Q1，25th percentile）

- 中位數（Median，50th percentile）

- 上四分位數（Q3，75th percentile）

- 最大值（Maximum）

2-2. 計算箱體長度：

- 箱體長度為 Q3 - Q1。

2-3. 計算異常值的上下界：

- 下界：Q1 - 1.5  IQR（IQR為四分位距，即箱體長度）

- 上界：Q3 + 1.5  IQR

箱線圖的繪制步驟如下：

① . 繪制箱體：在圖中畫出一個箱子，上邊是 Q3，下邊是 Q1，中間是箱體的長度。

② . 繪制中位數線：在箱子內部繪制一條線表示中位數。

③. 繪制須（Whiskers）：

- 從箱子上邊延伸出一條線，直到最大值，作為箱線圖的上須。

- 從箱子下邊延伸出一條線，直到最小值，作為箱線圖的下須。

④. 標記異常值：將超出上下界的數據點標記為異常值，通常用點或其他符號表示。

方法3. Z-score方法：計算數據點的Z-score（標準化分數），如果Z-score的絕對值大于某個閾值（一般是2或3），則可以將該數據點視為異常值。

Z-score方法是一種常用的統計方法，用于判斷一個數據點與其所在數據集的平均值的偏離程度。通過計算數據點的Z-score，我們可以確定該數據點在數據集中的位置，從而識別可能的異常值。

計算Z-score的步驟：

計算平均值和標準差：首先計算數據集的平均值（mean）和標準差（standard deviation）。

計算Z-score：對于每個數據點，可以使用以下公式計算其Z-score：

其中，(X) 是數據點的值，(mean)是數據集的平均值，(std)是數據集的標準差。

識別異常值：根據Z-score的值來判斷數據點是否為異常值。

一般來說，如果Z-score的絕對值大于某個閾值（一般是2或3），則可以將該數據點視為異常值。

方法4. 密度估計方法：使用核密度估計等方法來估計數據的密度分布，從而識別出那些偏離正常分布的數據點。

方法5. 專業(yè)知識和領域經驗：在某些情況下，領域專家可能會有更深入的了解，能夠幫助鑒別異常值。

方法6. 可視化方法：通過繪制直方圖、散點圖等可視化圖表，可以直觀地發(fā)現數據中的異常值。

方法7. 機器學習方法：有一些基于機器學習的算法，如孤立森林（Isolation Forest）和局部異常因子（Local Outlier Factor），可以用來檢測異常值。

方法8. 交叉驗證：在數據分析中，可以使用交叉驗證方法來識別異常值，比如將數據集分成訓練集和測試集，然后檢測測試集中的異常值。

在精益咨詢的實際應用中，通常會結合多種方法來識別異常值，以確保準確性和可靠性。需要根據具體的數據特點和分析目的選擇合適的方法。