在数据分析师的工作中，异常检测是不可或缺的一部分。本文将概述几种基于统计学的异常检测方法，包括3Sigma、Numeric Outlier、格拉布斯准则和多维度的马氏距离，以及它们各自的原理、Python实现和局限性。
3Sigma方法基于正态分布的特性，数据点落在（μ-3σ,μ+3σ）范围内的概率极低，被认为是异常。Python中，需先计算历史数据的正常区间，然后判断目标数据是否超出这个范围。但这种方法的局限性包括：假设数据近似正态分布，对异常点敏感，以及仅适用于单维数据。
箱线图法基于四分位数，定义正常区间为[Q1-1.5IQR，Q3+1.5IQR]，适用于单维度。然而，它同样受限于数据的单维性和对正态分布的假设。
尽管格拉布斯算法可以处理单维数据，但它受限于数据量（最大100），且计算过程中逐个剔除异常值，不适合大数据处理，且同样依赖正态分布。
对于多维度数据，马氏距离是常用方法，但需要设定异常个数，不能精确输出正常区间，且所有维度都需满足正态分布。非线性问题也无法处理。
总结来说，选择哪种方法取决于业务需求，可能需要权衡其优缺点。对于需要输出正常范围的场景，3Sigma和Numeric Outlier是较好选择。然而，对于处理时序周期性数据的异常检测，可能需要转向更复杂的模型和方法，这将在后续的文章中深入探讨。