)“听说、传闻、坊间流传...”，在这个信息泛滥的时代，你能辨清其中的真真假假吗？对于吃瓜群众来说，不够可信的信息可能仅仅会混淆视听。
而对基于数据做分析的企业来说，“差之毫厘，失之千里”，不够准确的数据，往往会影响一系列业务决策的制定。
为了获取真知灼见，对鱼龙混杂的海量数据进行的纠偏尤为重要。“数”中自有黄金屋，Vertica正在帮助具有复杂信息的公司找到异常值，获取更精准的数据分析来提升业务效益。
在Vertica8.0.1中，新增加了一个DETECT_OUTLIERS函数，该函数允许您能够找出那些特殊值(噪音数据)，并进行处理。通常情况下，您在基于数据做预测分析之前，都需要清洗噪音数据，避免造成分析结果的偏差。
该函数利用最新的robust z-score方法，找出异常值，避免对于分析结果的影响。该函数用法如下：
您可以检测多属性的异常值，例如，下面我们检测hr、hits和salary字段是否有异常值：
表baseball_hr_hits_salary_outliers中罗列了所有异常数据，我们可以创建一个视图排除噪音值，为客户提供可以信赖的参与分析运算的正常数据。例如：
我们通过下面的例子，来理解z-score算法，通过下面数据观察，id等于1和3的数据明显和其他数据有着明显的不同：
采用常规的Z-score方法，可以给定一列值中距离平均数多少个标准差。这种方法可以看出给定值在分布中相对位置的方法。在平均数之上的分数会得到一个正的标准分数，在平均数之下的分数会得到一个负的标准分数。
robust z-score使用中位数代替平均值，这样有助于消除一些离群数据的影响。如：
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