统计检验识别业务异常的核心是用证据替代直觉，需依数据类型与场景选方法、验前提、重业务解释：订单突变用t检验或Wilcoxon，AB测试用卡方或t检验，趋势分析用Mann-Kendall，多维离群用PCA+马氏距离；须检验正态性、方差齐性、期望频数等前提；p值需结合效应量与业务阈值综合判断。
用统计检验识别业务数据异常，核心是把“看起来不对劲”变成“有证据说明它确实异常”。关键不在于套公式，而在于选对方法、看清前提、结合业务解释结果。
不同业务异常对应不同统计逻辑：
很多异常判断翻车，是因为直接用了t检验却没检查正态性或方差齐性：
统计显著 ≠ 业务重要。比如某天退款率p=0.002，但绝对值只从1.2%升到1.5%，需结合损失金额、影响用户数判断是否要响应：
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基本上就这些。统计检验是放大镜，不是判官。它帮你聚焦值得关注的异常，最终决策还得靠对业务的理解和验证。
以上就是Python使用统计检验处理业务数据异常的常见方法解析【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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