📊 z-score_z-score模型计算公式

✨在数据分析的世界里，`z-score` 是一个非常实用的概念！它可以帮助我们衡量某个数据点距离平均值的标准差数量，从而判断其异常程度。简单来说，就是告诉你这个数据点是否“偏离正常范围”。像一只小兔子蹦出了森林的边界，是不是很有趣？🧐

📚 计算 `z-score` 的公式其实很简单：

z = (x - μ) / σ

其中：

- `x` 是你要分析的数据点，

- `μ` 是数据集的平均值，

- `σ` 是数据集的标准差。

💡 举个栗子：假设你有一组考试成绩数据，平均分是 75 分，标准差是 10。如果你的成绩是 95 分，那么 z-score 就是 `(95 - 75) / 10 = 2`。这说明你的成绩比平均分高出了 2 个标准差，妥妥的学霸一枚！🎉

🎯 `z-score` 模型广泛应用于金融风控、质量检测等领域，帮助我们快速发现异常值。下次再看到一堆数据时，不妨试试用 `z-score` 看看谁是“特别的存在”吧！🌟