科目余额、月度发生额里藏着异常跳变（如某月费用暴增）。靠肉眼看全量数据不现实。用 Z-score 和 IQR 两种统计法自动标出离群点。

import pandas as pd
import numpy as np

def zscore_outliers(s, threshold=3):
    z = (s - s.mean()) / s.std(ddof=0)
    return s[abs(z) > threshold]

def iqr_outliers(s, k=1.5):
    q1, q3 = s.quantile(0.25), s.quantile(0.75)
    iqr = q3 - q1
    lo, hi = q1 - k * iqr, q3 + k * iqr
    return s[(s < lo) | (s > hi)]

df = pd.DataFrame({"month": range(1, 13),
                   "expense": [10,11,9,12,10,11,10,9,45,11,10,12]})
print("Z-score 离群:", zscore_outliers(df["expense"]).tolist())
print("IQR 离群:", iqr_outliers(df["expense"]).tolist())


异常检测 = 把“凭感觉找”变成“按阈值标”。Z-score 看正态、IQR 看偏态，双法互补。

你更常用 Z-score 还是 IQR 筛异常？遇到过哪种法漏报？评论区聊。

如果有用，点赞收藏关注，留下审计难题。下期预告：毛利率同业对标分析（行业基准导入与偏离预警）。

会计师事务所的一名注册会计师

问题科目余额、月度发生额里藏着异常跳变（如某月费用暴增）。靠肉眼看全量数据不现实。用 Z-score 和 IQR 两种统计法自动标出离群点。

Python 财务异常检测：统计离群点自动筛查

编程语言

人工智能

大数据

利用Z-score与IQR统计法自动检测科目余额及月度发生额异常跳变，解决人工查看全量数据不现实的问题。Z-score适合正态分布极端值，IQR对偏态数据更稳健，双法互补标记离群点作为审计红旗，需人工核查凭证而非直接判定舞弊。

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