Nuevo capítulo dedicado `outliers` para el motor AutomaticEDA que reúne y
profundiza en un solo sitio el análisis de valores atípicos, hoy disperso entre
`num_distr` (conteo por columna) y `modelos` (IsolationForest). Se registra en
`chapters_registry.py` entre `missingness` y `correlacion` (bloque de calidad de
datos: calidad → missingness → outliers).
Contenido del capítulo:
- Resumen univariante por columna: nº y % de atípicos por Tukey (1.5·IQR) y por
z-score (|z| > 3), con vallas inferior/superior y valores extremos. Ordenado
por contaminación y marcando las columnas más afectadas. Reusa las funciones
del registry `build_boxplot_stats` (vallas desde los percentiles del profile)
y `detect_outliers` (regla z-score sobre la muestra cruda de `ctx`).
- Boxplots de Tukey de las columnas más contaminadas (caja, bigotes y puntos
atípicos), delegados a la función nueva `build_boxplots_figure`.
- Multivariante: filas anómalas considerando todas las columnas a la vez con
`isolation_forest_outliers` — nº y % de filas, las más anómalas con su score y
las dimensiones que las hacen raras (top columnas por |z|, vía la función nueva
`summarize_outlier_dims`). El detector se corre en vivo sobre `raw_numeric`
para que el indexado de filas coincida exactamente con el de las dimensiones;
cae al bloque precomputado del perfil cuando no hay muestra cruda (preset lite).
- Interpretación exploratoria: un atípico no es necesariamente un error
(distingue error de dato vs dato real extremo) y recomendaciones (revisar,
winsorizar o re-expresar, enlazando con la re-expresión de Tukey del perfil).
Términos clicables registrados en el glosario compartido: `outlier`,
`tukey_fence`, `zscore`, `isolation_forest`.
Funciones nuevas del registry (dominio datascience, grupo eda):
- `build_boxplots_figure_py_datascience` (figure helper, impura)
- `summarize_outlier_dims_py_datascience` (pura)
El capítulo se activa con ≥1 columna numérica y devuelve None en su ausencia;
lee todo defensivo y nunca lanza. Tests: capítulo (golden + edges + error path +
render PDF/PPTX) y ambas funciones nuevas. Suite de no-regresión de AutomaticEDA
verde. Verificado end-to-end con el dataset Titanic (Fare/Parch/SibSp como las
columnas más contaminadas).
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
