离群点是指在给定数据集中与其他数据点明显不同的观测值。离群点通常是异常值，与数据集中的大部分观测值有显著的差异。离群点可能由于测量误差、数据录入错误、异常事件或者数据生成过程中的特殊情况导致。离群点的存在可能会对数据分析和模型建立产生影响，因为它们可能导致统计指标的偏离和模型预测的失准。离群点的识别和处理是数据清洗和预处理的重要步骤之一。

与此相反，噪声指的是数据中随机的、无规律的干扰。噪声是由测量误差、传感器故障、数据获取过程中的干扰等原因引起的。噪声在数据中是普遍存在的，但在某些情况下，噪声可能会对数据分析和模型建立产生负面影响。因此，在进行数据分析和建模时，通常需要对噪声进行处理，以提高数据的质量和准确性。

离群点与噪声之间的区别可以从以下几个方面来理解：

1、 特征：离群点通常是在数据集中与其他观测值明显不同的异常值，而噪声是数据中随机的无规律干扰。

2、 影响程度：离群点可能对统计指标和模型预测产生较大的影响，因为它们可能导致结果的偏离和失真。而噪声通常对整体结果的影响相对较小，但会增加数据的不确定性。

3、 原因：离群点通常由于异常事件、特殊情况或者数据录入错误引起，而噪声通常是由于测量误差、传感器故障等随机干扰引起。

4、 处理方式：离群点需要进行识别和处理，可以尝试修正、删除或者替换异常值；而噪声通常需要进行平滑、滤波或者降噪等处理，以减少对数据分析和建模的负面影响。