Разбиране на аномалиите в данните: дефиниция, техники и приложения

Аномалиите са точки от данни, които са извън нормалния или очаквания диапазон от стойности. С други думи, те са наблюдения, които не отговарят на модела или тенденцията на по-голямата част от данните. Аномалиите могат да бъдат полезни за идентифициране на отклонения, откриване на грешки в събирането на данни и откриване на необичайни модели или събития.

Например, ако анализирате ръста на група хора, аномалия може да бъде височина от 7 фута, когато средната височина е около 5 фута 10 инча. По същия начин, ако анализирате цените на акциите, аномалия може да е скок на цената, който е много по-висок от обичайните колебания.

Има няколко техники за идентифициране на аномалии в данните, включително:

1. Статистически методи: Тези методи използват статистически техники като средна стойност, медиана и стандартно отклонение, за да идентифицират точки от данни, които попадат извън очаквания диапазон.
2. Алгоритми за машинно обучение: Тези алгоритми могат да бъдат обучени на нормални данни за разпознаване на модели и откриване на аномалии въз основа на отклонения от тези модели.
3. Методи, базирани на правила: Тези методи използват предварително дефинирани правила за идентифициране на точки от данни, които са извън очакваните диапазони или които нарушават определени условия.
4. Хибридни методи: Тези методи съчетават статистически, машинно обучение и базирани на правила техники за идентифициране на аномалии.

Някои общи приложения за откриване на аномалии включват:

1. Откриване на измами: Откриването на аномалии може да се използва за идентифициране на измамни транзакции или дейности, които са извън нормалните модели на поведение.
2. Контрол на качеството: Откриването на аномалии може да се използва за идентифициране на дефекти или грешки в продукти или процеси, които не отговарят на очакваните стандарти.
3. Прогнозна поддръжка: Откриването на аномалии може да се използва за идентифициране на необичайни модели в данните от сензорите на машината, които могат да показват предстояща повреда на оборудването.
4. Наблюдение на здравето: Откриването на аномалии може да се използва за идентифициране на необичайни модели в здравните данни, които могат да показват заболяване или болест.