Pochopení anomálií v datech: definice, techniky a aplikace

Anomálie jsou datové body, které jsou mimo normální nebo očekávaný rozsah hodnot. Jinými slovy, jsou to pozorování, která neodpovídají vzoru nebo trendu většiny dat. Anomálie mohou být užitečné pro identifikaci odlehlých hodnot, odhalování chyb při shromažďování dat a odhalování neobvyklých vzorců nebo událostí.……Pokud byste například analyzovali výšku skupiny lidí, anomálie může mít výšku 7 stop, když je průměrná výška kolem 5 stop 10 palců. Podobně, pokud byste analyzovali ceny akcií, anomálií může být cenový skok, který je mnohem vyšší než obvyklé výkyvy.……Existuje několik technik pro identifikaci anomálií v datech, včetně:…1. Statistické metody: Tyto metody používají statistické techniky, jako je průměr, medián a směrodatná odchylka k identifikaci datových bodů, které spadají mimo očekávaný rozsah.
2. Algoritmy strojového učení: Tyto algoritmy lze trénovat na normálních datech, aby rozpoznávaly vzory a detekovaly anomálie na základě odchylek od těchto vzorů.
3. Metody založené na pravidlech: Tyto metody používají předdefinovaná pravidla k identifikaci datových bodů, které jsou mimo očekávané rozsahy nebo které porušují určité podmínky.
4. Hybridní metody: Tyto metody kombinují statistické, strojové učení a techniky založené na pravidlech k identifikaci anomálií.…Některé běžné aplikace detekce anomálií zahrnují:…1. Detekce podvodů: Detekci anomálií lze použít k identifikaci podvodných transakcí nebo činností, které se vymykají běžným vzorcům chování.
2. Kontrola kvality: Detekci anomálií lze použít k identifikaci vad nebo chyb v produktech nebo procesech, které nesplňují očekávané standardy.
3. Prediktivní údržba: Detekci anomálií lze použít k identifikaci neobvyklých vzorů v datech snímačů stroje, které mohou indikovat blížící se poruchu zařízení.
4. Monitorování zdraví: Detekci anomálií lze použít k identifikaci neobvyklých vzorců ve zdravotních údajích, které mohou naznačovat onemocnění nebo onemocnění.