Anomalien in Daten verstehen: Definition, Techniken und Anwendungen

Anomalien sind Datenpunkte, die au+erhalb des normalen oder erwarteten Wertebereichs liegen. Mit anderen Worten handelt es sich um Beobachtungen, die nicht zum Muster oder Trend der meisten Daten passen. Anomalien können nützlich sein, um Ausrei+er zu identifizieren, Fehler bei der Datenerfassung zu erkennen und ungewöhnliche Muster oder Ereignisse zu entdecken etwa 5 Fu+ 10 Zoll. Wenn Sie Aktienkurse analysieren, könnte eine Anomalie ebenfalls ein Preisanstieg sein, der viel höher ist als die üblichen Schwankungen.

Es gibt verschiedene Techniken zur Identifizierung von Anomalien in Daten, darunter:

1. Statistische Methoden: Diese Methoden verwenden statistische Techniken wie Mittelwert, Median und Standardabweichung, um Datenpunkte zu identifizieren, die au+erhalb des erwarteten Bereichs liegen.
2. Algorithmen für maschinelles Lernen: Diese Algorithmen können anhand normaler Daten trainiert werden, um Muster zu erkennen und Anomalien basierend auf Abweichungen von diesen Mustern zu erkennen.
3. Regelbasierte Methoden: Diese Methoden verwenden vordefinierte Regeln, um Datenpunkte zu identifizieren, die au+erhalb der erwarteten Bereiche liegen oder gegen bestimmte Bedingungen versto+en.
4. Hybridmethoden: Diese Methoden kombinieren statistische, maschinelle Lern- und regelbasierte Techniken zur Identifizierung von Anomalien.

Einige häufige Anwendungen der Anomalieerkennung sind:

1. Betrugserkennung: Mithilfe der Anomalieerkennung können betrügerische Transaktionen oder Aktivitäten identifiziert werden, die au+erhalb der normalen Verhaltensmuster liegen.
2. Qualitätskontrolle: Anomalieerkennung kann verwendet werden, um Mängel oder Fehler in Produkten oder Prozessen zu identifizieren, die nicht den erwarteten Standards entsprechen.
3. Vorausschauende Wartung: Mithilfe der Anomalieerkennung können ungewöhnliche Muster in Maschinensensordaten identifiziert werden, die auf einen bevorstehenden Geräteausfall hinweisen können.
4. Gesundheitsüberwachung: Mithilfe der Anomalieerkennung können ungewöhnliche Muster in Gesundheitsdaten identifiziert werden, die auf eine Krankheit oder Krankheit hinweisen können.