Comprensión de las anomalías en los datos: definición, técnicas y aplicaciones
Las anomalías son puntos de datos que están fuera del rango de valores normal o esperado. En otras palabras, son observaciones que no se ajustan al patrón o tendencia de la mayoría de los datos. Las anomalías pueden ser útiles para identificar valores atípicos, detectar errores en la recopilación de datos y descubrir patrones o eventos inusuales. Por ejemplo, si estuviera analizando las alturas de un grupo de personas, una anomalía podría ser una altura de 7 pies cuando la altura promedio es alrededor de 5 pies y 10 pulgadas. De manera similar, si estuviera analizando los precios de las acciones, una anomalía podría ser un aumento de precios mucho mayor que las fluctuaciones habituales.... Existen varias técnicas para identificar anomalías en los datos, entre ellas:...1. Métodos estadísticos: estos métodos utilizan técnicas estadísticas como la media, la mediana y la desviación estándar para identificar puntos de datos que quedan fuera del rango esperado.
2. Algoritmos de aprendizaje automático: estos algoritmos se pueden entrenar con datos normales para reconocer patrones y detectar anomalías basadas en desviaciones de esos patrones.
3. Métodos basados en reglas: estos métodos utilizan reglas predefinidas para identificar puntos de datos que están fuera de los rangos esperados o que violan ciertas condiciones.
4. Métodos híbridos: estos métodos combinan técnicas estadísticas, de aprendizaje automático y basadas en reglas para identificar anomalías. Algunas aplicaciones comunes de la detección de anomalías incluyen: 1. Detección de fraude: la detección de anomalías se puede utilizar para identificar transacciones o actividades fraudulentas que quedan fuera de los patrones normales de comportamiento.
2. Control de calidad: la detección de anomalías se puede utilizar para identificar defectos o errores en productos o procesos que no cumplen con los estándares esperados.
3. Mantenimiento predictivo: la detección de anomalías se puede utilizar para identificar patrones inusuales en los datos de los sensores de la máquina que pueden indicar una falla inminente del equipo.
4. Monitoreo de salud: la detección de anomalías se puede utilizar para identificar patrones inusuales en los datos de salud que pueden indicar enfermedades o dolencias.
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