Tietojen poikkeavuuksien ymmärtäminen: määritelmät, tekniikat ja sovellukset

Anomaliat ovat datapisteitä, jotka ovat normaalin tai odotetun arvoalueen ulkopuolella. Toisin sanoen ne ovat havaintoja, jotka eivät sovi useimpien tietojen malliin tai trendiin. Poikkeavuuksista voi olla hyötyä poikkeamien tunnistamisessa, tiedonkeruun virheiden havaitsemisessa ja epätavallisten kuvioiden tai tapahtumien havaitsemisessa.

Jos esimerkiksi analysoit ihmisryhmän pituuksia, poikkeama voi olla 7 jalan korkeus, kun keskimääräinen korkeus on noin 5 jalkaa 10 tuumaa. Vastaavasti, jos analysoit osakekursseja, poikkeama saattaa olla hintapiikki, joka on paljon tavallista vaihtelua korkeampi.

On olemassa useita tekniikoita tietojen poikkeamien tunnistamiseen, mukaan lukien:

1. Tilastolliset menetelmät: Nämä menetelmät käyttävät tilastollisia tekniikoita, kuten keskiarvoa, mediaania ja keskihajontaa, tunnistamaan datapisteet, jotka jäävät odotetun alueen ulkopuolelle.
2. Koneoppimisalgoritmit: Näitä algoritmeja voidaan kouluttaa normaalin datan avulla tunnistamaan kuvioita ja havaitsemaan poikkeavuuksia, jotka perustuvat poikkeamiin näistä malleista.
3. Sääntöihin perustuvat menetelmät: Nämä menetelmät käyttävät ennalta määritettyjä sääntöjä tunnistamaan datapisteet, jotka ovat odotettujen rajojen ulkopuolella tai jotka rikkovat tiettyjä ehtoja.
4. Hybridimenetelmät: Näissä menetelmissä yhdistyvät tilastolliset, koneoppimis- ja sääntöpohjaiset tekniikat poikkeamien tunnistamiseksi. Joitakin yleisiä poikkeamien havaitsemisen sovelluksia ovat:

1. Petosten havaitseminen: Poikkeamien havaitsemista voidaan käyttää vilpillisten tapahtumien tai toimintojen tunnistamiseen, jotka eivät kuulu normaalien käyttäytymismallien ulkopuolelle.
2. Laadunvalvonta: Anomalian havaitsemista voidaan käyttää sellaisten tuotteiden tai prosessien vikojen tai virheiden tunnistamiseen, jotka eivät täytä odotettuja standardeja.
3. Ennakoiva huolto: Poikkeamien havaitsemista voidaan käyttää epätavallisten kuvioiden tunnistamiseen koneen anturitiedoissa, jotka voivat viitata uhkaavaan laitevikaan.
4. Terveyden seuranta: Poikkeamien havaitsemista voidaan käyttää tunnistamaan terveystiedoissa epätavallisia malleja, jotka voivat viitata sairauteen tai sairauteen.