Comprendre les anomalies dans les données : définition, techniques et applications

Les anomalies sont des points de données qui se situent en dehors de la plage de valeurs normale ou attendue. En d’autres termes, ce sont des observations qui ne correspondent pas au modèle ou à la tendance de la majorité des données. Les anomalies peuvent être utiles pour identifier les valeurs aberrantes, détecter les erreurs dans la collecte de données et découvrir des modèles ou des événements inhabituels.

Par exemple, si vous analysiez la hauteur d'un groupe de personnes, une anomalie pourrait être une hauteur de 7 pieds alors que la hauteur moyenne est de 7 pieds. environ 5 pieds 10 pouces. De même, si vous analysiez les cours des actions, une anomalie pourrait être une hausse des prix bien supérieure aux fluctuations habituelles.

Il existe plusieurs techniques pour identifier les anomalies dans les données, notamment :

1. Méthodes statistiques : ces méthodes utilisent des techniques statistiques telles que la moyenne, la médiane et l'écart type pour identifier les points de données qui se situent en dehors de la plage attendue.
2. Algorithmes d'apprentissage automatique : ces algorithmes peuvent être entraînés sur des données normales pour reconnaître des modèles et détecter des anomalies en fonction des écarts par rapport à ces modèles.
3. Méthodes basées sur des règles : ces méthodes utilisent des règles prédéfinies pour identifier les points de données qui se trouvent en dehors des plages attendues ou qui violent certaines conditions.
4. Méthodes hybrides : ces méthodes combinent des techniques statistiques, d'apprentissage automatique et basées sur des règles pour identifier les anomalies.

Certaines applications courantes de la détection des anomalies incluent :

1. Détection de fraude : la détection d'anomalies peut être utilisée pour identifier des transactions ou des activités frauduleuses qui ne correspondent pas aux comportements normaux.
2. Contrôle qualité : la détection d'anomalies peut être utilisée pour identifier des défauts ou des erreurs dans des produits ou des processus qui ne répondent pas aux normes attendues.
3. Maintenance prédictive : la détection d'anomalies peut être utilisée pour identifier des modèles inhabituels dans les données des capteurs de la machine qui peuvent indiquer une panne imminente de l'équipement.
4. Surveillance de la santé : la détection des anomalies peut être utilisée pour identifier des modèles inhabituels dans les données de santé qui peuvent indiquer une maladie ou une pathologie.