डेटा में विसंगतियों को समझना: परिभाषा, तकनीक और अनुप्रयोग

विसंगतियाँ डेटा बिंदु हैं जो मूल्यों की सामान्य या अपेक्षित सीमा से बाहर हैं। दूसरे शब्दों में, वे ऐसे अवलोकन हैं जो अधिकांश डेटा के पैटर्न या प्रवृत्ति में फिट नहीं होते हैं। विसंगतियाँ आउटलेर्स की पहचान करने, डेटा संग्रह में त्रुटियों का पता लगाने और असामान्य पैटर्न या घटनाओं की खोज के लिए उपयोगी हो सकती हैं। उदाहरण के लिए, यदि आप लोगों के समूह की ऊंचाई का विश्लेषण कर रहे थे, तो औसत ऊंचाई होने पर विसंगति 7 फीट की ऊंचाई हो सकती है। लगभग 5 फीट 10 इंच. इसी तरह, यदि आप स्टॉक की कीमतों का विश्लेषण कर रहे थे, तो एक विसंगति एक मूल्य वृद्धि हो सकती है जो सामान्य उतार-चढ़ाव से कहीं अधिक है।

डेटा में विसंगतियों की पहचान करने के लिए कई तकनीकें हैं, जिनमें शामिल हैं:

1. सांख्यिकीय विधियाँ: ये विधियाँ अपेक्षित सीमा से बाहर आने वाले डेटा बिंदुओं की पहचान करने के लिए माध्य, माध्य और मानक विचलन जैसी सांख्यिकीय तकनीकों का उपयोग करती हैं।
2। मशीन लर्निंग एल्गोरिदम: इन एल्गोरिदम को पैटर्न को पहचानने और उन पैटर्न से विचलन के आधार पर विसंगतियों का पता लगाने के लिए सामान्य डेटा पर प्रशिक्षित किया जा सकता है।
3. नियम-आधारित विधियाँ: ये विधियाँ उन डेटा बिंदुओं की पहचान करने के लिए पूर्वनिर्धारित नियमों का उपयोग करती हैं जो अपेक्षित सीमाओं से बाहर हैं या जो कुछ शर्तों का उल्लंघन करते हैं।
4। हाइब्रिड विधियाँ: ये विधियाँ विसंगतियों की पहचान करने के लिए सांख्यिकीय, मशीन लर्निंग और नियम-आधारित तकनीकों को जोड़ती हैं।

विसंगति का पता लगाने के कुछ सामान्य अनुप्रयोगों में शामिल हैं:

1. धोखाधड़ी का पता लगाना: विसंगति का पता लगाने का उपयोग धोखाधड़ी वाले लेनदेन या गतिविधियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो व्यवहार के सामान्य पैटर्न से बाहर हैं।
2। गुणवत्ता नियंत्रण: विसंगति का पता लगाने का उपयोग उन उत्पादों या प्रक्रियाओं में दोषों या त्रुटियों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो अपेक्षित मानकों को पूरा नहीं करते हैं।
3. पूर्वानुमानित रखरखाव: विसंगति का पता लगाने का उपयोग मशीन सेंसर डेटा में असामान्य पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो आसन्न उपकरण विफलता का संकेत दे सकता है।
4। स्वास्थ्य निगरानी: विसंगति का पता लगाने का उपयोग स्वास्थ्य डेटा में असामान्य पैटर्न की पहचान करने के लिए किया जा सकता है जो बीमारी या बीमारी का संकेत दे सकता है।