Comprendere le anomalie nei dati: definizione, tecniche e applicazioni
Le anomalie sono punti dati che si trovano al di fuori dell'intervallo di valori normali o previsti. In altre parole, sono osservazioni che non si adattano allo schema o al trend della maggior parte dei dati. Le anomalie possono essere utili per identificare valori anomali, rilevare errori nella raccolta dati e scoprire modelli o eventi insoliti.
Ad esempio, se si analizzassero le altezze di un gruppo di persone, un'anomalia potrebbe essere un'altezza di 7 piedi quando l'altezza media è circa 5 piedi e 10 pollici. Allo stesso modo, se stessi analizzando i prezzi delle azioni, un'anomalia potrebbe essere un picco di prezzo molto più elevato delle normali fluttuazioni.
Esistono diverse tecniche per identificare le anomalie nei dati, tra cui:
1. Metodi statistici: questi metodi utilizzano tecniche statistiche come media, mediana e deviazione standard per identificare i punti dati che non rientrano nell'intervallo previsto.
2. Algoritmi di apprendimento automatico: questi algoritmi possono essere addestrati su dati normali per riconoscere modelli e rilevare anomalie in base a deviazioni da tali modelli.
3. Metodi basati su regole: questi metodi utilizzano regole predefinite per identificare i punti dati che sono al di fuori degli intervalli previsti o che violano determinate condizioni.
4. Metodi ibridi: questi metodi combinano tecniche statistiche, di apprendimento automatico e basate su regole per identificare le anomalie.
Alcune applicazioni comuni del rilevamento delle anomalie includono:
1. Rilevamento delle frodi: il rilevamento delle anomalie può essere utilizzato per identificare transazioni o attività fraudolente che non rientrano nei normali modelli di comportamento.
2. Controllo qualità: il rilevamento delle anomalie può essere utilizzato per identificare difetti o errori in prodotti o processi che non soddisfano gli standard previsti.
3. Manutenzione predittiva: il rilevamento delle anomalie può essere utilizzato per identificare modelli insoliti nei dati dei sensori della macchina che potrebbero indicare un guasto imminente dell'apparecchiatura.
4. Monitoraggio sanitario: il rilevamento delle anomalie può essere utilizzato per identificare modelli insoliti nei dati sanitari che potrebbero indicare malattie o malattie.
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