データの異常を理解する: 定義、手法、および応用
異常とは、正常な値または予想される値の範囲外にあるデータ ポイントです。言い換えれば、これらは大部分のデータのパターンや傾向に適合しない観察結果です。異常は、外れ値の特定、データ収集のエラーの検出、異常なパターンやイベントの発見に役立ちます。たとえば、人々のグループの身長を分析している場合、平均身長が 7 フィートである場合、異常は身長 7 フィートである可能性があります。 5フィート10インチくらい。同様に、株価を分析している場合、異常とは、通常の変動よりもはるかに高い価格の急騰である可能性があります。
データの異常を特定するには、次のような手法がいくつかあります。統計的手法: これらの手法では、平均、中央値、標準偏差などの統計手法を使用して、予想範囲外のデータ ポイントを特定します。2. 機械学習アルゴリズム: これらのアルゴリズムは、パターンを認識し、それらのパターンからの逸脱に基づいて異常を検出するために、通常のデータでトレーニングできます。3. ルールベースのメソッド: これらのメソッドは、事前定義されたルールを使用して、予想範囲外のデータ ポイント、または特定の条件に違反するデータ ポイントを識別します。ハイブリッド手法: これらの手法は、統計、機械学習、ルールベースの手法を組み合わせて異常を特定します。異常検出の一般的な用途には次のようなものがあります。不正検出: 異常検出は、通常の行動パターンから外れる不正な取引や活動を識別するために使用できます。2. 品質管理: 異常検出は、期待される基準を満たしていない製品またはプロセスの欠陥やエラーを特定するために使用できます。予知保全: 異常検出を使用すると、差し迫った機器の故障を示す可能性のある機械センサー データの異常なパターンを特定できます。健康状態の監視: 異常検出を使用すると、病気や疾病を示す可能性のある健康データ内の異常なパターンを特定できます。
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