데이터의 이상 현상 이해: 정의, 기술 및 응용
이상은 정상 또는 예상 값 범위를 벗어난 데이터 포인트입니다. 즉, 대부분의 데이터의 패턴이나 추세에 맞지 않는 관측치입니다. 이상 현상은 이상값을 식별하고, 데이터 수집에서 오류를 감지하고, 비정상적인 패턴이나 이벤트를 발견하는 데 유용할 수 있습니다.
예를 들어, 한 그룹의 사람들의 키를 분석하는 경우 평균 키가 약 5피트 10인치. 마찬가지로, 주가를 분석하는 경우 이상 현상은 일반적인 변동보다 훨씬 높은 가격 급등일 수 있습니다.
데이터의 이상 현상을 식별하는 데는 다음을 포함하는 여러 가지 기술이 있습니다. 통계적 방법: 이 방법은 평균, 중앙값 및 표준 편차와 같은 통계 기술을 사용하여 예상 범위를 벗어나는 데이터 포인트를 식별합니다.
2. 기계 학습 알고리즘: 이러한 알고리즘은 일반 데이터를 학습하여 패턴을 인식하고 해당 패턴과의 편차를 기반으로 이상 현상을 감지할 수 있습니다. 규칙 기반 방법: 이 방법은 미리 정의된 규칙을 사용하여 예상 범위를 벗어나거나 특정 조건을 위반하는 데이터 포인트를 식별합니다.
4. 하이브리드 방법: 이러한 방법은 통계, 기계 학습 및 규칙 기반 기술을 결합하여 이상을 식별합니다.
이상 탐지의 몇 가지 일반적인 응용 프로그램은 다음과 같습니다.
1. 사기 탐지: 이상 탐지는 정상적인 행동 패턴을 벗어나는 사기 거래나 활동을 식별하는 데 사용될 수 있습니다.
2. 품질 관리: 이상 감지를 사용하여 예상 표준을 충족하지 않는 제품 또는 프로세스의 결함이나 오류를 식별할 수 있습니다.
3. 예측 유지 관리: 이상 감지를 사용하면 임박한 장비 오류를 나타낼 수 있는 기계 센서 데이터의 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다.
4. 상태 모니터링: 이상 탐지를 사용하면 질병이나 질병을 나타낼 수 있는 건강 데이터의 비정상적인 패턴을 식별할 수 있습니다.
이 동영상이 마음에 듭니다.
이 동영상이 마음에 들지 않습니다.
콘텐츠 오류 보고
공유
