Memahami Anomali dalam Data: Definisi, Teknik dan Aplikasi

Anomali ialah titik data yang berada di luar julat nilai normal atau jangkaan. Dalam erti kata lain, ia adalah pemerhatian yang tidak sesuai dengan corak atau trend majoriti data. Anomali boleh berguna untuk mengenal pasti outlier, mengesan ralat dalam pengumpulan data dan menemui corak atau peristiwa luar biasa.

Sebagai contoh, jika anda menganalisis ketinggian sekumpulan orang, anomali mungkin ketinggian 7 kaki apabila ketinggian purata ialah sekitar 5 kaki 10 inci. Begitu juga, jika anda menganalisis harga saham, anomali mungkin merupakan lonjakan harga yang jauh lebih tinggi daripada turun naik biasa.

Terdapat beberapa teknik untuk mengenal pasti anomali dalam data, termasuk:

1. Kaedah statistik: Kaedah ini menggunakan teknik statistik seperti min, median dan sisihan piawai untuk mengenal pasti titik data yang berada di luar julat yang dijangkakan.
2. Algoritma pembelajaran mesin: Algoritma ini boleh dilatih pada data biasa untuk mengecam corak dan mengesan anomali berdasarkan sisihan daripada corak tersebut.
3. Kaedah berasaskan peraturan: Kaedah ini menggunakan peraturan yang dipratentukan untuk mengenal pasti titik data yang berada di luar julat yang dijangkakan atau yang melanggar syarat tertentu.
4. Kaedah hibrid: Kaedah ini menggabungkan statistik, pembelajaran mesin dan teknik berasaskan peraturan untuk mengenal pasti anomali.

Beberapa aplikasi biasa pengesanan anomali termasuk:

1. Pengesanan penipuan: Pengesanan anomali boleh digunakan untuk mengenal pasti transaksi atau aktiviti penipuan yang berada di luar pola tingkah laku biasa.
2. Kawalan kualiti: Pengesanan anomali boleh digunakan untuk mengenal pasti kecacatan atau ralat dalam produk atau proses yang tidak memenuhi piawaian yang dijangkakan.
3. Penyelenggaraan ramalan: Pengesanan anomali boleh digunakan untuk mengenal pasti corak luar biasa dalam data sensor mesin yang mungkin menunjukkan kegagalan peralatan yang akan berlaku.
4. Pemantauan kesihatan: Pengesanan anomali boleh digunakan untuk mengenal pasti corak luar biasa dalam data kesihatan yang mungkin menunjukkan penyakit atau penyakit.