Anomalieën in gegevens begrijpen: definitie, technieken en toepassingen

Afwijkingen zijn gegevenspunten die buiten het normale of verwachte waardenbereik vallen. Met andere woorden: het zijn waarnemingen die niet passen in het patroon of de trend van het merendeel van de gegevens. Afwijkingen kunnen nuttig zijn bij het identificeren van uitschieters, het opsporen van fouten bij het verzamelen van gegevens en het ontdekken van ongebruikelijke patronen of gebeurtenissen. Als u bijvoorbeeld de lengtes van een groep mensen analyseert, kan een afwijking een lengte van 2 meter zijn, terwijl de gemiddelde lengte 2 meter is. ongeveer 5 voet 10 inch. Op dezelfde manier zou, als u aandelenkoersen analyseert, een anomalie een prijspiek kunnen zijn die veel hoger is dan de gebruikelijke schommelingen. Er zijn verschillende technieken om afwijkingen in gegevens te identificeren, waaronder: 1. Statistische methoden: Deze methoden gebruiken statistische technieken zoals gemiddelde, mediaan en standaarddeviatie om gegevenspunten te identificeren die buiten het verwachte bereik vallen. Machine learning-algoritmen: deze algoritmen kunnen worden getraind op basis van normale gegevens om patronen te herkennen en afwijkingen te detecteren op basis van afwijkingen van die patronen. Op regels gebaseerde methoden: deze methoden gebruiken vooraf gedefinieerde regels om gegevenspunten te identificeren die buiten het verwachte bereik vallen of die bepaalde voorwaarden schenden. Hybride methoden: Deze methoden combineren statistische, machinaal lerende en op regels gebaseerde technieken om afwijkingen te identificeren. Enkele veel voorkomende toepassingen van afwijkingsdetectie zijn: 1. Fraudedetectie: Anomaliedetectie kan worden gebruikt om frauduleuze transacties of activiteiten te identificeren die buiten de normale gedragspatronen vallen.
2. Kwaliteitscontrole: Anomaliedetectie kan worden gebruikt om defecten of fouten in producten of processen te identificeren die niet aan de verwachte normen voldoen.
3. Voorspellend onderhoud: Anomaliedetectie kan worden gebruikt om ongebruikelijke patronen in machinesensorgegevens te identificeren die kunnen duiden op dreigende apparatuurstoringen. Gezondheidsmonitoring: Anomaliedetectie kan worden gebruikt om ongebruikelijke patronen in gezondheidsgegevens te identificeren die op ziekte of ziekte kunnen duiden.