Compreendendo anomalias em dados: definição, técnicas e aplicações
Anomalias são pontos de dados que estão fora da faixa de valores normal ou esperada. Em outras palavras, são observações que não se ajustam ao padrão ou tendência da maioria dos dados. As anomalias podem ser úteis para identificar valores discrepantes, detectar erros na coleta de dados e descobrir padrões ou eventos incomuns.
Por exemplo, se você estivesse analisando a altura de um grupo de pessoas, uma anomalia poderia ser uma altura de 7 pés quando a altura média é cerca de 5 pés e 10 polegadas. Da mesma forma, se você estivesse analisando os preços das ações, uma anomalia poderia ser um aumento de preços muito maior do que as flutuações normais.
Existem várias técnicas para identificar anomalias nos dados, incluindo:
1. Métodos estatísticos: Esses métodos usam técnicas estatísticas como média, mediana e desvio padrão para identificar pontos de dados que estão fora do intervalo esperado.
2. Algoritmos de aprendizado de máquina: Esses algoritmos podem ser treinados em dados normais para reconhecer padrões e detectar anomalias com base em desvios desses padrões.
3. Métodos baseados em regras: Esses métodos usam regras predefinidas para identificar pontos de dados que estão fora dos intervalos esperados ou que violam certas condições.
4. Métodos híbridos: Esses métodos combinam técnicas estatísticas, de aprendizado de máquina e baseadas em regras para identificar anomalias.
Algumas aplicações comuns de detecção de anomalias incluem:
1. Detecção de fraude: A detecção de anomalias pode ser usada para identificar transações ou atividades fraudulentas que estão fora dos padrões normais de comportamento.
2. Controle de qualidade: A detecção de anomalias pode ser usada para identificar defeitos ou erros em produtos ou processos que não atendem aos padrões esperados.
3. Manutenção preditiva: A detecção de anomalias pode ser usada para identificar padrões incomuns nos dados dos sensores da máquina que podem indicar falha iminente do equipamento.
4. Monitoramento de saúde: A detecção de anomalias pode ser usada para identificar padrões incomuns em dados de saúde que podem indicar doenças ou enfermidades.
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