Înțelegerea anomaliilor în date: definiție, tehnici și aplicații
Anomaliile sunt puncte de date care se află în afara intervalului normal sau așteptat de valori. Cu alte cuvinte, sunt observații care nu se potrivesc cu modelul sau tendința majorității datelor. Anomaliile pot fi utile pentru identificarea valorii aberante, detectarea erorilor în colectarea datelor și descoperirea tiparelor sau evenimentelor neobișnuite.
De exemplu, dacă analizați înălțimea unui grup de oameni, o anomalie ar putea fi o înălțime de 7 picioare când înălțimea medie este în jur de 5 picioare 10 inci. În mod similar, dacă ați analiza prețurile acțiunilor, o anomalie ar putea fi o creștere a prețului mult mai mare decât fluctuațiile obișnuite.
Există mai multe tehnici pentru identificarea anomaliilor în date, inclusiv:
1. Metode statistice: Aceste metode folosesc tehnici statistice, cum ar fi media, mediana și abaterea standard pentru a identifica punctele de date care se încadrează în intervalul așteptat.
2. Algoritmi de învățare automată: acești algoritmi pot fi antrenați pe date normale pentru a recunoaște modele și a detecta anomalii pe baza abaterilor de la aceste modele.
3. Metode bazate pe reguli: aceste metode folosesc reguli predefinite pentru a identifica punctele de date care se află în afara intervalelor așteptate sau care încalcă anumite condiții.
4. Metode hibride: Aceste metode combină tehnici statistice, de învățare automată și bazate pe reguli pentru a identifica anomaliile.
Unele aplicații comune ale detectării anomaliilor includ:
1. Detectarea fraudei: detectarea anomaliilor poate fi utilizată pentru a identifica tranzacții sau activități frauduloase care nu se încadrează în tiparele normale de comportament.
2. Controlul calității: detectarea anomaliilor poate fi utilizată pentru a identifica defectele sau erorile produselor sau proceselor care nu îndeplinesc standardele așteptate.
3. Întreținere predictivă: detectarea anomaliilor poate fi utilizată pentru a identifica modele neobișnuite în datele senzorului mașinii care pot indica o defecțiune iminentă a echipamentului.
4. Monitorizarea sănătății: detectarea anomaliilor poate fi utilizată pentru a identifica modele neobișnuite în datele de sănătate care pot indica boală sau boală.
Apreciez
Nu apreciez
Raportați o eroare de conținut
Share
