Понимание аномалий в данных: определение, методы и приложения

Аномалии — это точки данных, выходящие за пределы нормального или ожидаемого диапазона значений. Другими словами, это наблюдения, которые не соответствуют структуре или тенденции большинства данных. Аномалии могут быть полезны для выявления выбросов, обнаружения ошибок в сборе данных и обнаружения необычных закономерностей или событий.

Например, если вы анализировали рост группы людей, аномалией может быть высота 7 футов, когда средний рост равен около 5 футов 10 дюймов. Точно так же, если вы анализировали цены на акции, аномалией может быть скачок цен, который намного превышает обычные колебания.

Существует несколько методов выявления аномалий в данных, в том числе:

1. Статистические методы. Эти методы используют статистические методы, такие как среднее значение, медиана и стандартное отклонение, для выявления точек данных, выходящих за пределы ожидаемого диапазона.
2. Алгоритмы машинного обучения. Эти алгоритмы можно обучить на нормальных данных распознавать закономерности и обнаруживать аномалии на основе отклонений от этих закономерностей.
3. Методы, основанные на правилах: эти методы используют заранее определенные правила для выявления точек данных, которые выходят за пределы ожидаемых диапазонов или нарушают определенные условия.
4. Гибридные методы. Эти методы сочетают в себе статистические методы, методы машинного обучения и методы, основанные на правилах, для выявления аномалий.

Некоторые распространенные применения обнаружения аномалий включают в себя:

1. Обнаружение мошенничества. Обнаружение аномалий можно использовать для выявления мошеннических транзакций или действий, выходящих за рамки обычных моделей поведения.
2. Контроль качества. Обнаружение аномалий можно использовать для выявления дефектов или ошибок в продуктах или процессах, которые не соответствуют ожидаемым стандартам.
3. Прогнозное обслуживание. Обнаружение аномалий можно использовать для выявления необычных закономерностей в данных датчиков машины, которые могут указывать на предстоящий отказ оборудования.
4. Мониторинг состояния здоровья. Обнаружение аномалий можно использовать для выявления необычных закономерностей в данных о состоянии здоровья, которые могут указывать на заболевание или заболевание.