การทำความเข้าใจความผิดปกติในข้อมูล: คำจำกัดความ เทคนิค และการประยุกต์
ความผิดปกติคือจุดข้อมูลที่อยู่นอกช่วงค่าปกติหรือที่คาดไว้ กล่าวอีกนัยหนึ่ง เป็นการสังเกตที่ไม่สอดคล้องกับรูปแบบหรือแนวโน้มของข้อมูลส่วนใหญ่ ความผิดปกติอาจมีประโยชน์ในการระบุค่าผิดปกติ การตรวจจับข้อผิดพลาดในการรวบรวมข้อมูล และการค้นพบรูปแบบหรือเหตุการณ์ที่ผิดปกติ
ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังวิเคราะห์ความสูงของกลุ่มคน ความผิดปกติอาจมีความสูง 7 ฟุตเมื่อความสูงเฉลี่ยอยู่ที่ ประมาณ 5 ฟุต 10 นิ้ว ในทำนองเดียวกัน หากคุณกำลังวิเคราะห์ราคาหุ้น ความผิดปกติอาจเป็นราคาที่พุ่งสูงขึ้นซึ่งสูงกว่าความผันผวนปกติมาก
มีเทคนิคหลายประการในการระบุความผิดปกติในข้อมูล รวมถึง:
1 วิธีการทางสถิติ: วิธีการเหล่านี้ใช้เทคนิคทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน และส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน เพื่อระบุจุดข้อมูลที่อยู่นอกช่วงที่คาดไว้
2 อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง: อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถฝึกกับข้อมูลปกติเพื่อจดจำรูปแบบและตรวจจับความผิดปกติตามความเบี่ยงเบนจากรูปแบบเหล่านั้น
3 วิธีการตามกฎ: วิธีการเหล่านี้ใช้กฎที่กำหนดไว้ล่วงหน้าเพื่อระบุจุดข้อมูลที่อยู่นอกช่วงที่คาดไว้หรือละเมิดเงื่อนไขบางประการ
4 วิธีการแบบไฮบริด: วิธีการเหล่านี้ผสมผสานเทคนิคทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และกฎเกณฑ์เพื่อระบุความผิดปกติ
การใช้งานการตรวจจับความผิดปกติทั่วไปบางประการได้แก่:
1 การตรวจจับการฉ้อโกง: การตรวจจับความผิดปกติสามารถใช้เพื่อระบุธุรกรรมหรือกิจกรรมฉ้อโกงที่อยู่นอกรูปแบบพฤติกรรมปกติ
2 การควบคุมคุณภาพ: การตรวจจับความผิดปกติสามารถใช้เพื่อระบุข้อบกพร่องหรือข้อผิดพลาดในผลิตภัณฑ์หรือกระบวนการที่ไม่เป็นไปตามมาตรฐานที่คาดหวัง3. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: การตรวจจับความผิดปกติสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบที่ผิดปกติในข้อมูลเซ็นเซอร์เครื่องจักรซึ่งอาจบ่งบอกถึงความล้มเหลวของอุปกรณ์ที่กำลังจะเกิดขึ้น
4 การติดตามสุขภาพ: การตรวจจับความผิดปกติสามารถใช้เพื่อระบุรูปแบบที่ผิดปกติในข้อมูลด้านสุขภาพที่อาจบ่งบอกถึงความเจ็บป่วยหรือโรคภัยไข้เจ็บ
ฉันชอบวิดีโอนี้
ฉันไม่ชอบวิดีโอนี้
รายงานข้อผิดพลาดของเนื้อหา
share
