Verilerdeki Anomalileri Anlamak: Tanım, Teknikler ve Uygulamalar

Anomaliler, normal veya beklenen değer aralığının dışındaki veri noktalarıdır. Başka bir deyişle, verilerin çoğunluğunun desenine veya eğilimine uymayan gözlemlerdir. Anormallikler aykırı değerleri tanımlamak, veri toplamadaki hataları tespit etmek ve olağandışı kalıpları veya olayları keşfetmek için yararlı olabilir. yaklaşık 5 fit 10 inç. Benzer şekilde, hisse senedi fiyatlarını analiz ediyorsanız, bir anormallik olağan dalgalanmalardan çok daha yüksek bir fiyat artışı olabilir.

Verilerdeki anormallikleri belirlemek için aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli teknikler vardır:

1. İstatistiksel yöntemler: Bu yöntemler, beklenen aralığın dışında kalan veri noktalarını belirlemek için ortalama, medyan ve standart sapma gibi istatistiksel teknikleri kullanır.
2. Makine öğrenimi algoritmaları: Bu algoritmalar, kalıpları tanımak ve bu kalıplardan sapmalara dayalı anormallikleri tespit etmek için normal veriler üzerinde eğitilebilir.
3. Kurala dayalı yöntemler: Bu yöntemler, beklenen aralıkların dışında kalan veya belirli koşulları ihlal eden veri noktalarını tanımlamak için önceden tanımlanmış kuralları kullanır.
4. Hibrit yöntemler: Bu yöntemler anormallikleri tanımlamak için istatistiksel, makine öğrenimi ve kural tabanlı teknikleri birleştirir.

Anormallik tespitinin bazı yaygın uygulamaları şunlardır:

1. Dolandırıcılık tespiti: Anormallik tespiti, normal davranış kalıplarının dışında kalan dolandırıcılık işlemlerini veya faaliyetlerini tanımlamak için kullanılabilir.
2. Kalite kontrol: Anormallik tespiti, beklenen standartları karşılamayan ürünlerdeki veya süreçlerdeki kusurları veya hataları tanımlamak için kullanılabilir.
3. Kestirimci bakım: Anormallik tespiti, makine sensörü verilerinde yaklaşan ekipman arızasını gösterebilecek olağandışı modelleri tanımlamak için kullanılabilir.
4. Sağlık izleme: Anormallik tespiti, sağlık verilerinde hastalık veya hastalığa işaret edebilecek olağandışı kalıpları tanımlamak için kullanılabilir.