Розуміння аномалій у даних: визначення, методи та застосування

Аномалії – це точки даних, які виходять за межі нормального чи очікуваного діапазону значень. Іншими словами, це спостереження, які не відповідають шаблону чи тенденції більшості даних. Аномалії можуть бути корисними для виявлення викидів, виявлення помилок у зборі даних і виявлення незвичайних моделей або подій.

Наприклад, якщо ви аналізували зріст групи людей, аномалією може бути висота 7 футів, коли середній зріст становить приблизно 5 футів 10 дюймів. Подібним чином, якщо ви аналізуєте ціни на акції, аномалією може бути стрибок ціни, який набагато перевищує звичайні коливання.

Існує кілька методів виявлення аномалій у даних, зокрема:

1. Статистичні методи: у цих методах використовуються статистичні методи, такі як середнє значення, медіана та стандартне відхилення, щоб визначити точки даних, які виходять за межі очікуваного діапазону.
2. Алгоритми машинного навчання: ці алгоритми можна навчити на звичайних даних для розпізнавання шаблонів і виявлення аномалій на основі відхилень від цих шаблонів.
3. Методи на основі правил: ці методи використовують попередньо визначені правила для визначення точок даних, які знаходяться за межами очікуваних діапазонів або порушують певні умови.
4. Гібридні методи: ці методи поєднують статистику, машинне навчання та методи на основі правил для виявлення аномалій.

Деякі поширені застосування виявлення аномалій включають:

1. Виявлення шахрайства: виявлення аномалій можна використовувати для виявлення шахрайських транзакцій або дій, які виходять за межі звичайних моделей поведінки.
2. Контроль якості: виявлення аномалій можна використовувати для виявлення дефектів або помилок у продуктах або процесах, які не відповідають очікуваним стандартам.
3. Прогнозне технічне обслуговування: виявлення аномалій можна використовувати для виявлення незвичайних моделей у даних датчиків машини, які можуть вказувати на загрозливу несправність обладнання.
4. Моніторинг здоров’я. Виявлення аномалій можна використовувати для виявлення незвичайних моделей у даних про здоров’я, які можуть вказувати на хворобу.