了解数据异常：定义、技术和应用

异常是指超出正常值或预期值范围的数据点。换句话说，它们是不符合大多数数据的模式或趋势的观察结果。异常可用于识别异常值、检测数据收集中的错误以及发现异常模式或事件。

例如，如果您正在分析一群人的身高，则异常可能是 7 英尺的身高，而平均身高为约 5 英尺 10 英寸。同样，如果您正在分析股票价格，异常可能是远远高于通常波动的价格峰值。有多种技术可以识别数据中的异常，包括：1。统计方法：这些方法使用平均值、中位数和标准差等统计技术来识别超出预期范围的数据点。机器学习算法：这些算法可以在正常数据上进行训练，以识别模式并根据与这些模式的偏差检测异常。
3。基于规则的方法：这些方法使用预定义的规则来识别超出预期范围或违反某些条件的数据点。混合方法：这些方法结合了统计、机器学习和基于规则的技术来识别异常。异常检测的一些常见应用包括：1。欺诈检测：异常检测可用于识别不符合正常行为模式的欺诈交易或活动。
2。质量控制：异常检测可用于识别产品或流程中不符合预期标准的缺陷或错误。
3。预测性维护：异常检测可用于识别机器传感器数据中的异常模式，这些模式可能表明即将发生的设备故障。
4。健康监测：异常检测可用于识别健康数据中可能表明疾病的异常模式。