23 Июн 2023
3 мин
117

Как определить аномалии в данных и их причины

Освойте методы определения аномалий в данных и их причин, используя статистические методы, машинное обучение и визуализацию.

Line graph showing data anomalies.

Содержание

Аномалии в данных — это отклонения от ожидаемых значений, которые могут указывать на ошибки, выбросы или необычные события. Определение аномалий в данных и их причин является важным шагом в процессе анализа данных, поскольку это помогает повысить качество данных и сделать более точные прогнозы.

Виды аномалий в данных

Аномалии в данных можно классифицировать следующим образом:

  1. Точечные аномалии: отдельные значения, которые сильно отклоняются от ожидаемых значений. Например, возраст человека равный 200 лет или температура воздуха равная -100 градусам Цельсия.

  2. Контекстные аномалии: значения, которые являются аномальными в определенном контексте или ситуации. Например, продажи мороженого в январе находятся на необычно высоком уровне.

  3. Коллективные аномалии: группа значений, которые вместе являются аномальными, хотя каждое значение в отдельности может быть нормальным. Например, постоянное повышение температуры воздуха в течение недели может указывать на глобальное потепление.

Методы определения аномалий в данных

Есть несколько методов для определения аномалий в данных:

  1. Статистические методы: оценивают статистические характеристики данных, такие как среднее значение, стандартное отклонение и квартили. Значения, которые сильно отклоняются от этих характеристик, могут быть классифицированы как аномалии.

  2. Машинное обучение: использует алгоритмы машинного обучения для обучения модели на нормальных данных и затем применяет эту модель для определения аномалий. Примеры таких алгоритмов включают кластерный анализ, классификацию и нейронные сети.

  3. Визуализация: представляет данные в графическом виде, чтобы обнаружить аномалии визуально. Примеры визуализаций включают графики, ящики с усами и тепловые карты.

Аналитик данных: новая работа через 5 месяцев
Получится, даже если у вас нет опыта в IT
Получить программу

Определение причин аномалий

После обнаружения аномалий важно определить их причины, чтобы предпринять соответствующие действия. Вот несколько шагов для определения причин аномалий:

  1. Исследование данных: изучите данные, чтобы выявить возможные причины аномалий. Это может включать анализ зависимостей между переменными, проверку качества данных и исследование исторических данных.

  2. Контекстуализация: связать аномалии с контекстом, в котором они произошли. Это может включать анализ временных рядов, географических данных или других контекстных переменных.

  3. Экспертное мнение: обратиться к экспертам в данной области для получения дополнительной информации и мнений о возможных причинах аномалий.

  4. Проверка гипотез: сформулировать гипотезы о причинах аномалий и проверить их с использованием статистических методов или экспериментов.

Пример

Рассмотрим пример анализа аномалий в данных о продажах магазина. В данных есть необычно высокие продажи в один из дней. Возможные причины аномалии могут включать:

  • Акции или скидки в этот день
  • Праздничный или сезонный спрос
  • Ошибки в данных или системе учета продаж

Чтобы определить причины аномалии, можно изучить данные о продажах, акциях и скидках, а также проконсультироваться с менеджерами магазина и экспертами по рынку.

В заключение, определение аномалий в данных и их причин является важным шагом в анализе данных. Используйте статистические методы, машинное обучение и визуализацию для обнаружения аномалий и затем проведите исследование данных, контекстуализацию, экспертное мнение и проверку гипотез для определения их причин.

Добавить комментарий