Поиск Аномалий в Данных: Презентация Демьянова, вариант 5

Поиск Аномалий в Данных: Обзор Методов Анализ аномалий, также известный как обнаружение выбросов, является ключевым этапом в обработке данных. Он позволяет выявить нетипичные наблюдения, которые могут сигнализировать о проблемах, неисправностях или новых возможностях. В этом представлении мы рассмот...

Поиск Аномалий в Данных: Обзор Методов Анализ аномалий, также известный как обнаружение выбросов, является ключевым этапом в обработке данных. Он позволяет выявить нетипичные наблюдения, которые могут сигнализировать о проблемах, неисправностях или новых возможностях. В этом представлении мы рассмотрим различные методы поиска аномалий, применяемые в современных системах анализа данных. КК по Кристина Кристина Методы на основе расстояния К-ближайших соседей Изоляция леса Этот метод определяет аномалии как объекты, у которых Этот метод использует набор деревьев решений для достаточного количества ближайших соседей в заданном аномальных объектов. Алгоритм строит множество радиусе. Чем меньше соседей, тем больше вероятность которые случайным образом выбирают признаки и точки что объект является выбросом. данных, и определяет, насколько изолирована точка чтобы определить, является ли она аномалией. Методы на основе плотности DBSCAN LOF (Local Outlier Factor) Этот метод использует концепцию плотности Этот метод вычисляет для определения аномалий. локальную плотность данных Алгоритм группирует точки вокруг объекта, сравнивая данных, которые находятся плотностью окружающих близко друг к другу, и соседей. Чем меньше определяет аномалии как локальная плотность объекты, которые не по сравнению с его принадлежат никакой группе. тем больше вероятность что он является аномалией. Методы на основе кластеризации 1 K-means 2 Иерархическая кластеризация Этот метод определяет аномалии как объекты, Этот метод строит которые находятся далеко от иерархическую структуру центров кластеров. Чем кластеров, начиная с расстояние от объекта до объектов, и постепенно центра кластера, тем объединяет их в более вероятность того, что он кластеры. Аномалии в этом является выбросом. методе обычно рассматриваются как которые находятся в кластерах или на самых уровнях иерархии. Методы на основе прогнозирования One-Class SVM Авторегрессия Этот метод обучает модель, которая определяет Этот метод использует предыдущие значения временного поведение данных, и затем использует эту модель для ряда для прогнозирования будущих значений. Аномалии обнаружения аномалий как объектов, которые не определяются как значения, которые сильно отклоняются этой модели. от прогноза. Выбор Метода Тип данных 1 Временные ряды, табличные данные, текстовые данные? Цель анализа 2 Обнаружение мошенничества, выявление неисправностей, поиск новых возможностей? Объем данных 3 Маленький, средний или большой? Ресурсы 4 Время, вычислительные мощности? Приложения 1 Обнаружение мошенничества Анализ транзакций для выявления подозрительных действий. 2 Мониторинг систем Отслеживание неисправностей в системах и оборудования. 3 Анализ качества продукции Выявление дефектов в производственном процессе. Заключение Поиск аномалий является важным инструментом в современном анализе данных. Он позволяет выявить нестандартные объекты, которые могут сигнализировать о проблемах, неисправностях или новых возможностях. Правильный выбор метода поиска аномалий зависит от типа данных, целей анализа и доступных ресурсов.