Если процентное отклонение от нормального распределения значительно выше, то есть вероятность, что аномалии данных связаны с процессом, как в случае с этой аномалией. Это является дополнительным свидетельством того, что аномалия данных является отклонением от нормального распределения.
После анализа значимости аномалии важно узнать, в чем причина аномалии. Связано ли это с процессом, сгенерировавшим данные, или не связано? Возникла ли аномалия данных в ответ на внешнее воздействие или она возникла внутри? Эта информация полезна при определении того, каковы перспективы получения дополнительной информации о процессе.
Причина в том, что не все отклонения связаны с изменчивостью процесса и по-разному влияют на процесс. В отсутствие понятного процесса определение влияния аномалии данных может оказаться сложной задачей.
Анализ важности аномалий данных
При отсутствии признаков отклонения от распределения вероятностей аномалии данных часто игнорируются. Это дает возможность выявить аномалии данных, которые имеют большое значение. В такой ситуации полезно рассчитать вероятность отклонения. Если вероятность достаточно мала, то аномалией можно пренебречь. Если вероятность намного выше, чем естественная вероятность, то она может предоставить достаточную информацию, чтобы сделать вывод о том, что процесс имеет большую величину, а потенциальное воздействие аномалии имеет большое значение. Наиболее разумным предположением является то, что аномалии данных возникают часто.
Вывод
В контексте оценки точности данных важно выявить и проанализировать количество аномалий данных. Когда количество аномалий данных относительно невелико, маловероятно, что отклонение имеет значительную величину и влияние аномалии невелико. В этой ситуации аномалии данных можно игнорировать, но, когда количество аномалий данных велико, вполне вероятно, что аномалии данных связаны с процессом, который можно понять и оценить. В этом случае проблема заключается в том, как оценить влияние аномалии данных на процесс. Качество данных, частота данных и скорость, с которой генерируются данные, являются факторами, определяющими, как оценивать влияние аномалии.
Анализ аномалий данных имеет решающее значение для изучения процессов и повышения их производительности. Он предоставляет информацию о характере процесса. Эта информация может быть использована при оценке влияния отклонения, оценке рисков и преимуществ применения корректировок процесса. В конце концов, аномалии данных важны, потому что они дают представление о процессах.
Непрерывный процесс оценки воздействия аномалий данных предоставляет ценную информацию. Эта информация предоставляет полезную информацию о процессе и предоставляет лицам, принимающим решения, информацию, которую можно использовать для повышения эффективности процесса.
Этот подход дает возможность создавать аномалии данных, которые дают возможность оценить влияние аномалии. Цель состоит в том, чтобы получить представление о процессах и улучшить их производительность. В таком сценарии подход дает четкое представление о типе изменения процесса, которое может быть произведено, и о влиянии отклонения. Это может быть полезная информация, которую можно использовать для выявления аномалий процесса, которые можно оценить для оценки влияния отклонения. Процесс выявления аномалий процесса очень важен для получения ценных данных для оценки потенциальных аномалий в производительности процесса.
Анализ аномалий это процесс, который оценивает частоту отклонений данных и сравнивает ее с фоновой частотой. Критерием оценки частоты отклонения данных является большее количество отклонений данных, а не естественное возникновение аномалий данных. В этом случае частота измеряется путем сравнения количества отклонений данных с фоном возникновения отклонений данных.
Это предоставляет информацию о том, сколько отклонений данных вызвано процессом с течением времени и частотой отклонения. Это также может обеспечить связь с основным процессом отклонения. Эта информация может быть использована для понимания основной причины отклонения. Более высокая частота отклонения данных дает ценную информацию о процессе отклонения. В такой ситуации, вероятно, будет обнаружен риск отклонения и могут быть оценены необходимые изменения процесса.
Многие исследования проводятся по анализу аномалий данных для выявления факторов, способствующих возникновению аномалий данных. Некоторые из этих факторов относятся к процессам, которые требуют частых изменений процессов. Некоторые из этих факторов можно использовать для выявления процессов, которые могут быть аномальными. Многие параметры можно найти в системах, обеспечивающих характеристики процесса.
Изучение правила ассоциации
Изучение ассоциативных правил это основанный на правилах метод машинного обучения для обнаружения интересных отношений между переменными в больших базах данных примеров. Эта техника вдохновлена слуховой системой, где мы изучаем правила ассоциации слухового стимула и только этого стимула.
Иногда при работе с набором данных мы не уверены, релевантны ли строки набора данных для задачи обучения, и если да, то какие. Мы можем захотеть пропустить те строки набора данных, которые не имеют значения. Следовательно, ассоциации обычно определяются неинтуитивными критериями, такими как порядок, в котором эти переменные появляются в последовательности примеров, или повторяющиеся значения в этих строках данных.
Этот проблематичный аспект изучения ассоциативных правил может быть устранен в виде алгоритма обнаружения аномалий. Эти алгоритмы пытаются обнаружить нестандартные шаблоны в больших наборах данных, которые могут представлять необычные связи между особенностями данных. Эти аномалии часто обнаруживаются алгоритмами распознавания образов, которые также являются частью алгоритмов статистического вывода. Например, изучение правил наивного Байеса может обнаруживать аномалии при изучении правил ассоциации на основе визуального осмотра представленных примеров.
В большом наборе данных пространство признаков может представлять область изображения как набор чисел, в котором каждый пиксель изображения имеет определенное количество пикселей. Характеристики изображения могут быть представлены в виде вектора, и мы можем поместить этот вектор в пространство признаков. Если пространство признака не пусто, признак будет числом пикселей в изображении, которые принадлежат определенному цвету.
Кластеризация
Кластеризация это задача обнаружения групп и структур в данных, которые в той или иной мере «похожи», не используя известные структуры в данных, а обучаясь на том, что уже есть.
В частности, кластеризация используется таким образом, что новые точки данных добавляются только к существующим кластерам, без изменения их формы для соответствия новым данным. Другими словами, кластеры формируются до сбора данных, а не закрепляются после того, как все данные собраны.
Учитывая набор параметров для данных, которые (в основном) являются переменными, и их «коллинеарность», кластеризацию можно рассматривать как иерархический алгоритм для поиска кластеров точек данных, удовлетворяющих набору критериев. Параметры можно сгруппировать в одну из двух категорий: значения параметров, определяющие пространственное расположение кластеров, и значения параметров, определяющие отношения между кластерами.