Какие подходы существуют для анализа и визуализации аномальных данных в крупных информационных системах?

Некоторые подходы для анализа и визуализации аномальных данных в крупных информационных системах:

• Статистические методы. 3 Оценивают статистические характеристики данных, такие как среднее значение, стандартное отклонение и квартили. 3 Значения, которые сильно отклоняются от этих характеристик, могут быть классифицированы как аномалии. 3
• Машинное обучение. 3 Использует алгоритмы машинного обучения для обучения модели на нормальных данных и затем применяет эту модель для определения аномалий. 3 Примеры таких алгоритмов включают кластерный анализ, классификацию и нейронные сети. 3
• Визуализация. 3 Представляет данные в графическом виде, чтобы обнаружить аномалии визуально. 3 Примеры визуализаций включают графики, ящики с усами и тепловые карты. 3
• Генеративно-состязательные сети (GAN). 1 Основаны на идее обучения двух сетей: генератора, который создаёт данные, и дискриминатора, который определяет, являются ли данные реальными или сгенерированными. 1
• Рекуррентные нейронные сети (RNN) и LSTM (Long Short-Term Memory). 1 Применимы для анализа временных рядов, где аномалии могут проявляться в виде необычных временных паттернов, которые отличаются от нормы. 1
• Интеграция нескольких методов (ансамбли). 1 Комбинирование различных подходов может увеличить точность и устойчивость системы обнаружения аномалий. 1

Выбор подходящего подхода зависит от характеристик данных и потребностей бизнеса. 2