Какие существуют методы анализа данных для выявления аномальных значений?

Некоторые методы анализа данных для выявления аномальных значений:

• Статистические методы. sky.pro cyberleninka.ru Основаны на предположении о статистическом распределении данных и выявлении точек, которые отклоняются от этого распределения. sky.pro Например, метод межквартильного размаха (IQR) позволяет выявлять аномалии в числовых данных, сравнивая значения с межквартильным диапазоном. cyberleninka.ru
• Методы, основанные на расстоянии. sky.pro Выявляют отклонения путём измерения расстояния между точками данных. sky.pro К таким методам относятся, например, K-ближайших соседей, LOF, DBSCAN. sky.pro
• Методы машинного обучения. sky.pro cyberleninka.ru Используют алгоритмы для автоматического определения шаблонов в данных и выявления отклонений. sky.pro К таким методам относятся, например, изоляционный лес, One-class SVM, автоэнкодеры. sky.pro
• Методы, основанные на временных рядах. cyberleninka.ru Особенно полезны для прогнозирования изменений во времени и обнаружения аномалий, связанных с сезонностью и трендами. cyberleninka.ru К таким методам относятся, например, ARIMA и STL. cyberleninka.ru
• Визуализация данных. sky.pro Метод для поиска отклонений, особенно на начальных этапах анализа. sky.pro Некоторые типы визуализаций для обнаружения аномалий: боксплоты, гистограммы и плотности распределения, диаграммы рассеяния, тепловые карты, графики контроля. sky.pro

Выбор метода зависит от типа данных и задачи. www.ai-futureschool.com