检测数据异常：技术和案例研究

数据包含重要信息，可帮助企业做出更好的决策。但是，有时数据包含异常或离群值，可能会误导分析。识别这些异常非常重要，以便正确处理它们。有多种技术可用于检测数据中的异常，例如聚类、统计方法和机器学习。数据科学认证课程通过案例研究涵盖了这些技术及其应用。这篇博文将讨论一些检测异常的关键技术，并提供示例，说明如何使用它们在各种现实世界数据集中查找重要异常。

介绍

数据异常，也称为离群值，是与其他观察值有显著差异的数据点。检测数据中的异常是数据清理和分析的一项重要任务。它有助于识别错误、欺诈活动和其他可能需要进一步调查的罕见事件。在这篇博文中，我们将讨论不同的异常检测技术，并提供一些应用这些技术的真实案例研究。

异常检测技术

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有几种常见的异常检测技术：

统计方法

可用于检测异常的一些基本统计方法包括：

标准差：距离平均值超过 2-3 个标准差的数据点可视为异常。这假设数据服从正态分布。
四分位距：低于 Q1-1.5 IQR 或高于 Q3+1.5 IQR 的数据点可能为异常，其中 Q1 为第一四分位数，Q3 为第三四分位数，IQR 为四分位距 (Q3-Q1)。这不假设任何分布。

Z 分数：Z 分数表示数据点与平均值的标准差。Z 分数高于 3 的点通常被视为异常。
这些简单的统计技术适用于单变量数据，但不能捕捉多个变量之间的关系。

基于距离的方法

基于距离的方法计算每个数据点与其最近邻点的距离或差异。距离超过给定阈值的点为异常。流行的基于距离的技术包括：

K 最近邻 (KNN)：计算与 K 个最近邻的平均距离。距离较大的点为异常点。
局部异常值因子 (LOF)：测量某个点相对于其邻近点的局部密度偏差。密度明显低于邻近点的点为异常点。

基于聚类的检测：数据被聚类，低密度聚类中或远离聚类中心的点是异常。
这些方法对于多变量数据有效，但需要选择 KNN 的 K 或确定异常值的阈值。

机器学习方法

监督机器学习算法可以在标记的正常和异常数据上进行训练，以建立异常检测模型：

神经网络：自动编码器将输入压缩为低维表示并重建原始输入。重建误差表示异常。
孤立森林：孤立森林基于决策树，通过随机选择特征和分割节点来隔离观测值。异常的路径长度较短。
单类 SVM：只对正常数据进行训练，找到一个决策边界来最大化正常示例的边距。边界外的新点是异常点。
聚类等无监督方法也可以根据数据点与聚类模型的拟合程度来检测异常。机器学习提供了更大的灵活性，但需要足够的标记或未标记的训练数据。

案例研究

信用卡欺诈检测

信用卡公司会监控交易中是否存在欺诈行为，例如未 AQB 目录 经授权的购买或身份盗窃。统计方法通常用于设置交易金额、地点和消费模式等变量的阈值。超过阈值的交易会触发警报。机器学习模型还可以针对历史欺诈和非欺诈交易进行训练，以更好地学习复杂模式。这有助于金融机构发现欺诈行为并防止损失。

网络入侵检测

网络流量包含端口扫描、拒绝服务攻击和恶意软件感染等异常情况，这些情况表明存在安全威胁。基于距离和机器学习的技术应用于从网络流和数据包中提取的特征。模型学习“正常”网络行为并将偏差标记为潜在入侵以供进一步审查。这有助于网络管理员实时识别和应对网络安全事件。

生产质量控制

在制造过程中，产品尺寸、材料成分或机器传感器读数的异 科技新闻印度对塔塔工厂火灾展开调查 常可能表明存在质量问题。统计过程控制图用于监控关键指标并触发对超范围值的调查。距离和聚类方法也用于检测多个相关变量的异常读数。这有助于及早发现潜在缺陷并防止生产有缺陷的物品。

设备故障预测

工业设备上的传感器会生成时间序列数据，这些数据可以揭示故障和故障之前的异常情况。机器学习模型（如 LSTM 神经网络）是根据正常的历史操作模式进行训练的。它们可以检测可能需要维护的变量（如振动、温度、压力等）的偏差。这种预测能力有助于主动安排维修并避免代价高昂的停机。

结论

随着各个领域的数据量不断增长，自动异常检测技术变得越来越重要。统计、基于距离和机器学习的方法相结合，为简单和复杂模式的建模提供了灵活性。现实世界的案例研究表明，这些技术如何帮助各种组织检测罕见和关键事件、防止损失并确保安全、质量和可靠性。异常检测仍然是一个活跃的研究领域，新的算法和应用程序不断涌现。