Разбиране на аномалиите в анализа на данни

Аномалността е мярка за това колко необичайно или неочаквано е едно наблюдение спрямо очакваното разпределение на стойностите. С други думи, измерва степента, в която дадено наблюдение се отклонява от това, което се очаква въз основа на минал опит или знания.

Например, ако трябва да измерим ръста на група хора и един човек има ръст от 2 метра, това би се считало за аномално, защото е много по-висок от средния ръст на групата. По същия начин, ако измерваме температурата на град в продължение на една година и един ден регистрираме температура от -50 градуса по Целзий, това също ще се счита за аномално, защото е много по-студено от средната температура в града.

Аномалността може да бъде измерена с помощта на различни статистически техники, като z-резултати, модифицирани Z-резултати или методи на Boxplot. Тези техники изчисляват броя на стандартните отклонения, които едно наблюдение се отклонява от средната стойност или медианата на набора от данни. Колкото едно наблюдение е по-далеч от средната стойност или медианата, толкова по-аномално се счита за то.

Аномалното е важно при анализа на данни, защото може да ни помогне да идентифицираме необичайни модели или отклонения в данните, които може да изискват допълнително изследване или обяснение. Например, при анализ на финансови данни, аномално движение на цената на акциите може да показва пазарна тенденция или потенциална измамна дейност. При анализа на здравни данни, аномален резултат от медицински тест може да показва сериозно здравословно състояние или грешка в теста.

В обобщение, аномалността е мярка за това колко необичайно или неочаквано е едно наблюдение спрямо очакваното разпределение на стойностите. Той може да бъде измерен с помощта на различни статистически техники и е важен при анализа на данни, защото може да ни помогне да идентифицираме необичайни модели или отклонения, които може да изискват допълнително изследване или обяснение.