Anomalie in der Datenanalyse verstehen

Anomalie ist ein Ma+ dafür, wie ungewöhnlich oder unerwartet eine Beobachtung im Verhältnis zur erwarteten Werteverteilung ist. Mit anderen Worten, es misst das Ausma+, in dem eine Beobachtung von dem abweicht, was aufgrund früherer Erfahrungen oder Kenntnisse erwartet wird.

Wenn wir beispielsweise die Grö+e einer Gruppe von Menschen messen würden und eine Person eine Grö+e von 2 Metern hätte, Dies würde als anomal angesehen werden, da es viel grö+er ist als die durchschnittliche Grö+e der Gruppe. Wenn wir die Temperatur einer Stadt im Laufe eines Jahres messen würden und an einem Tag eine Temperatur von -50 Grad Celsius messen würden, würde dies ebenfalls als anomal gelten, da es viel kälter ist als die Durchschnittstemperatur der Stadt.

Anomalie kann mithilfe verschiedener statistischer Techniken gemessen werden, z. B. Z-Scores, modifizierten Z-Scores oder Boxplot-Methoden. Diese Techniken berechnen die Anzahl der Standardabweichungen, um die eine Beobachtung vom Mittelwert oder Median des Datensatzes abweicht. Je weiter eine Beobachtung vom Mittelwert oder Median entfernt ist, desto anomaler gilt sie.

Anomalie ist bei der Datenanalyse wichtig, da sie uns dabei helfen kann, ungewöhnliche Muster oder Ausrei+er in den Daten zu identifizieren, die möglicherweise einer weiteren Untersuchung oder Erklärung bedürfen. Beispielsweise könnte bei der Analyse von Finanzdaten eine ungewöhnliche Aktienkursbewegung auf einen Markttrend oder eine potenzielle betrügerische Aktivität hinweisen. Bei der Analyse von Gesundheitsdaten könnte ein anormales medizinisches Testergebnis auf einen schwerwiegenden Gesundheitszustand oder einen Testfehler hinweisen.

Zusammenfassend ist Anomalie ein Ma+ dafür, wie ungewöhnlich oder unerwartet eine Beobachtung im Verhältnis zur erwarteten Werteverteilung ist. Sie kann mit verschiedenen statistischen Techniken gemessen werden und ist bei der Datenanalyse wichtig, da sie uns dabei helfen kann, ungewöhnliche Muster oder Ausrei+er zu erkennen, die möglicherweise einer weiteren Untersuchung oder Erklärung bedürfen.