Memahami Anomali dalam Analisis Data

Anomali ialah ukuran sejauh mana pemerhatian yang luar biasa atau tidak dijangka, berbanding dengan taburan nilai yang dijangkakan. Dalam erti kata lain, ia mengukur sejauh mana pemerhatian menyimpang daripada apa yang dijangkakan berdasarkan pengalaman atau pengetahuan lepas.

Sebagai contoh, jika kita mengukur ketinggian sekumpulan orang, dan seorang mempunyai ketinggian 2 meter, ini akan dianggap sebagai anomali kerana ia jauh lebih tinggi daripada ketinggian purata kumpulan. Begitu juga, jika kita mengukur suhu sebuah bandar dalam tempoh setahun, dan satu hari mencatatkan suhu -50 darjah Celsius, ini juga akan dianggap anomali kerana ia jauh lebih sejuk daripada suhu purata bandar.

Keanomalian boleh diukur menggunakan pelbagai teknik statistik, seperti z-skor, Z-skor Terubah suai, atau kaedah Boxplot. Teknik ini mengira bilangan sisihan piawai yang pemerhatian jatuh daripada min atau median set data. Lebih jauh pemerhatian daripada min atau median, lebih anomali ia dianggap sebagai.

Keanomalian adalah penting dalam analisis data kerana ia boleh membantu kita mengenal pasti corak atau outlier luar biasa dalam data yang mungkin memerlukan penyiasatan atau penjelasan lanjut. Contohnya, dalam analisis data kewangan, pergerakan harga saham yang tidak normal boleh menunjukkan arah aliran pasaran atau potensi aktiviti penipuan. Dalam analisis data penjagaan kesihatan, keputusan ujian perubatan yang tidak normal boleh menunjukkan keadaan kesihatan yang serius atau ralat ujian.

Ringkasnya, anomali ialah ukuran bagaimana pemerhatian luar biasa atau tidak dijangka adalah relatif kepada taburan nilai yang dijangkakan. Ia boleh diukur menggunakan pelbagai teknik statistik, dan ia penting dalam analisis data kerana ia boleh membantu kami mengenal pasti corak luar biasa atau outlier yang mungkin memerlukan penyiasatan atau penjelasan lanjut.