Zrozumienie anomalii w analizie danych

Anomalność jest miarą tego, jak niezwykła lub nieoczekiwana jest obserwacja w stosunku do oczekiwanego rozkładu wartości. Innymi słowy, mierzy stopień, w jakim obserwacja odbiega od tego, czego można się spodziewać na podstawie przeszłych doświadczeń lub wiedzy.…
Na przykład, jeśli mielibyśmy zmierzyć wzrost grupy ludzi, a jedna osoba miała wzrost 2 metry, można by to uznać za anomalię, ponieważ jest znacznie wyższy niż średni wzrost grupy. Podobnie, gdybyśmy mierzyli temperaturę miasta w ciągu roku i pewnego dnia odnotowaliby temperaturę -50 stopni Celsjusza, również byłoby to uznane za anomalię, ponieważ jest ona znacznie niższa od średniej temperatury w mieście.

Anomalność można zmierzyć za pomocą różnych technik statystycznych, takich jak wyniki Z, zmodyfikowane wyniki Z lub metody wykresu pudełkowego. Techniki te obliczają liczbę odchyleń standardowych, o jaką obserwacja odbiega od średniej lub mediany zbioru danych. Im dalej obserwacja znajduje się od średniej lub mediany, tym bardziej uważa się ją za anomalię.… Anomalność jest ważna w analizie danych, ponieważ może pomóc nam zidentyfikować w danych nietypowe wzorce lub wartości odstające, które mogą wymagać dalszego badania lub wyjaśnienia. Na przykład w analizie danych finansowych nietypowy ruch cen akcji może wskazywać na trend rynkowy lub potencjalne oszukańcze działanie. W analizie danych dotyczących opieki zdrowotnej nieprawidłowy wynik badania lekarskiego może wskazywać na poważny stan zdrowia lub błąd podczas badania.…
Podsumowując, anomalia jest miarą tego, jak niezwykła lub nieoczekiwana jest dana obserwacja w stosunku do oczekiwanego rozkładu wartości. Można go zmierzyć za pomocą różnych technik statystycznych i jest ważny w analizie danych, ponieważ może pomóc nam zidentyfikować nietypowe wzorce lub wartości odstające, które mogą wymagać dalszego badania lub wyjaśnienia.