Înțelegerea anomaliilor în analiza datelor

Anomalitatea este o măsură a cât de neobișnuită sau neașteptată este o observație, în raport cu distribuția așteptată a valorilor. Cu alte cuvinte, măsoară gradul în care o observație se abate de la ceea ce este așteptat pe baza experienței sau cunoștințelor anterioare.

De exemplu, dacă ar fi să măsurăm înălțimea unui grup de oameni și o persoană ar avea o înălțime de 2 metri, acest lucru ar fi considerat anormal deoarece este mult mai înalt decât înălțimea medie a grupului. În mod similar, dacă ar fi să măsurăm temperatura unui oraș pe parcursul unui an, iar într-o zi am înregistrat o temperatură de -50 de grade Celsius, acest lucru ar fi considerat anormal, deoarece este mult mai rece decât temperatura medie a orașului.

Anomalitatea poate fi măsurată folosind diferite tehnici statistice, cum ar fi scorurile z, scorurile Z modificate sau metodele Boxplot. Aceste tehnici calculează numărul de abateri standard pe care o observație se îndepărtează de media sau mediana setului de date. Cu cât o observație este mai departe de medie sau mediană, cu atât este considerată mai anormală.

Anomalitatea este importantă în analiza datelor, deoarece ne poate ajuta să identificăm modele neobișnuite sau valori aberante în date care ar putea necesita investigații sau explicații suplimentare. De exemplu, în analiza datelor financiare, o mișcare anormală a prețului acțiunilor ar putea indica o tendință a pieței sau o potențială activitate frauduloasă. În analiza datelor de asistență medicală, un rezultat anormal al unui test medical ar putea indica o stare gravă de sănătate sau o eroare de testare.

În rezumat, anomalia este o măsură a cât de neobișnuită sau neașteptată este o observație în raport cu distribuția așteptată a valorilor. Poate fi măsurat folosind diverse tehnici statistice și este important în analiza datelor, deoarece ne poate ajuta să identificăm modele neobișnuite sau valori aberante care ar putea necesita investigații sau explicații suplimentare.