Разумевање аномалности у анализи података

Аномалност је мера колико је запажање необично или неочекивано, у односу на очекивану дистрибуцију вредности. Другим речима, мери степен до којег посматрање одступа од онога што се очекује на основу претходног искуства или знања.ӕӕНа пример, ако бисмо измерили висину групе људи, а једна особа је имала висину од 2 метра, ово би се сматрало ненормалним јер је много више од просечне висине групе. Слично томе, ако бисмо мерили температуру града током једне године, а једног дана забележили температуру од -50 степени Целзијуса, то би се такође сматрало аномалном јер је много хладније од просечне температуре града. ӕӕАномалност се може мерити коришћењем различитих статистичких техника, као што су з-резултати, модификовани З-резултати или методе Бокплот. Ове технике израчунавају број стандардних девијација за које посматрање пада од средње вредности или медијане скупа података. Што је посматрање даље од средње вредности или медијане, то се сматра аномалнијим.ӕӕАномалност је важна у анализи података јер нам може помоћи да идентификујемо необичне обрасце или одступања у подацима који могу захтевати даље истраживање или објашњење. На пример, у анализи финансијских података, аномално кретање цене акција може указивати на тржишни тренд или потенцијалну лажну активност. У анализи здравствених података, аномални резултат медицинског теста може указивати на озбиљно здравствено стање или грешку у тестирању.ӕӕУкратко, аномалност је мера колико је запажање необично или неочекивано у односу на очекивану дистрибуцију вредности. Може се мерити коришћењем различитих статистичких техника, а важно је у анализи података јер нам може помоћи да идентификујемо необичне обрасце или изузетке који могу захтевати даље истраживање или објашњење.