Розуміння аномалій в аналізі даних

Аномальність – це показник того, наскільки незвичайним або несподіваним є спостереження відносно очікуваного розподілу значень. Іншими словами, він вимірює ступінь, до якої спостереження відхиляється від очікуваного на основі минулого досвіду чи знань.

Наприклад, якби ми виміряли зріст групи людей, і одна людина мала зріст 2 метри, це буде вважатися аномальним, оскільки він набагато вищий за середній зріст групи. Подібним чином, якби ми вимірювали температуру міста протягом року і одного дня зафіксували температуру -50 градусів за Цельсієм, це також вважалося б аномальним, оскільки вона набагато холодніша за середню температуру міста.

Аномальність можна виміряти за допомогою різних статистичних методів, таких як z-показники, модифіковані Z-показники або методи Boxplot. Ці методи обчислюють кількість стандартних відхилень, на які спостереження відхиляється від середнього або медіани набору даних. Чим далі спостереження від середнього або медіани, тим більш аномальним воно вважається.

Аномальність важлива в аналізі даних, оскільки вона може допомогти нам визначити незвичайні моделі або викиди в даних, які можуть потребувати подальшого дослідження чи пояснення. Наприклад, в аналізі фінансових даних аномальна динаміка курсу акцій може вказувати на ринкову тенденцію або потенційну шахрайську діяльність. В аналізі даних охорони здоров’я аномальний результат медичного тесту може свідчити про серйозний стан здоров’я або помилку тестування.

Підсумовуючи, аномальність – це міра того, наскільки незвичайним або несподіваним є спостереження відносно очікуваного розподілу значень. Його можна виміряти за допомогою різних статистичних методів, і він важливий для аналізу даних, оскільки може допомогти нам визначити незвичайні закономірності або викиди, які можуть потребувати подальшого дослідження чи пояснення.