Detección de anomalías con funciones de ventana

Análisis de series temporales en Tableau

Chris Hui

VP, Tracked

Desviación estándar vs. desviación estándar móvil

  • La desviación estándar mide la dispersión en un conjunto de valores
    • Desviación estándar alta = alta varianza
    • Desviación estándar baja = baja varianza

Un diagrama de cajas que muestra las diferencias entre desviación estándar alta y baja

  • La desviación estándar móvil, calculada en una ventana, ayuda a identificar aumentos de varianza en el tiempo

  • Si la varianza crece, puede señalar una anomalía para analizar

Una imagen que muestra cómo la desviación estándar móvil aumenta con el tiempo

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Desviación estándar y detección de anomalías

  • La detección de anomalías en series temporales suele seguir la regla 68, 95, 99

  • ~ 68 % de los valores = a 1 desviación estándar de la media

  • 95 % de los valores = a 2 desviaciones estándar de la media
  • ~ 99,7 % de los valores = a 3 desviaciones estándar de la media
  • Cualquier valor > 3 desviaciones estándar de la media es anómalo

Una distribución normal que muestra el rango de desviaciones estándar antes de considerar un valor anómalo usando la regla 68, 98 y 99

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Límites de control superior e inferior

  • Se usa sobre todo en series temporales univariantes frente a multivariantes

  • Los gráficos de control ayudan a visualizar los límites superior e inferior de valores aceptables

  • Los valores que superan la media poblacional ± 3 desviaciones estándar son anómalos

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¿Qué son los Z-scores?

  • El Z-score es el número de desviaciones estándar que un dato está por encima o por debajo de la media

  • Un Z-score positivo indica que el valor está por encima de la media

  • Un Z-score negativo indica que el valor está por debajo de la media

  • Diferente de la desviación estándar, que mide distancia entre datos

Una imagen que muestra los Z-scores frente a la desviación estándar

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Z-scores y detección de anomalías

  • Z-scores ±3 se consideran anómalos, pero es contextual

Un gráfico con corte de Z-score en 1, destacando varias anomalías

  • Z-scores más altos implican menos anomalías, pero depende de la sensibilidad de tu detección

Un gráfico con corte de Z-score en 2, destacando muy pocas anomalías

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¡Vamos a practicar!

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