Rilevamento anomalie con funzioni finestra

Analisi delle serie temporali in Tableau

Chris Hui

VP, Tracked

Deviazione standard vs deviazione standard mobile

  • La deviazione standard misura la dispersione di un insieme di valori
    • Deviazione standard alta = alta varianza
    • Deviazione standard bassa = bassa varianza

Un box plot che mostra le differenze tra alta e bassa deviazione standard

  • La deviazione standard mobile, calcolata su una finestra, aiuta a identificare l’aumento di varianza nel tempo

  • Se la varianza cresce, può segnalare un’anomalia da analizzare

Un'immagine che mostra come la deviazione standard mobile aumenta nel tempo

Analisi delle serie temporali in Tableau

Deviazione standard e rilevamento anomalie

  • Per serie temporali, si usa la regola 68–95–99.7

  • ~68% dei valori = a 1 deviazione standard dalla media

  • 95% dei valori = a 2 deviazioni standard dalla media
  • ~99,7% dei valori = a 3 deviazioni standard dalla media
  • Valori > 3 deviazioni standard dalla media sono anomali

Una normale che mostra le soglie di deviazione standard prima che un valore sia anomalo, secondo la regola 68, 98 e 99

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Limiti di controllo superiore e inferiore

  • Usata soprattutto per serie temporali univariate, non multivariate

  • I diagrammi di controllo visualizzano in modo efficace i limiti superiore e inferiore dei valori accettabili

  • Valori oltre la media della popolazione ±3 deviazioni standard sono anomali

Analisi delle serie temporali in Tableau

Cosa sono gli Z-score?

  • Lo Z-score è il numero di deviazioni standard sopra o sotto la media

  • Z-score positivo: valore sopra la media

  • Z-score negativo: valore sotto la media

  • Diverso dalla deviazione standard, che misura la distanza tra punti dati

Un'immagine che mostra gli Z-score rispetto alla deviazione standard

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Z-score e rilevamento anomalie

  • Z-score ±3 sono considerati anomali, ma dipende dal contesto

Un grafico che mostra un cut-off di Z-score pari a 1, evidenziando diverse anomalie

  • Z-score più alti = meno anomalie, ma dipende dalla sensibilità del rilevamento

Un grafico che mostra un cut-off di Z-score pari a 2, evidenziando pochissime anomalie

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Passiamo alla pratica!

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