계절성 시계열에서 여러 이상치 감지

R로 시작하는 이상치 탐지 입문

Alastair Rushworth

Data Scientist

월별 매출 데이터

head(msales)

  sales month
1 6.068     1
2 5.966     2
3 6.133     3
4 6.230     4
5 6.407     5
6 6.433     6

Grubbs 검정은 여기서 부적절함

  • 계절성이 있을 수 있음
  • 이상치가 여러 개일 수 있음
R로 시작하는 이상치 탐지 입문

월별 매출 시각화

plot(sales ~ month, data = msales, type = 'o')

R로 시작하는 이상치 탐지 입문

Seasonal-Hybrid ESD 알고리즘 사용법

library(AnomalyDetection)
sales_ad <- AnomalyDetectionVec(x = msales$sales, period = 12, 
                                direction = 'both')

인자

  • x: 값 벡터
  • period: 반복 주기
  • direction: 작은('neg'), 큰('pos'), 또는 둘 다('both')인 이상치 탐지

패키지 다운로드: https://github.com/twitter/AnomalyDetection

R로 시작하는 이상치 탐지 입문

Seasonal-Hybrid ESD 알고리즘 출력

sales_ad <- AnomalyDetectionVec(x = msales$sales, period = 12, 
                                direction = 'both')

sales_ad$anoms

  index anoms
1    14 1.561
2   108 2.156
R로 시작하는 이상치 탐지 입문

Seasonal-Hybrid ESD 알고리즘 플롯

AnomalyDetectionVec(x = msales$sales, period = 12, 
                    direction = 'both', plot = T)

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연습해 봅시다!

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