異常検知

データ品質入門

Chrissy Bloom

Head of Enterprise Data Strategy & Governance

異常検知の定義

異常検知: 機械学習アルゴリズムが履歴データから学習し、データ品質の問題になり得る点を特定すること

時間経過の監視を示す時計付きの虫眼鏡と、異常が検出された可能性のある表を指す矢印

データ品質入門

異常検知の利点

利点:

  • 重要要素だけでなく大規模データを監視
  • アルゴリズムがエラーの型を学ぶため、設定に業務知識は最小限
  • データドリフトや見えにくい示唆を検出

大規模なデータ品質を象徴する複数のデータソースの図

データ品質入門

異常検知の活用

  1. 大量データがあるとき
  2. 大量データの品質監視が必要なとき
    • 手作業は最小限
    • 大規模に監視を設定
    • 異常検知を自動化

探知型・予防型・異常検知の活用に関する3行のテキスト

データ品質入門

異常検知の例

最後の行で潜在的な異常が検出された2つのデータ表

データ品質入門

練習しましょう！

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