ウィンドウ関数で行う異常検知

Tableauで学ぶ時系列分析

Chris Hui

VP, Tracked

標準偏差とローリング標準偏差の比較

• 標準偏差は値の散らばりの大きさを測ります
  • 大きい標準偏差 = 分散が大きい
  • 小さい標準偏差 = 分散が小さい

• ウィンドウ内で計算するローリング標準偏差は、時系列での分散の膨張を特定するのに有用です

• 分散が大きくなると、分析上の異常の兆候かもしれません

標準偏差と異常検知

• 時系列の異常検知は概ね 68-95-99.7 則に従います

• 約68%の値 = 平均から±1標準偏差

• 95%の値 = 平均から±2標準偏差
• 約99.7%の値 = 平均から±3標準偏差
• 平均から3標準偏差を超える値は異常

管理限界（上限・下限）

• 主に単変量の時系列分析で用いられます（多変量ではない）

• 管理図は許容範囲の上限・下限を可視化する有効な手段です

• 母平均から±3標準偏差を超える値は異常です

Zスコアとは？

• Zスコアは平均からの標準偏差何個分かを示す指標です

• 正のZスコア: 平均より上

• 負のZスコア: 平均より下

• 各点間の距離を測る標準偏差とは別物

Zスコアと異常検知

• 一般にZスコア±3は異常とみなしますが、文脈に依存します

• しきい値を高くすると検出される異常は減りますが、感度設定に依存します

練習してみましょう！

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