季節性のある時系列で複数の外れ値を検出する

Rで学ぶ異常検知入門

Alastair Rushworth

Data Scientist

月次売上データ

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 検定は不適切

  • 季節性の可能性
  • 複数の外れ値の可能性
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月次売上の可視化

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

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Seasonal-Hybrid ESD アルゴリズムの使い方

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

引数

  • x: 値のベクトル
  • period: 繰り返し周期
  • direction: 小さい外れ値（'neg'）、大きい外れ値（'pos'）、両方（'both'）を検出

パッケージは https://github.com/twitter/AnomalyDetection から入手

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Seasonal-Hybrid ESD アルゴリズムの出力

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

sales_ad$anoms

  index anoms
1    14 1.561
2   108 2.156
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Seasonal-Hybrid ESD アルゴリズムのプロット

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

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