Detectarea anomaliilor cu funcții de fereastră

Analiza seriilor de timp în Tableau

Chris Hui

VP, Tracked

Abaterea standard vs. abaterea standard mobilă

  • Abaterea standard măsoară gradul de dispersie al valorilor
    • Abatere standard ridicată = varianță mare
    • Abatere standard scăzută = varianță mică

Vizualizare box plot ilustrând diferența dintre abaterea standard ridicată și cea scăzută

  • Abaterea standard mobilă, calculată pe un subset de fereastră, este utilă pentru identificarea creșterii varianței în timp

  • O varianță în creștere poate semnala o anomalie ce necesită analiză

Imagine care arată cum abaterea standard mobilă evidențiază creșterea varianței în timp

Analiza seriilor de timp în Tableau

Abaterea standard și detectarea anomaliilor

  • Detectarea anomaliilor pentru serii temporale urmează în general regula 68, 95, 99

  • ~ 68% din valori = 1 abatere standard față de medie

  • 95% din valori = 2 abateri standard față de medie
  • ~ 99,7% din valori = 3 abateri standard față de medie
  • Orice valoare > 3 abateri standard față de medie este anomalie

Distribuție normală ilustrând intervalele de abateri standard și regula 68, 95, 99

Analiza seriilor de timp în Tableau

Limite superioare și inferioare de control

  • Utilizat în principal pentru analiza seriilor temporale univariate, nu multivariate

  • Diagramele de control sunt o metodă vizuală eficientă pentru identificarea limitelor acceptabile ale valorilor

  • Valorile care depășesc media populației ± 3 abateri standard sunt anomalii

Analiza seriilor de timp în Tableau

Ce sunt scorurile Z?

  • Scorul Z reprezintă numărul de abateri standard față de medie

  • Un scor Z pozitiv indică o valoare peste medie

  • Un scor Z negativ indică o valoare sub medie

  • Diferit de abaterea standard, care măsoară distanța dintre punctele de date

Imagine care ilustrează scorurile Z față de abaterea standard

Analiza seriilor de timp în Tableau

Scoruri Z și detectarea anomaliilor

  • Scorurile Z ±3 sunt considerate anomalii, dar acest lucru depinde de context

Vizualizare cu un prag Z de 1, evidențiind mai multe anomalii

  • Praguri mai mari înseamnă mai puține anomalii, în funcție de sensibilitatea detecției

Vizualizare cu un prag Z de 2, evidențiind foarte puține anomalii

Analiza seriilor de timp în Tableau

Să exersăm!

Analiza seriilor de timp în Tableau

Preparing Video For Download...