Détection d'anomalies avec les fonctions de fenêtre

Analyse des séries chronologiques dans Tableau

Chris Hui

VP, Tracked

Écart-type vs écart-type glissant

  • L'écart-type mesure la dispersion d'un ensemble de valeurs
    • Écart-type élevé = forte variance
    • Écart-type faible = faible variance

Un diagramme à moustaches montrant la différence entre un écart-type élevé et faible

  • L'écart-type glissant, calculé sur une fenêtre, aide à repérer une hausse de variance dans le temps

  • Si la variance augmente, cela peut signaler une anomalie à analyser

Une image montrant comment l'écart-type glissant révèle une variance croissante dans le temps

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Écart-type et détection d'anomalies

  • La détection d'anomalies en séries chronologiques suit en général la règle 68, 95, 99

  • ~ 68 % des valeurs = à 1 écart-type de la moyenne

  • 95 % des valeurs = à 2 écarts-types de la moyenne
  • ~ 99,7 % des valeurs = à 3 écarts-types de la moyenne
  • Toute valeur > 3 écarts-types de la moyenne est anormale

Une loi normale illustrant la plage d'écarts-types avant qu'une valeur soit jugée anormale selon la règle 68, 98 et 99

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Limites de contrôle supérieure et inférieure

  • Principalement utilisé pour l'analyse univariée de séries chronologiques, plutôt que multivariée

  • Les graphiques de contrôle visualisent efficacement les bornes supérieure et inférieure des valeurs acceptables

  • Les valeurs au-delà de la moyenne ± 3 écarts-types sont anormales

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Qu'est-ce qu'un score Z ?

  • Le score Z est le nombre d'écarts-types qui sépare une donnée de la moyenne

  • Un score Z positif indique une valeur au-dessus de la moyenne

  • Un score Z négatif indique une valeur sous la moyenne

  • Distinct de l'écart-type, qui mesure la dispersion entre les points de données

Une image comparant les scores Z et l'écart-type

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Scores Z et détection d'anomalies

  • Des scores Z ±3 sont jugés anormaux, mais c'est contextuel

Un visuel montrant un seuil de score Z à 1, avec plusieurs anomalies

  • Plus le score Z est élevé, moins il y a d'anomalies, selon la sensibilité de votre détection

Un visuel montrant un seuil de score Z à 2, avec très peu d'anomalies

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Passons à la pratique !

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