विंडो फंक्शंस के साथ अनोमली डिटेक्शन

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण

Chris Hui

VP, Tracked

Standard deviation बनाम rolling standard deviation

Standard deviation मानों के फैलाव की डिग्री बताता है
- High standard deviation = high variance
- Low standard deviation = low variance

हाई और लो standard deviation के अंतर को दिखाता बॉक्स प्लॉट

रोलिंग standard deviation, विंडो सबसेट पर, समय के साथ variance बढ़ने की पहचान में उपयोगी है
variance बढ़े तो यह विश्लेषण के लिए anomaly का संकेत हो सकता है

रोलिंग standard deviation कैसे समय के साथ variance बढ़ना दिखाता है

Standard deviation और anomaly detection

टाइम सीरीज़ के लिए anomaly detection आम तौर पर 68, 95, 99 नियम मानता है
~ 68% मान = mean से 1 standard deviation दूर
95% मान = mean से 2 standard deviation दूर
~ 99.7% मान = mean से 3 standard deviation दूर
कोई भी मान > 3 standard deviations mean से दूर हो तो anomalous है

नॉर्मल डिस्ट्रीब्यूशन जो 68, 98 और 99 नियम के अनुसार anomaly होने से पहले standard deviations की रेंज दिखाता है

Upper और lower कंट्रोल लिमिट्स

मुख्यतः univariate टाइम सीरीज़ पर, multivariate की बजाय, उपयोग होता है
कंट्रोल चार्ट्स स्वीकार्य मानों की upper और lower सीमाएँ पहचानने का प्रभावी विज़ुअल तरीका हैं

जो मान population mean +- 3 standard deviations से आगे हों, वे anomalous हैं

Z-scores क्या हैं?

Z-score बताता है कि कोई डेटा पॉइंट mean से कितने standard deviations ऊपर या नीचे है
पॉज़िटिव Z-score मतलब मान mean से ऊपर है
नेगेटिव Z-score मतलब मान mean से नीचे है
यह standard deviation से अलग है, जो डेटा पॉइंट्स के बीच दूरी मापता है

Z-scores बनाम standard deviation दिखाता चित्र

Z-scores और anomaly detection

Z-scores +-3 आम तौर पर anomalous माने जाते हैं, पर यह संदर्भ पर निर्भर है

Z-score कटऑफ 1 दिखाता विज़ुअल, जिसमें कई anomalies हाइलाइट हैं

ऊँचा Z-score मतलब कम anomalies, पर यह आपकी anomaly detection की sensitivity पर निर्भर करता है

Z-score कटऑफ 2 दिखाता विज़ुअल, जिसमें बहुत कम anomalies हैं

अभ्यास करते हैं!

Tableau में टाइम सीरीज विश्लेषण

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