Вопрос или проблема
Я работаю с большим набором данных (более 300 столбцов, более 500 тысяч строк) и мне поручили построить алгоритм обнаружения аномалий, но я не уверен, как определить или подойти к этим аномалиям значимым образом.
Некоторые примеры, которые мы заметили, включают:
- Аномалия временной метки: В определенный день 80% временных меток имели одно и то же значение времени (23:59:59).
- Аномалия идентификатора: Ключевое поле часто отображает “NOT_POPULATED”, что указывает на ошибку при извлечении из источника.
Я думаю, что анализ распределения за несколько дней мог бы помочь выявить такие шаблоны.
Также, существуют ли рекомендации по ML/статистическим подходам для выявления неожиданных значений или всплесков при работе с высокой разреженностью и данными большого масштаба?
Ответ или решение
Теория
Выявление аномалий в разреженных данных – это сложная задача, которая требует специфических методов и подходов из-за особенностей данных, таких как высокая доля отсутствующих значений и низкая плотность информации. Аномалии могут проявляться в разных формах: временные аномалии, как в случае с вашими временными метками, где 80% значений одинаковы в конце дня, и анномалии идентификаторов, где ключевое поле иногда заполняется ошибкой "NOT_POPULATED". Такие аномалии часто указывают на ошибки в процессе сбора данных или неожиданные события.
Основными подходами к выявлению аномалий являются статистические методы, методы машинного обучения и гибридные подходы. Статистические методы фокусируются на выявлении точек, которые значительно отклоняются от ожидаемого распределения. Методы машинного обучения включают в себя использование сетей глубокого обучения, кластеризации и деревьев принятия решений для динамического выявления аномалий. Гибридные методы сочетают в себе оба подхода для достижения наилучших результатов, особенно в больших и сложных наборах данных.
Примеры
-
Временные аномалии: Временные метки, показанные в вашем случае, могут быть рассмотрены с точки зрения распределения временных значений. Например, если определенное время сильно превалирует, это может указывать на системное несоответствие или ошибку в алгоритме, собирающем данные.
-
Текстовые аномалии: В случае с идентификатором "NOT_POPULATED", это может служить индикатором системной или периодической ошибки в вашем процессе извлечения данных. Статистическая частота таких значений может быть использована для понимания возможных причин ошибок.
Применение
-
Анализ распределения: Проведите анализ распределения данных по временным меткам, идентификаторам и другим ключевым признакам. Использование гистограмм и графиков плотности поможет вам визуализировать нормальные и аномальные варианты распределения данных.
-
Агрегация временных рядов: Разбейте временные ряды на интервалы, что позволит легче заметить аномалии скоплений во временном распределении.
-
Машинное обучение: Рассмотрите возможность использования алгоритмов кластеризации, таких как k-means, для выделения групп аномалий. Деревья решений и случайные леса могут помочь в обнаружении аномальных структур в алгоритмах классификации.
-
Гибридный подход: Постройте комплексную модель, использующую свойства статистического анализа вкупе с обучаемыми алгоритмами для динамического выявления аномалий и их глубокой инспекции.
-
Автоматизация обработки данных: Используйте инструменты ETL-процесса (извлечение, трансформация, загрузка) для очистки данных, что поможет минимизировать количество ошибок, таких как "NOT_POPULATED".
-
UTS модели: Используйте унифицированные модели временных рядов (UTS) для анализа временных рядов аномалий. Эти модели способны действительно учитывать временные зависимости и тренды.
Ваши действия могут привести к более гармоничному процессу обработки и анализа данных, повышая общую эффективность системы и предотвращая сбои, указанные в примерах. Исследование и применение технологии выявления аномалий может значительно улучшить качество данных и оптимизировать рабочие процессы в будущем.