 Construire un algorithme pour détecter les anomalies dans une série temporelle.
 L'algorithme doit utiliser des méthodes statistiques pour détecter les valeurs aberrantes et les anomalies dans un ensemble de données de séries chronologiques. Cela peut inclure des méthodes telles que l'écart type, les centiles et l'intervalle interquartile (IQR). De plus, l'algorithme doit tenir compte de la dynamique de l'ensemble de données, comme le taux de changement de la valeur ou de tout modèle dans les données. Si les points de données sont significativement différents du comportement moyen des données ou d'autres points de données, l'algorithme peut les marquer comme des anomalies.