Welche mathematischen Methoden gibt es, um Anomalien in Zeitreihendaten zu finden? Welche relevanten wissenschaftlichen Publikationen können Sie empfehlen?
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Es gibt eine Vielzahl von mathematischen Methoden zur Messung von Zeitreihen in der Zeitreihe von EO, von denen einige unten aufgeführt sind: 1. Statistische Methoden: Statistische Methoden wie Z-Score, Box Plot und kumulative Summe (CUSUM) können verwendet werden, um Anomalien in Zeitreihendaten zu erkennen. Diese Methoden arbeiten, indem Sie den aktuellen Datenpunkt mit den historischen Daten vergleichen und eine Partitur berechnen, die den aktuellen Datenpunkt von den historischen Daten abweicht. 2. Maschinelle Lernmethoden: Maschinelle Lernmethoden wie Clustering, Entscheidungsbäume und neuronale Netzwerke können verwendet werden, um Anomalien in Zeitreihendaten zu erkennen. Diese Methoden arbeiten, indem Sie ein Modell auf historische Daten und das Modell verwenden, um zukünftige Datenpunkte vorherzusagen. Jeder Datenpunkt, der signifikant von den vorhergesagten Werten abweicht, wird als Anomalie betrachtet. 3. Fourier Analyse: Fourier Analyse ist eine mathematische Methode, die eine Zeitreihe in seine Frequenzkomponenten zerlegt. Durch die Analyse der Frequenzkomponenten einer Zeitreihe ist es möglich, Anomalien zu erkennen, die in regelmäßigen Abständen auftreten.
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Wie wähle ich die richtige für meine Daten aus?
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Die Wahl der richtigen Methode für die Erkennung von Anomalien in Ihren Zeitreihendaten hängt von verschiedenen Faktoren ab, wie z.B. der Art der Daten, der Art der Anomalien, die Sie suchen, und den Anforderungen an die Genauigkeit. Hier sind einige Richtlinien, die Ihnen helfen, die richtige Methode auszuwählen: 1 Verstehen Sie die Art Ihrer Daten: Sie sollten die Eigenschaften Ihrer Zeitreihendaten verstehen, wie ihre Saisonalität, Trend und Lärm. Zum Beispiel, wenn Ihre Daten eine starke saisonale Komponente haben, können Sie Methoden betrachten, die Saisonalität handhaben können. 2 Bestimmen Sie die Art der Anomalien, die Sie suchen: Unterschiedliche Methoden können für verschiedene Arten von Anomalien geeignet sein, wie plötzliche Änderungen, Ausreißer oder wiederkehrende Muster. Zum Beispiel, wenn Sie nach Ausreißern suchen, können Sie statistische Methoden wie Z-Score oder Grubbs' Test betrachten. 3 Bewerten Sie die Leistung verschiedener Methoden: Sie sollten die Leistung verschiedener Methoden vergleichen, die auf Ihre Daten zu wählen, die am besten funktioniert.
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