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 Zeitreihendaten hängt von mehreren Faktoren ab, wie die Art der Daten, die Häufigkeit und Schwere der Anomalien und die verfügbaren Rechenressourcen. Hier sind einige Schritte, um Ihnen zu helfen, die richtige Methode für Ihre Daten auszuwählen: 1. Verstehen Sie Ihre Daten: Bevor Sie eine Methode wählen, ist es wichtig, ein gutes Verständnis der Eigenschaften Ihrer Zeitreihendaten wie Reichweite, Verteilung und Variabilität zu haben. Dies wird Ihnen helfen, festzustellen, welche Methode für Ihre Daten am besten geeignet ist. 2. Definieren Sie Ihre Anomalie: Wenn Sie ein klares Verständnis Ihrer Daten und die Art der Anomalie haben, die Sie erkennen möchten, bewerten Sie verschiedene Methoden, die häufig für die Erkennung von Anomalien in Zeitreihen verwendet werden.
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