Laika rindu datiem ir plašs lietojumu klāsts - no galveno darbības rādītāju (KPI) izsekošanas un biznesa tendenču izpratnes līdz modernai modelēšanai un prognozēšanai. Anomāliju noteikšana ir viena no šādām noderīgām lietojumprogrammām. Uzņēmējdarbības lietojumprogrammām, piemēram, krāpšanās ar kredītkartēm atklāšanai, ir vajadzīgas jaudīgas metodes, kas var ievadīt laikrindu datus un identificēt anomālijas reāllaikā.
Anomāliju noteikšana ir labi izpētīta joma, kurā ir pieejami daudzi rīki un metodes. Diezgan daudz R pakotņu ir pieejamas anomāliju noteikšanai, piemēram, | _+_ | un | _+_ | Tomēr nesen pārliecinājos, ka | _+_ | ir intuitīvākā un ērti lietojamākā bibliotēka-gan iesācējiem, gan pieredzējušiem datu zinātniekiem.
Tātad šodienas raksta mērķis ir parādīt | _+_ | ieviešanu anomāliju noteikšanas bibliotēka trīs vienkāršos soļos.
Ienirstam tieši iekšā.
aioz tīkla monētas cena
#mašīnmācīšanās #noviržu noteikšana #anomāliju noteikšana #datu zinātne #laikrindas
virzienā uz datascience.com
Laika rindu anomāliju noteikšana ar anomālizācijas bibliotēku
Laika rindu anomāliju noteikšana ar anomālizācijas bibliotēku. 3 vienkārši soļi laikrindu anomāliju noteikšanai.
Skatīt Arī:
- Fix QuickBooks algu kļūda 15243 (FCS pakalpojums ir atspējots)
- Reāllaika interaktīvās HTML tabulas ar Easybase un DataTables.net
- Izveidojiet dinamisku formu UIKit (kompozīcijas izkārtojums, atšķirīgs datu avots, UICollectionView)
- Kā bloķēt vietnes pārlūkā Chrome
- Firebase administratora SDK ar GraphQL