Ausreißererkennung ist ein Verfahren zur Identifizierung ungewöhnlicher Muster in einem bestimmten Datensatz. Es handelt sich um eine Form des unüberwachten Lernens, bei dem nach Mustern gesucht wird, die sich signifikant von der Mehrheit der Datenpunkte in einem Datensatz unterscheiden. Die Erkennung von Ausreißern wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt, darunter die Erkennung von Betrug, Anomalien und Marketinganalysen.
Die Ausreißererkennung ermöglicht es Datenwissenschaftlern, ungewöhnliche Datenpunkte oder Muster zu identifizieren, die mit anderen Methoden nur schwer zu erkennen sind. Dies kann in einer Vielzahl von Bereichen äußerst nützlich sein, von der Erkennung von Ausreißern in Finanzdaten bis zur Aufdeckung von Betrug in Transaktionsdaten. Durch die Erkennung von Ausreißern können Datenwissenschaftler wertvolle Erkenntnisse über potenzielle Probleme gewinnen und entsprechende Maßnahmen ergreifen.
Ausreißer können in drei verschiedene Arten unterteilt werden: globale Ausreißer, lokale Ausreißer und kontextbezogene Ausreißer. Globale Ausreißer sind Datenpunkte, die sich erheblich von der Mehrheit der Datenpunkte im Datensatz unterscheiden. Lokale Ausreißer sind Datenpunkte, die sich von der Mehrheit der Punkte in einer bestimmten Teilmenge des Datensatzes unterscheiden. Kontextuelle Ausreißer sind Datenpunkte, die sich von der Mehrheit der Datenpunkte in einem bestimmten Kontext unterscheiden.
Zu den gängigen Verfahren zur Erkennung von Ausreißern gehören clusterbasierte Methoden, dichtebasierte Methoden und statistisch basierte Methoden. Clustering-basierte Methoden verwenden Clustering-Algorithmen, um Datenpunkte zu identifizieren, die sich von der Mehrheit der Datenpunkte im Datensatz unterscheiden. Dichtebasierte Methoden suchen nach Datenpunkten, die weit von der Mehrheit der Datenpunkte im Datensatz entfernt sind. Statistische Methoden verwenden statistische Tests, um Datenpunkte zu identifizieren, die sich signifikant von der Mehrheit der Datenpunkte im Datensatz unterscheiden.
Die Implementierung der Ausreißererkennung erfordert eine sorgfältige Prüfung der Daten und der verwendeten Techniken. Datenwissenschaftler sollten die Daten sorgfältig vorverarbeiten, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und bereit für die Analyse sind. Dann sollte der Datenwissenschaftler die geeignete Technik für die Daten und die Aufgabe auswählen. Schließlich sollte der Datenwissenschaftler die Technik anwenden und die Ergebnisse auswerten.
Die Erkennung von Ausreißern kann ein nützliches Instrument sein, hat aber auch ihre Tücken. Einer der häufigsten Fehler ist die Annahme, dass alle Ausreißer schlecht sind und aus dem Datensatz entfernt werden sollten. Dies kann eine gefährliche Annahme sein, denn es kann triftige Gründe dafür geben, dass ein Datenpunkt ein Ausreißer ist. Datenwissenschaftler sollten bei der Interpretation der Ergebnisse der Ausreißererkennung Vorsicht walten lassen und alle Ergebnisse mit Vorsicht genießen.
Die Ausreißererkennung kann wertvolle Erkenntnisse liefern, die zur Verbesserung einer Vielzahl von Prozessen genutzt werden können. Von der Betrugserkennung bis zur Identifizierung von Kundensegmenten kann die Ausreißererkennung Datenwissenschaftlern helfen, ein besseres Verständnis ihrer Daten zu erlangen. Durch die Erkennung von Ausreißern können Datenwissenschaftler Einblicke in potenzielle Probleme gewinnen und dann entsprechende Maßnahmen ergreifen.
Die Erkennung von Ausreißern kann aufgrund der Komplexität der Daten und der verwendeten Techniken schwierig sein. Häufig ist eine Vorverarbeitung der Daten erforderlich, um sicherzustellen, dass die Daten sauber und für die Analyse bereit sind. Darüber hinaus kann die Auswahl der geeigneten Technik für die Daten und die Aufgabe eine Herausforderung darstellen. Schließlich kann die Interpretation der Ergebnisse der Ausreißererkennung schwierig sein, da Ausreißer nicht immer schlechte Datenpunkte sind.
Die Ausreißer-Erkennung wird in einer Vielzahl von Anwendungen eingesetzt. Zu den üblichen Anwendungen gehören die Erkennung von Betrug, Anomalien und Marketinganalysen. Die Erkennung von Ausreißern kann verwendet werden, um Kunden zu identifizieren, die wahrscheinlich auf eine Werbeaktion reagieren, oder um ungewöhnliche Muster in Finanzdaten zu erkennen. Sie kann auch verwendet werden, um Anomalien in den Daten zu erkennen, die auf Betrug oder böswillige Aktivitäten hinweisen könnten.
Es gibt drei grundlegende Ansätze für die Erkennung von Anomalien:
1. statistischer Ansatz: Bei diesem Ansatz werden statistische Methoden verwendet, um Anomalien zu erkennen. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn die Daten normal verteilt sind.
2. Ansatz des maschinellen Lernens: Bei diesem Ansatz werden Algorithmen des maschinellen Lernens verwendet, um aus Daten zu lernen und Anomalien zu erkennen. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn die Daten nicht normalverteilt sind.
3. Data-Mining-Ansatz: Bei diesem Ansatz werden Data-Mining-Techniken eingesetzt, um Muster in Daten zu finden, die zur Erkennung von Anomalien verwendet werden können. Dieser Ansatz ist nützlich, wenn die Daten nicht normal verteilt sind und eine große Datenmenge vorliegt.
Es gibt verschiedene Techniken, die bei der Analyse von Daten mit Ausreißern verwendet werden können. Eine Möglichkeit ist die Verwendung eines robusten Maßes, z. B. des Medians, der von Ausreißern weniger beeinflusst wird als der Mittelwert. Eine andere Möglichkeit besteht darin, die Daten zu transformieren, z. B. mit Hilfe einer logarithmischen Transformation, die dazu beitragen kann, die Daten normaler zu machen
IQR ist ein statistisches Verfahren, das zur Ermittlung von Ausreißern in Datensätzen verwendet wird. Sie wird als Differenz zwischen dem 75. Perzentil und dem 25. Perzentil berechnet. Datenpunkte, die unter dem 25. Perzentil oder über dem 75. Perzentil liegen, gelten als Ausreißer.