Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
En analyse des données, la détection des anomalies est une étape cruciale de l'Analyse Exploratoire des Données (EDA). Les anomalies, aussi appelées valeurs aberrantes, sont des observations qui diffèrent significativement de la majorité des données. Elles peuvent indiquer des erreurs de collecte de données, des événements rares ou des phénomènes intéressants particuliers nécessitant une investigation plus approfondie.
La détection d'anomalies est essentielle pour plusieurs raisons : Propreté des données : Les anomalies peuvent fausser les résultats et les modèles d'analyse s'ils ne sont pas traités correctement. Identification des erreurs : Souvent, les anomalies sont le résultat d'erreurs humaines ou techniques lors de la collecte de données. Détection d'événements rares : Germe d'informations précieuses, les anomalies peuvent signaler des incidents rares mais significatifs, comme des fraudes ou des pannes techniques.
Le Zscore mesure l'écarttype par rapport à la moyenne. Une observation est considérée anormale si son Zscore dépasse un seuil déterminé (par exemple, 3).
Calcul : [ Z = \frac{(X \mu)}{\sigma} ] où ( \mu ) est la moyenne et ( \sigma ) est l'écarttype.
Le IQR est une technique non paramétrique définissant des bornes basées sur les quartiles. Une donnée est considérée comme une anomalie si elle se situe en dehors de l'intervalle suivant : [ [\text{Q1} 1.5 \times \text{IQR}, \text{Q3} + 1.5 \times \text{IQR}] ] où Q1 et Q3 sont le premier et le troisième quartile respectivement et IQR est la différence entre Q3 et Q1.
Pour des ensembles de données plus complexes, des méthodes de machine learning comme les Forêts d'Isolation ou les Réseaux de Neurones peuvent être utilisées. Ces techniques apprennent les structures normales des données pour identifier celles qui s'en écartent significativement.
Les techniques de clustering, comme Kmeans, peuvent aussi être utilisées. Les points de données qui ne tombent dans aucun cluster ou sont très éloignés des centres de cluster peuvent être considérés comme des anomalies.
La détection des anomalies améliore la qualité des données et permet de saisir des événements critiques qui pourraient autrement passer inaperçus. En combinant différentes techniques, on peut obtenir une détection plus robuste et plus fiable.
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