Phát hiện ngoại vi

Phát hiện ngoại lệ là phương pháp phát hiện các quan sát bất thường hoặc không mong muốn trong tập dữ liệu. Nó liên quan đến việc xác định các điểm dữ liệu nằm ngoài hành vi thông thường. Các ngoại lệ thường được xác định thông qua việc sử dụng các kiểm tra thống kê như biểu đồ hộp, biểu đồ phân tán hoặc độ lệch tuyệt đối trung bình. Tính năng phát hiện ngoại lệ có thể được sử dụng để xác định gian lận, tìm dữ liệu bị thiếu hoặc phát hiện bất kỳ hoạt động bất thường nào trong một tập dữ liệu nhất định.

Các ngoại lệ có thể được gây ra bởi nhiều yếu tố khác nhau như lỗi nhập dữ liệu, lỗi đo lường, lỗi lấy mẫu hoặc do sự xuất hiện hiếm gặp. Các ngoại lệ có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và hợp lệ của tập dữ liệu và do đó, việc phát hiện ngoại lệ rất quan trọng để có được kết quả phân tích chính xác hơn.

Phát hiện ngoại lệ còn được gọi là phát hiện bất thường, phân tích ngoại lệ hoặc phân tích bất thường. Nó thường được sử dụng để phát hiện các sự kiện hiếm gặp trong bảo mật máy tính, chẳng hạn như các nỗ lực hack hoặc mục đích xấu. Nó cũng có thể được sử dụng để phát hiện các mặt hàng quý hiếm trong tập dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ mới.

Phát hiện ngoại lệ là một công cụ mạnh mẽ được các cá nhân và tổ chức sử dụng để phân tích bộ dữ liệu để tìm ra bất kỳ ngoại lệ nào có thể xảy ra. Đây là một phần quan trọng của phân tích dữ liệu và có thể được sử dụng để đưa ra quyết định tốt hơn và đưa ra kết luận chính xác hơn.