异常值检测

发布网友 发布时间：2024-10-24 00:23

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热心网友 时间：8分钟前

在网站运行过程中，异常值检测对于识别和解决问题至关重要。这里，我们将通过实例探讨如何进行异常值检测。

故事始于几天前，老大提出了问题：网站出现故障，导致一些异常情况，我们需要找出是哪个时间段导致的。我立即想到数据挖掘中的异常值检测方法，包括无监督学习中的K-means、DB方法、LOF法以及有监督学习中的朴素贝叶斯分类、逻辑回归等。

我询问老大，通常在故障期间，哪些指标会出现问题？老大回答，我们通常关注的是某一时段的访问量和跳出率。访问量的异常增加是常见的故障标志。

根据这个线索，我采取了以下步骤进行异常值检测：

首先，假设在一个周期内同一时间段的访问量保持稳定，比较周期内任意两天的数据。计算两天同一时段的访问量差异的绝对值，将其视为两天的“距离”。如果这个“距离”很大，那么可以将其视为异常值。

为了确定异常值的范围，我们设一个标准，通常假设数据稳定时，两天的距离应该位于一个范围内，以均值u和标准差s为基准，计算出以下阈值：u-s, u-2s, u-3s。在这些阈值内，有68.29%、95.44%和99.74%的概率分别为异常值。

接着，我使用R语言进行数据计算与绘图，制作了一份含有异常值的数据集。通过调整数据，我能够识别出异常值。

考虑到异常值可能导致均值和标准差的偏移，我采取了稳健的方法，即去掉一个最大值和一个最小值，以减少异常值的影响。

根据流量异常增大的特性，我只关注u+s, u+2s, u+3s这一侧的值。在数据处理和异常值识别过程中，没有发现特别的错误。

通过画图和数据标记，异常值被清晰地识别出来。在9点、10点和16点，分别有67%、99%和95%的概率出现异常值。

最后，我使用qcc包中的函数进行快速异常值识别。qcc函数默认对数据进行整体均值与标准差的计算，这可能会导致结果不够稳健。如果有调整最大最小值参数的选项，那将能更精确地识别异常值。

异常值检测在网站运行中起着关键作用。通过合理的方法和工具，我们可以有效地识别并处理异常情况，确保网站的稳定运行。