при оценке влияния отклонения, оценке рисков и преимуществ применения корректировок процесса. В конце концов, аномалии данных важны, потому что они дают представление о процессах.
Непрерывный процесс оценки воздействия аномалий данных предоставляет ценную информацию. Эта информация предоставляет полезную информацию о процессе и предоставляет лицам, принимающим решения, информацию, которую можно использовать для повышения эффективности процесса.
Этот подход дает возможность создавать аномалии данных, которые дают возможность оценить влияние аномалии. Цель состоит в том, чтобы получить представление о процессах и улучшить их производительность. В таком сценарии подход дает четкое представление о типе изменения процесса, которое может быть произведено, и о влиянии отклонения. Это может быть полезная информация, которую можно использовать для выявления аномалий процесса, которые можно оценить для оценки влияния отклонения. Процесс выявления аномалий процесса очень важен для получения ценных данных для оценки потенциальных аномалий в производительности процесса.
Анализ аномалий – это процесс, который оценивает частоту отклонений данных и сравнивает ее с фоновой частотой. Критерием оценки частоты отклонения данных является большее количество отклонений данных, а не естественное возникновение аномалий данных. В этом случае частота измеряется путем сравнения количества отклонений данных с фоном возникновения отклонений данных.
Это предоставляет информацию о том, сколько отклонений данных вызвано процессом с течением времени и частотой отклонения. Это также может обеспечить связь с основным процессом отклонения. Эта информация может быть использована для понимания основной причины отклонения. Более высокая частота отклонения данных дает ценную информацию о процессе отклонения. В такой ситуации, вероятно, будет обнаружен риск отклонения и могут быть оценены необходимые изменения процесса.
Многие исследования проводятся по анализу аномалий данных для выявления факторов, способствующих возникновению аномалий данных. Некоторые из этих факторов относятся к процессам, которые требуют частых изменений процессов. Некоторые из этих факторов можно использовать для выявления процессов, которые могут быть аномальными. Многие параметры можно найти в системах, обеспечивающих характеристики процесса.
Изучение правила ассоциации
Изучение ассоциативных правил – это основанный на правилах метод машинного обучения для обнаружения интересных отношений между переменными в больших базах данных примеров. Эта техника вдохновлена слуховой системой, где мы изучаем правила ассоциации слухового стимула и только этого стимула.
Иногда при работе с набором данных мы не уверены, релевантны ли строки набора данных для задачи обучения, и если да, то какие. Мы можем захотеть пропустить те строки
