异常数据挖掘：实例与应用

异常数据实例-异常检测是数据挖掘与商务智能领域的重要组成部分，它关注的是识别和处理数据集中那些与其他数据显著不同、可能反映特殊情况或异常行为的数据点。异常数据的存在既可能是由于程序处理时的失误，比如将默认值设为了负值（如年龄为-999），也可能源于实际情况，例如企业高层管理人员的高薪酬（如平安保险高管的高额收入）虽然罕见，但在特定情境下是合理的。 异常数据挖掘是一种数据分析技术，旨在从大量数据中找出那些不符合预期规律的对象。这一过程涉及两个关键任务：首先，定义一种度量方式来量化数据的“异常程度”，这可能基于统计学方法、机器学习算法或领域专业知识；其次，设计有效的搜索策略，以便在众多数据中找到最突出的异常点。Hawkins、Weisberg、Samuels和Porkess等人的定义从不同角度阐述了异常的内涵，强调了它们偏离正常模式的程度。 异常数据在多个领域具有重要意义和实用价值。例如，在金融领域，异常检测可用于电信、保险和银行的欺诈检测，以及风险评估；在电子商务中，它可以用来揭露潜在的犯罪活动；在气象学中，有助于灾害预警；在税务和安检工作中，能帮助发现异常行为模式和可疑个体；在市场营销中，通过对比花费差异，可以定制更精准的营销策略；医学上，异常反应的检测对于药物研究至关重要；在网络安全中，异常检测用于识别网络入侵；甚至在文本编辑中，也能帮助减少错误。 异常挖掘的目标是根据给定的数据集和期望发现的异常数量，找出那些与众不同的对象。然而，由于异常产生的原因往往是不确定的，异常挖掘算法可能会检测出一些看似异常但实际并非如此的数据，因此算法的结果需要结合领域专家的知识进行验证。 异常数据的出现可能源于测量误差、输入错误、系统故障，或者是数据本身的内在特性，甚至是目标对象的异常行为。理解异常数据的本质并准确地识别它们，对于提升数据分析的精确性和决策质量具有重要意义。在实际应用中，异常检测是一个动态的过程，需要不断优化算法以适应不断变化的数据环境。