Data Anomalies – स्वचालित पहचान¶

Purpose¶

नियम लिखे बिना असामान्यताओं को पकड़ें।

Technical Features¶

Metrics analyzed¶

• रिकॉर्ड वॉल्यूम
• लापता मान
• वितरण और हिस्टोग्राम
• मानों की सीमा
• अद्वितीयता

Intelligent detection¶

• ऐतिहासिक सीख का उपयोग करके अपेक्षित सीमाओं को गतिशील रूप से परिभाषित करता है
• जब वास्तविक डेटा अपेक्षित सीमाओं के बाहर होता है तो असामान्यताओं को चिह्नित करता है

Detection Scenarios¶

• वॉल्यूम ड्रॉप/स्पाइक → उदाहरण: दैनिक लेन-देन का आधा गायब होना
• कॉलम स्वैप → पहला नाम और अंतिम नाम के कॉलम उलट जाना
• अनपेक्षित मान → “Zurich” का ऑस्ट्रियाई शहरों में दिखना

Value¶

यह उन चीज़ों को स्वचालित करता है जिनके लिए आमतौर पर सैकड़ों मैन्युअल नियम चाहिए होते हैं।