4、数据科学中的多种分析方法与应用

数据科学中的多种分析方法与应用

1. 时间序列分析

当我们有一个随时间变化的目标变量，并且需要预测其近期值时，就会涉及到时间序列分析，比如预测未来几天的股票价值。通常，用于此类问题的特征值是目标变量的先前实例以及其他时间变量。不过，我们需要回溯多远的数据，很大程度上取决于具体问题。此外，这些特征的性质以及它们对模型的贡献也需要确定。

与回归类似，时间序列分析旨在最小化目标变量的误差，因为目标变量往往是连续的。但问题在于，为了预测更远的未来，需要使用多个预测数据点，这样预测中的小误差很可能会累积。这就是这类问题更容易受到所谓的“蝴蝶效应”影响的原因，因此准确的测量和预测对于这类系统的稳健性能至关重要。

2. 异常检测

异常检测方法，也称为新奇检测，是解决某些难以用其他方法解决的问题的强大工具。例如，在大量普通交易中识别特定的异常交易（如欺诈交易）。这些异常情况通常是系统的问题，如果不加以处理，会给系统及其最终用户带来很多问题。比如在计算机网络数据中，异常情况可能是黑客攻击、阻塞或系统错误。最坏的情况是，这些异常会危及用户体验，甚至给计算机带来安全问题。

虽然异常检测在某种程度上属于分类问题，但它并非通过传统的分类方法来实现。因为传统分类需要预测分析系统所预测的每个类别都有足够的示例。由于异常情况按定义来说非常罕见，分类器往往无法正确学习该特定类别，导致预测不准确。

一种特殊的异常检测是单变量的离群值预测。虽然这种情况相对基础，因为通常可以非常准确地确定离群值，甚至常常无需任何计算，但这也并非简单问题。随着维度的增加，问题变得越来越具有挑战性，因为传统用于确定极端情况的统计方法无法准确预测异常。因此，大多数现代异常检测技