20、异常检测的实际应用案例

异常检测的实际应用案例

异常检测作为一种重要的数据分析技术，在多个领域都有着广泛的应用。下面将详细介绍其在不同领域的具体应用情况。

金融交易领域

在金融交易中，异常检测可用于识别欺诈性交易。例如，可以使用生成对抗网络（GANs）来模拟消费者的正常交易历史，通过判别器标记异常。生成器旨在生成与正常交易数据分布相似的合成数据，判别器则学习将任何看起来异常的数据点预测为虚假的，欺诈性交易将被标记为虚假。
交易历史还具有时间成分，交易往往会随时间呈现出一定的模式。例如，季节性消费是一种常见模式，消费者在某些季节的消费额通常会高于平时。时间序列模型可以学习这些特定于消费者的交易模式。如果出现偏离正常模式的交易模式，这些模型会立即识别并标记为异常。

环境领域

在环境方面，异常检测有多个适用场景。无论是森林砍伐、冰川融化、空气质量还是水质，异常检测都有助于识别异常活动。
- 空气质量监测 ：空气质量指数通过放置在监测区域不同位置的各种传感器进行测量，这些传感器定期将数据发送到中央系统，形成时间序列数据。每个测量值包含多个属性或特征，可将这些数据输入到神经网络（如自动编码器）中构建异常检测器，也可以使用LSTM、TCN或变换器等模型。
- 气温监测 ：由于全球平均气温持续上升，对历史数据进行时间序列算法训练，并每天进行评估，显著偏离预测值的异常温度将被标记。这些异常可以进一步收集和研究，揭示特定趋势或与气候变化预测模型进行自动比较，以了解实际变暖情况与预测的差异。
- 卫星图像分析 ：异常检测算法可用于卫星图像领域，检测