21、异常检测：从实际应用到未来趋势

异常检测：从实际应用到未来趋势

1. 异常检测在不同行业的应用

1.1 智能家居

智能家居系统包含众多集成组件，如智能恒温器、冰箱和互联设备等，这些组件可通过智能手机应用相互通信。在异常检测方面，以智能恒温器为例，可监测用户在不同天气条件下设置的最佳温度，利用深度学习算法分析所有家庭恒温器的使用情况，检测温度的突然升降等异常，这可能意味着空调或加热器出现故障。冰箱也具备使用监测功能，若用户每周都会补充食物，但连续几周未补货，冰箱可提醒用户购物，这就是一种异常情况。

1.2 零售行业

零售行业利用异常检测算法解决多种问题。在供应链效率方面，可检测商品和服务分配中的异常。同时，关注客户退货情况也很重要，因为处理退货商品有时较为棘手，有时以清仓价出售比重新补货成本更低。另外，分析客户销售数据对于营收和未来产品规划及销售策略制定至关重要。若实际销售与预测销售不匹配，就需调整产品订单，以避免供应过剩或不足。

2. 深度学习异常检测的实施步骤

2.1 关键步骤

建立异常检测实践的关键步骤如下：
1. 确定业务用例并明确期望。
2. 定义可用数据，理解数据及其性质。
3. 建立数据处理流程。
4. 确定使用的模型类型。
5. 讨论模型的使用和执行策略。
6. 调查结果并进行反馈分析，评估对业务的影响。
7. 将模型应用于日常业务活动。

2.2 模型选择的影响因素

选择异常检测算法时，需考虑以下因素：
| 影响因素 | 具体内容 |
| — | — |
| 异