blocks|key|1267728|text|在异常检测中需要考虑几个因素。一种简单的方法是用这种方法绘制数据的方格图并计算异常值(盒图描述)。|type|unstyled|depth|inlineStyleRanges|entityRanges|offset|length|data|1267729|如果时间序列是季节性的，您可以采用类似于Twitter异常检测算法(Twitter异常检测)的方法。这使用了一种用于时间序列季节性分解的异常点检测方法(ESD)。|1267730|您也可以使用集群和SVMs。|1267731|也有变化点的检测，我了解较少，但可以非常有效。|1267732|真的，你的答案取决于你的数据有多复杂。有时，一个简单的启发式算法效果最好。|1267733|以下是一些类似的问题：|1267734|时间序列数据中的异常检测-需要帮助|1267735|如何对时间序列数据进行分类和聚类|entityMap|0|LINK|mutability|MUTABLE|url|http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc16.htm|1|https://github.com/twitter/AnomalyDetection|2|https://datascience.stackexchange.com/questions/11446/anomaly-detection-in-time-series-data-help-required?rq=1|3|https://datascience.stackexchange.com/questions/1174/how-to-classify-and-cluster-this-time-series-data?rq=1^0|17|4|0|0|Y|B|1|0|0|0|0|0|0|H|2|0|0|G|3^^$0|@$1|2|3|4|5|6|7|14|8|@]|9|@$A|15|B|16|1|17]]|C|$]]|$1|D|3|E|5|6|7|18|8|@]|9|@$A|19|B|1A|1|1B]]|C|$]]|$1|F|3|G|5|6|7|1C|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|H|3|I|5|6|7|1D|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|J|3|K|5|6|7|1E|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|L|3|M|5|6|7|1F|8|@]|9|@]|C|$]]|$1|N|3|O|5|6|7|1G|8|@]|9|@$A|1H|B|1I|1|1J]]|C|$]]|$1|P|3|Q|5|6|7|1K|8|@]|9|@$A|1L|B|1M|1|1N]]|C|$]]]|R|$S|$5|T|U|V|C|$W|X]]|Y|$5|T|U|V|C|$W|Z]]|10|$5|T|U|V|C|$W|11]]|12|$5|T|U|V|C|$W|13]]]]

There are a few factors to consider in anomaly detection. A simple method would be to plot a boxplot of the data and calculate outliers this way (<a href="http://www.itl.nist.gov/div898/handbook/prc/section1/prc16.htm" rel="nofollow noreferrer">boxplot description</a>).

If the time series is seasonal, you could take an approach similar to Twitter's anomaly detection algorithm (<a href="https://github.com/twitter/AnomalyDetection" rel="nofollow noreferrer">Twitter Anomaly Detection</a>). This uses an outlier detection method (ESD) applied to the seasonal decomposition of the time series.

You could use clustering and SVMs as well.

There is also change-point detection which I understand less but can be very effective.

Really, your answer depends on how complex your data is. Sometimes, a simple heuristic algorithm works the best.

Here are some similar questions:

<a href="https://datascience.stackexchange.com/questions/11446/anomaly-detection-in-time-series-data-help-required?rq=1">Anomaly detection in Time Series Data - Help Required</a>

<a href="https://datascience.stackexchange.com/questions/1174/how-to-classify-and-cluster-this-time-series-data?rq=1">How to classify and cluster this time series data</a>

I have transaction details for credit data (bank transfers, peer to peer transfers, etc). Currently, I have one year worth of data which I cannot properly classify.

I'm looking for input and suggestions about these two questions:

<ol>
<li>How do I detect anomalies in the last hour with previous credit transaction data that I have?</li>
<li>How can I detect anomalies in real-time for the current transaction?</li>
</ol>

Anomaly detection for transaction data

翻译质量差，导致语言生硬或混乱。

没有提供实际的解决方法或示例。

解答不清晰，无法理解或解决问题。

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