如何检测结构化数据异常

结构化数据异常检测是一类重要的数据分析方法，主要用于识别数据集中的异常对象。这些异常对象可能源自不同的数据源、自然变异或者数据测量和收集过程中的误差。在面对大量结构化数据时，有效地检测这些异常对象对于保障数据质量、防止决策失误以及支持后续的数据分析具有重要意义。

方法一：基于统计学的方法

基于统计学的方法主要包括3σ 法和z-score法等。这些方法通过对数据分布的统计分析来识别异常值。例如，3σ法认为，数据分布的绝大多数应该落在平均值的三个标准差范围内，因此，任何超出这个范围的数据点都可以被视为异常。

方法二：基于模型的方法

基于模型的方法主要包括knn算法、cof算法、lof算法、cblof算法、gmm算法、alad算法和lunar算法等。这些方法通过构建数学模型来描述正常数据的行为，然后将新数据点与模型进行比较，从而识别出异常数据。

方法三：图神经网络方法

近年来，图神经网络（GNN）在结构化数据的异常检测中展现出强大的潜力。GNN可以通过学习包含节点自身特征和邻居信息的嵌入表示，来完成分类、重建、回归等下游任务。特别是在图异常检测中，GNN能够利用不同实体之间的关联信息，更好地服务于实际场景，如网络安全、欺诈检测、水军检测、金融风控、故障监测等。

方法四：谱域视角下的图异常检测

香港科技大学和斯坦福大学的研究者首次从谱域的角度分析了异常数据可能造成的影响。他们观察到，异常数据会导致频谱能量出现“右移”现象，即频谱能量分布从低频向高频移动。基于这一发现，他们提出了Beta小波图神经网络（BWGNN），它拥有多个具有局部性的带通滤波器，能够更好地捕获“右移”产生的高频异常信息。

方法五：时间序列方法

时间序列方法适用于处理随时间变化的数据。例如，移动平均（MA）是一种常用的分析时间序列的工具，它可以过滤高频噪声和检测异常点。同比和环比计算公式也适用于监控数据的周期性变化，并及时发现异常。

总结

综上所述，结构化数据异常检测可以采用多种方法，包括基于统计学的方法、基于模型的方法、图神经网络方法、谱域视角下的图异常检测方法以及时间序列方法。在实际应用中，可以根据数据特点和应用场景选择合适的方法来进行结构化数据异常检测。