DataWhale 組隊學(xué)習(xí) 2021.05 組隊學(xué)習(xí)系列筆記一

異常檢測概述思維導(dǎo)圖

核心內(nèi)容：

一、 異常檢測是做什么：劃分正常數(shù)據(jù)（預(yù)期行為數(shù)據(jù)）與非正常數(shù)據(jù)（預(yù)期行為差異數(shù)據(jù)）

二、 實現(xiàn)方法：統(tǒng)計方法、線性模型、聚類和集成方法。

三、技術(shù)難點(diǎn)：類不平衡問題、噪音干擾

四、實際可應(yīng)用場景：銀行柜員虛增業(yè)務(wù)量識別、柜面客戶異常行為識別（異常業(yè)務(wù)）

五：問題：

1.1 異常類別中，條件異常和群體異常，通過異常檢測分出異常群體，甚至包括點(diǎn)異常。區(qū)分了兩個群體A和B后，怎么進(jìn)一步判斷A、B的標(biāo)簽，到底哪個是異常的問題？