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Mining Deviants in a Time Series Database

机译:在时间序列数据库中挖掘偏差

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摘要

Identifying outliers is an important data analysis function. Statisticians have long studied techniques to identify outliers in a data set in the context of fitting the data to some model. In the case of time series data, the situation is more murky. For instance, the "typical" value could "drift" up or down over time, so the extrema may not necessarily be interesting. We wish to identify data points that are somehow anomalous or "surprising".
机译:识别异常值是一项重要的数据分析功能。统计人员长期研究了在将数据拟合到某种模型的背景下识别数据集中的异常值的技术。就时间序列数据而言,情况更加模糊。例如,“典型”值可能随时间“向上”或“向下”漂移,因此极值可能不一定有趣。我们希望识别出某种程度上异常或“令人惊讶”的数据点。

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