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異常數(shù)據(jù)識別在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘中，是經(jīng)常會遇到的問題。本文會介紹不同場景下，異常數(shù)據(jù)識別的方法有哪些，以及他們之間的區(qū)別。
當(dāng)前異常數(shù)據(jù)識別的使用場景主要有以下2方面：
1、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘在正式分析前的數(shù)據(jù)處理，識別異常數(shù)據(jù)后，刪除或者修正異常數(shù)據(jù)，避免異常數(shù)據(jù)影響分析結(jié)論；
2、 風(fēng)控業(yè)務(wù)，通過數(shù)據(jù)識別異常用戶、異常訪問、異常訂單、異常支付等，避免黑產(chǎn)團(tuán)隊入侵。
對變量做描述性統(tǒng)計，然后再基于業(yè)務(wù)考慮哪些數(shù)據(jù)是不合理的。常用的統(tǒng)計量是最大值和最小值，判斷這個變量是否超過合理的范圍。例如：用戶的年齡為150歲，這就是異常的。
定義：如果單變量數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，異常值被定義為與平均值偏差超過3倍標(biāo)準(zhǔn)差的值。
原因：是因?yàn)樵谡龖B(tài)分布的假設(shè)下，偏離均值3倍標(biāo)準(zhǔn)差出現(xiàn)的概率小于0.003，是一個小概率事件。
在實(shí)際分析中，我們也不一定要拘泥于3倍標(biāo)準(zhǔn)差，可以根據(jù)實(shí)際嚴(yán)格程度定義，如偏離均值的4倍標(biāo)準(zhǔn)差。
如果原始數(shù)據(jù)的分布是有偏的，不滿足正態(tài)分布時，可通過BOX-COX轉(zhuǎn)化，在一定程度上修正分布的偏態(tài)。轉(zhuǎn)換無需先驗(yàn)信息，但需要搜尋最優(yōu)的參數(shù)λ。
Box-Cox變換的一般形式為：
1）式中y(lambda)為經(jīng)Box-Cox變換后得到的新變量，y為原始連續(xù)因變量，lambda為變換參數(shù)。
2）以上變換要求原始變量y取值為正，若取值為負(fù)時，可先對所有原始數(shù)據(jù)同加一個常數(shù)a，使其（y+a）為正值，然后再進(jìn)行以上的變換。
Box-Cox的python實(shí)現(xiàn)如下，可直接通過函數(shù)boxcox找到最優(yōu)的lambda和轉(zhuǎn)化后的值：
它能顯示出一組數(shù)據(jù)的最大值、最小值、中位數(shù)及上下四分位數(shù)；
箱線圖提供了一種數(shù)據(jù)識別的標(biāo)準(zhǔn)：異常值通常被定義為小于下邊緣或者大于上邊緣的數(shù)據(jù)為異常值。如下圖所示：
上四分位數(shù)：1/4的樣本值取值比他大
下四分位數(shù)：1/4的樣本值取值比他小
上邊緣=上四分位數(shù)+1.5*（上四分位數(shù)-下四分位數(shù)）
下邊緣=下四分位數(shù)-1.5*（上四分位數(shù)-下四分位數(shù)）
箱線圖識別異常數(shù)據(jù)的優(yōu)勢：
1）箱線圖根據(jù)數(shù)據(jù)的真實(shí)分布繪制，他對數(shù)據(jù)不做任何限制性的要求，比如要服從正態(tài)分布等；
2）箱線圖異常數(shù)據(jù)識別依賴于上四分?jǐn)?shù)和下四分位數(shù)，因此異常值極其偏差不會影響異常值識別的上下邊緣。這一點(diǎn)是優(yōu)于3倍標(biāo)準(zhǔn)差方法的。
日常工作中還有一種場景，是需要對時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)控，如：訂單量、廣告訪問量、廣告點(diǎn)擊量；我們需要從時間維度識別出是否異常刷單、刷廣告點(diǎn)擊的問題。像廣告投放場景下，如果發(fā)現(xiàn)渠道刷量，會及時停止廣告投放，減少損失。
對于時間序列數(shù)據(jù)異常識別，根據(jù)數(shù)據(jù)不同的特點(diǎn)，識別方法不同。
如果時間序列呈現(xiàn)平穩(wěn)分布狀態(tài)，即時間序列數(shù)據(jù)圍繞中心值小范圍內(nèi)波動；我們可以定義上下界的恒定閾值，如果超過上下閾值則定義為異常。
所謂動態(tài)閾值是指，當(dāng)前時間的異常閾值是由過去n段時間的時序數(shù)據(jù)計算決定的；通常對于無周期，比較平穩(wěn)的時間序列，設(shè)定動態(tài)閾值的方法是移動平均法。
所謂移動平均法是：
就是用過去n個時間點(diǎn)的時序數(shù)據(jù)的平均值作為下一個時間點(diǎn)的時序數(shù)據(jù)的預(yù)測，
異常數(shù)據(jù)識別即是：確定固定移動窗口n，以過去n個窗口的指標(biāo)平均值作為下一個窗口的預(yù)測值；以過去n個窗口的指標(biāo)的平均值加減3倍方差作為監(jiān)控的上下界。
如果時間序列數(shù)據(jù)是周期性數(shù)據(jù)，可使用STL算法將時序數(shù)據(jù)拆解成趨勢項(xiàng)、周期項(xiàng)和余項(xiàng)。即每個時刻的時序數(shù)據(jù)等于當(dāng)前時序趨勢項(xiàng)、周期項(xiàng)和余項(xiàng)的和（或者乘）。
趨勢項(xiàng)（T_v）：涵蓋了這個時序數(shù)據(jù)的趨勢變化；
周期項(xiàng)（S_v）：涵蓋了時序數(shù)據(jù)的周期變化；
一般使用STL需要確定2個點(diǎn)：
1）確定數(shù)據(jù)周期，外賣業(yè)務(wù)的一個常規(guī)周期為7天，在周一至周五又可以將數(shù)據(jù)周期縮短為1天。
2）拆分規(guī)則，是選擇加法方式還是乘法方式。
加法方式：原始數(shù)據(jù) = 平均季節(jié)數(shù)據(jù) + 趨勢數(shù)據(jù) + 余項(xiàng)這種方式，隨著時間的推移季節(jié)數(shù)據(jù)不會有太大的變化，在以七天為一大周期的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)更適合這樣的拆分方式。
乘法方式：原始數(shù)據(jù) = 平均季節(jié)數(shù)據(jù) * 趨勢數(shù)據(jù) * 余項(xiàng)
這種方式，直觀感受是隨著時間的推移季節(jié)數(shù)據(jù)波動會非常明顯。
至于如何要判斷某事的時序數(shù)據(jù)是否異常，是根據(jù)STL分解后的余項(xiàng)來判斷；一般情況下，余項(xiàng)部分的時序數(shù)據(jù)是平穩(wěn)分布狀態(tài)，我們可對余項(xiàng)設(shè)置恒定閾值或者動態(tài)閾值，如果某個時間節(jié)點(diǎn)的分解余項(xiàng)超過設(shè)定閾值，則是異常數(shù)據(jù)。
python可以用seasonal_decompose可以將時間序列數(shù)據(jù)拆解成三部分，具體函數(shù)代碼如下：
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.tsa.seasonal
import seasonal_decomposeimport matplotlib.pyplot as plt
# Multiplicative Decomposition
result_mul = seasonal_decompose(data1, model='multiplicative', extrapolate_trend='freq')
Actual_Values = result_mul.seasonal * result_mul.trend * result_mul.resid
# Additive Decomposition
result_add = seasonal_decompose(data1, model='additive', extrapolate_trend='freq')
Actual_Values = result_mul.seasonal + result_mul.trend + result_mul.resid
所謂多變量數(shù)據(jù)異常識別是指：不只從一個特征去判讀數(shù)據(jù)異常，而是在多個特征下來判斷其是否異常。多變量異常數(shù)據(jù)識別的方法很多，比如聚類模型、孤立森林模型、one-class svm模型等。下面主要介紹簡單高效，更容易使用的孤立森林模型。
基本介紹：
孤立森林iForest （Isolation Forest） 是一個可擴(kuò)散到多變量的快速異常檢測方法。iForest 適用于連續(xù)數(shù)據(jù)的異常檢測，將異常定義為“容易被孤立的離群點(diǎn)——可以理解為分布稀疏且離密度高的群體較遠(yuǎn)的點(diǎn)。用統(tǒng)計學(xué)來解釋，在數(shù)據(jù)空間里面，分布稀疏的區(qū)域表示數(shù)據(jù)發(fā)生在此區(qū)域的概率很低，因而可以認(rèn)為落在這些區(qū)域里的數(shù)據(jù)是異常的。
iForest屬于Non-parametric和unsupervised的方法，即不用定義數(shù)學(xué)模型也不需要有標(biāo)記的訓(xùn)練。
算法邏輯介紹：
假設(shè)現(xiàn)在有一組一維數(shù)據(jù)（如下圖所示），我們要對這組數(shù)據(jù)進(jìn)行隨機(jī)切分，希望可以把點(diǎn) A 和點(diǎn) B 單獨(dú)切分出來。具體的，我們先在最大值和最小值之間隨機(jī)選擇一個值 x，然后按照
我們把數(shù)據(jù)從一維擴(kuò)展到兩維。同樣的，我們沿著兩個坐標(biāo)軸進(jìn)行隨機(jī)切分，嘗試把下圖中的點(diǎn)A'和點(diǎn)B'分別切分出來。我們先隨機(jī)選擇一個特征維度，在這個特征的最大值和最小值之間隨機(jī)選擇一個值，按照跟特征值的大小關(guān)系將數(shù)據(jù)進(jìn)行左右切分。然后，在左右兩組數(shù)據(jù)中，我們重復(fù)上述步驟，再隨機(jī)的按某個特征維度的取值把數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)分，直到無法細(xì)分，即：只剩下一個數(shù)據(jù)點(diǎn)，或者剩下的數(shù)據(jù)全部相同。跟先前的例子類似，直觀上，點(diǎn)B'跟其他數(shù)據(jù)點(diǎn)比較疏離，可能只需要很少的幾次操作就可以將它細(xì)分出來；點(diǎn)A'需要的切分次數(shù)可能會更多一些。
上面其實(shí)就是 Isolation Forest（IF）的核心概念。而具體的IF采用二叉樹去對數(shù)據(jù)進(jìn)行切分，數(shù)據(jù)點(diǎn)在二叉樹中所處的深度反應(yīng)了該條數(shù)據(jù)的“疏離”程度。整個算法大致可以分為兩步：
訓(xùn)練：抽取多個樣本，構(gòu)建多棵二叉樹（Isolation Tree，即 iTree）；
預(yù)測：綜合多棵二叉樹的結(jié)果，計算每個數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常分值。
訓(xùn)練：構(gòu)建一棵 iTree 時，先從全量數(shù)據(jù)中抽取一批樣本，然后隨機(jī)選擇一個特征作為起始節(jié)點(diǎn)，并在該特征的最大值和最小值之間隨機(jī)選擇一個值，將樣本中小于該取值的數(shù)據(jù)劃到左分支，大于等于該取值的劃到右分支。然后，在左右兩個分支數(shù)據(jù)中，重復(fù)上述步驟，直到滿足如下條件：
數(shù)據(jù)不可再分，即：只包含一條數(shù)據(jù)，或者全部數(shù)據(jù)相同。
二叉樹達(dá)到限定的最大深度。
預(yù)測：根據(jù)估算它在每棵 iTree 中的路徑長度（也可以叫深度），計算數(shù)據(jù) x 的異常分值，通常這個異常分值越小越異常。
Isolation Forest 算法主要有兩個參數(shù)：一個是二叉樹的個數(shù)；另一個是訓(xùn)練單棵 iTree 時候抽取樣本的數(shù)目。實(shí)驗(yàn)表明，當(dāng)設(shè)定為 100 棵樹，抽樣樣本數(shù)為 256 條時候，IF 在大多數(shù)情況下就已經(jīng)可以取得不錯的效果。這也體現(xiàn)了算法的簡單、高效。
具體python實(shí)現(xiàn)如下：
from sklearn.ensemble import IsolationForest
IsolationForest(*, n_estimators=100, max_samples='auto', contamination='auto', max_features=1.0, bootstrap=False, n_jobs=None, random_state=None, verbose=0, warm_start=False)
參數(shù)介紹如下：
1、n_estimators ：int，optional（默認(rèn)值= 100）
模型擬合中的二叉樹數(shù)量。
2、max_samples ：int或float，optional（default =“auto”）
每棵二叉樹訓(xùn)練需要的樣本量。
如果是int，則繪制max_samples樣本。
如果是float，則繪制max_samples * X.shape [0]樣本。
如果是“auto”，則max_samples = min（256，n_samples）。
如果max_samples大于提供的樣本數(shù)，則所有樣本將用于所有樹（無采樣）。
3、contamination ：float（0.，0.5），可選（默認(rèn)值= 0.1）
數(shù)據(jù)集中異常值的比例。在擬合時用于定義決策函數(shù)的閾值。如果是“自動”，則確定決策函數(shù)閾值，如原始論文中所示。
4、max_features ：int或float，可選（默認(rèn)值= 1.0）
訓(xùn)練每棵二叉樹的特征數(shù)。
如果是int，則繪制max_features特征。
如果是float，則繪制max_features * X.shape [1]特征。
5、bootstrap ：boolean，optional（default = False）
如果為True，則單個樹適合于通過替換采樣的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的隨機(jī)子集。
如果為假，則執(zhí)行未更換的采樣。
6、n_jobs ：int或None，可選（默認(rèn)=無）
適合和預(yù)測并行運(yùn)行的作業(yè)數(shù)。
7. random_state ：int，RandomState實(shí)例或None，可選（默認(rèn)=無）
如果是int，則random_state是隨機(jī)數(shù)生成器使用的種子;
如果是RandomState實(shí)例，則random_state是隨機(jī)數(shù)生成器;
如果沒有，隨機(jī)數(shù)生成器所使用的RandomState實(shí)例np.random。
下圖是我用孤立森林?jǐn)M合數(shù)據(jù)識別異常值的可視化圖，左邊表示原始數(shù)據(jù)的呈現(xiàn)，右邊表示孤立森林異常識別（黑色表示異常，黃色表示正常）；從左右對比可看出，離散點(diǎn)都能識別出，但是也有一些偏離中心的正常點(diǎn)也被識別為異常數(shù)據(jù)。
以上就是我要介紹的異常數(shù)據(jù)識別的方法，上述方法可以覆蓋日常中80%的異常數(shù)據(jù)識別；所以要熟悉掌握這些方法哦，具體細(xì)節(jié)可加微信繼續(xù)溝通探討。
-END-
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8)威脅：許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志；
3. 發(fā)布垃圾廣告信息：以推廣曝光為目的，發(fā)布影響用戶體驗(yàn)、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容，或進(jìn)行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為：
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式：
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容；
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容；
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容，如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等，誘騙用戶點(diǎn)擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當(dāng)曝光；
6)購買或出售帳號之間虛假地互動，發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容，如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進(jìn)行惡意營銷；
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息，主要表現(xiàn)為：
1)包含自己或他人性經(jīng)驗(yàn)的細(xì)節(jié)描述或露骨的感受描述；
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容；
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容；
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想；
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適；
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等；
7)宣揚(yáng)低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實(shí)信息，主要表現(xiàn)為：
1)可能存在事實(shí)性錯誤或者造謠等內(nèi)容；
2)存在事實(shí)夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容；
3)偽造身份、冒充他人，通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份，或與特定機(jī)構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信，主要表現(xiàn)為：
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運(yùn)、使用迷信方式治??；
2)求推薦算命看相大師；
3)針對具體風(fēng)水等問題進(jìn)行求助或咨詢；
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失，包括通過占卜方法問婚姻、前程、運(yùn)勢，東西寵物丟了能不能找回、取名改名等；
7. 文章標(biāo)題黨，主要表現(xiàn)為：
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶；
2)內(nèi)容與標(biāo)題之間存在嚴(yán)重不實(shí)或者原意扭曲；
3)使用夸張標(biāo)題，內(nèi)容與標(biāo)題嚴(yán)重不符的。
8.「飯圈」亂象行為，主要表現(xiàn)為：
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費(fèi)、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點(diǎn)」、制造話題等形式干擾輿論，影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容，主要表現(xiàn)為：
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的；
2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的；
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的；
4)法律、行政法規(guī)禁止，或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當(dāng)一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴(yán)重程度，對帳號進(jìn)行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當(dāng)涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號，或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時，本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
隨著平臺管理經(jīng)驗(yàn)的不斷豐富，本網(wǎng)站出于維護(hù)本網(wǎng)站氛圍和秩序的目的，將不斷完善本公約。
如果本網(wǎng)站用戶對本網(wǎng)站基于本公約規(guī)定做出的處理有異議，可以通過「建議反饋」功能向本網(wǎng)站進(jìn)行反饋。
(規(guī)則的最終解釋權(quán)歸屬本網(wǎng)站所有)