{"id":16939,"date":"2024-12-04T10:27:49","date_gmt":"2024-12-04T08:27:49","guid":{"rendered":"https:\/\/atostek.com\/?p=16939"},"modified":"2024-12-04T10:27:49","modified_gmt":"2024-12-04T08:27:49","slug":"ala-anna-datan-valua-hukkaan-kuinka-tunnistaa-ja-hyodyntaa-poikkeamia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/atostek.com\/ala-anna-datan-valua-hukkaan-kuinka-tunnistaa-ja-hyodyntaa-poikkeamia\/","title":{"rendered":"\u00c4l\u00e4 anna datan valua hukkaan \u2013 kuinka tunnistaa ja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 poikkeamia?"},"content":{"rendered":"
Nykyaikaiset teolliset laitteet ja prosessit tuottavat dataa ymp\u00e4ri vuorokauden, joka sekunti. Suuressa m\u00e4\u00e4r\u00e4ss\u00e4 dataa esiintyy my\u00f6s poikkeamia. Miten t\u00e4llaisia poikkeamia voidaan tunnistaa ja hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4?<\/strong><\/p>\n Jatkuva datavirta sis\u00e4lt\u00e4\u00e4 arvokasta tietoa esimerkiksi laitteiden toiminnasta ja muista kriittisist\u00e4 prosessin osa-alueista. Mutta miten t\u00e4m\u00e4 usein massiivinen ja monimuotoinen datam\u00e4\u00e4r\u00e4 saadaan muutettua konkreettiseksi hy\u00f6dyksi?<\/p>\n Yksinkertaiset tilastolliset menetelm\u00e4t, kuten keskiarvo, mediaani ja hajonta, voivat antaa ensimm\u00e4isen k\u00e4sityksen datan rakenteesta ja mahdollisista poikkeavuuksista. My\u00f6s visualisointi on tehokas ty\u00f6kalu: kaaviot ja kuvaajat voivat paljastaa trendej\u00e4 ja poikkeamia, jotka j\u00e4\u00e4v\u00e4t helposti huomaamatta raakadatan taulukkomuodossa.<\/p>\n Koneoppiminen tarjoaa ty\u00f6kaluja ja menetelmi\u00e4, joilla voidaan l\u00f6yt\u00e4\u00e4 rakenteita, malleja ja oivalluksia datasta, joka muuten olisi liian laaja ja monimutkainen ihmisen analysoitavaksi. Koneoppimismallit voivat oppia tunnistamaan datan normaaleja k\u00e4ytt\u00e4ytymismalleja ja ennakoida mahdollisia poikkeavuuksia, jotka voivat kieli\u00e4 esimerkiksi laitteiston vikaantumisesta.<\/p>\n Outlier detectionilla (poikkeavuuksien\/anomalioiden tunnistaminen) tarkoitetaan menetelmi\u00e4, joilla pyrit\u00e4\u00e4n tunnistamaan poikkeavat havainnot datajoukosta. N\u00e4m\u00e4 poikkeavat arvot, eli “outlierit”, ovat merkitt\u00e4v\u00e4sti erilaisia verrattuna muihin saman datan havaintoihin.<\/p>\n Poikkeamat voivat johtua monenlaisista syist\u00e4. Teollisessa ymp\u00e4rist\u00f6ss\u00e4 poikkeavia havaintoja voi synty\u00e4 esimerkiksi mittausvirheist\u00e4, koneen tai sen k\u00e4ytt\u00e4j\u00e4n poikkeavasta toiminnasta, tai ne voivat olla merkkej\u00e4 jostakin uudesta harvinaisesta ilmi\u00f6st\u00e4. Toisaalta outlierien havainnointia voi hy\u00f6dynt\u00e4\u00e4 my\u00f6s datan esiprosessoinnissa, sill\u00e4 outlierit voivat aiheuttaa vinoumia datan analysoinnissa. Poikkeamien poistaminen voi olla esimerkiksi tarpeen ennen koneoppimismallin koulutusta.<\/p>\nYksinkertaisista tilastollisista menetelmist\u00e4 syv\u00e4llisiin menetelmiin<\/h2>\n
Outlier Detection \u2013 datan poikkeamien tunnistus<\/h2>\n