使用智能检测算子发现异常数据，应用实时监控服务ARMS：可观测监控 Prometheus 版可以通过智能检测算子算法自动地发现KPI时间序列数据中的异常波动，实现时间序列的异常检测，为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据，本文介绍使用智能检测算子发现异常数据波动的操作方法。

异常检测 | Anomaly Detection综述. 异常检测一直是机器学习中一个非常重要的子分支，在各种人工智能落地应用例如计算机视觉、数据挖掘、NLP中，异常检测算法都是很热门的研究方向，特别是大数据时代，人工处理数据的速度已经远远赶不上机器了，所以更快地 ...

异常检测作为智能运维（AIOps）系统中基础且重要功能，其旨在通过算法自动地发现 KPI 时间序列数据中的异常波动，为后续的告警、自动止损、根因分析等提供决策依据。那么，我们该如何在实际场景中使用异常检测呢，而异常检测又是什么，今天我们就进行一次深入讲解。

在数据挖掘中，异常检测（Anomaly Detection 或 Outlier Detection）是一种重要的技术，用于识别与正常数据模式显著不同的数据点或事件。. 这些异常点可能代表着系统错误、欺诈行为、新类型的攻击或其他重要的变化。. 以下是一些常见的异常检测算法：. 基于统计的 ...

异常检测 | Anomaly Detection综述. 异常检测一直是机器学习中一个非常重要的子分支，在各种人工智能落地应用例如计算机视觉、数据挖掘、NLP中，异常检测算法都是很热门的研究方向，特别是大数据时代，人工处理数据的速度已经远远赶不上机器了，所以更快地 ...

异常检测算法适用的场景特点有：（1）无标签或者类别极不均衡；（2）异常数据跟样本中大多数数据的差异性较大；（3）异常数据在总体数据样本中所占的比例很低。. 常见的应用案例如：. 金融领域：从金融数据中识别"欺诈用户"，如识别信用卡申请欺诈 ...