Аномалии временных рядов

Недавние достижения в технологии сбора данных, сопровождаемые постоянно растущим объемом и скоростью потоковой передачи данных, подчеркивают насущную необходимость в аналитике временных рядов. В этой связи обнаружение аномалий временных рядов стало важной деятельностью, влекущей за собой различные приложения в таких областях, как кибербезопасность, финансовые рынки, правоохранительные органы и здравоохранение. В то время как традиционная литература по обнаружению аномалий сосредоточена на статистических мерах, растущее число алгоритмов машинного обучения в последние годы требует структурированной общей характеристики методов исследования для обнаружения аномалий временных рядов. Этот обзор группирует и суммирует существующие решения по обнаружению аномалий в рамках таксономии, ориентированной на процесс, в контексте временных рядов. Помимо предоставления оригинальной категоризации методов обнаружения аномалий, мы также проводим метаанализ литературы и излагаем общие тенденции в исследованиях обнаружения аномалий временных рядов. - Dive into Time-Series Anomaly Detection: A Decade Review