考虑到自动编码器在时间序列数据异常检测中的使用,为什么 SPC(控制图)失去了魅力?自动编码器有什么优点,而 SPC 有什么缺点吗?
异常检测中的 SPC 与自动编码器
数据挖掘
时间序列
统计数据
异常检测
自动编码器
2022-03-09 12:41:03
1个回答
控制图仍然被广泛使用(无论人们是否知道)。但是,它仅限于可以为度量定义有意义且稳定的目标和界限的情况。典型的例子是制造业,其目的是生产具有一定价值的特定属性的物品。如每盒生产的麦片应为510克,净含量为500克,每盒10克。例如,在外部 +-5% 将被视为异常。
但是,当没有这样明确的指标或目标时,更高级的工具会很有用。例如,假设您运行一个为用户提供网页的 Web 服务。一天中的不同时间有不同的使用模式。不同的用户提出不同类型的请求。不同类型的请求对系统资源有不同的影响,因此您的系统服务其他(不相关)请求的能力也不同。系统性能会有很大差异,但其中很多是由于您无法控制的因素造成的。而且通常不是个别指标是“某事”错误的线索,而是它们的组合。这使得定义单值指标以及设置控制图目标和限制变得困难。但是自动编码器可以学习基于时间的模式、依赖于用户的模式、依赖于请求类型的模式以及它们之间的关系。
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