异常检测是数据分析中的一个重要领域，它旨在识别数据中的异常值或异常模式。以下是我们项目中关于异常检测的一些关键信息。
项目目标
- 识别异常：自动检测数据中的异常值或异常模式。
- 提高效率：通过自动化异常检测，减少人工干预。
- 增强数据质量：识别并处理异常数据，提高数据质量。
技术实现
- 机器学习算法：使用多种机器学习算法进行异常检测，包括隔离森林、K-均值聚类等。
- 实时监控：实现实时数据流监控，及时发现异常。
- 可视化工具：提供可视化界面，方便用户查看异常数据。
应用场景
- 金融行业：检测欺诈交易、异常交易等。
- 网络安全：检测恶意流量、异常行为等。
- 医疗领域：识别异常病例、预测疾病等。
扩展阅读
想要了解更多关于异常检测的信息，可以阅读以下文章：
异常检测示例