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Im Zeitalter von Large Information und KI enthalten Anomalien – unerwartete Abweichungen von der Norm – wertvolle Informationen. Das Erkennen und Beheben dieser Anomalien ist von entscheidender Bedeutung. Ob es sich um einen plötzlichen Anstieg des Web site-Verkehrs, einen ungewöhnlichen Umsatzrückgang oder eine verdächtige Transaktion handelt – das Erkennen von Anomalien kann Sie frühzeitig auf Probleme oder Chancen aufmerksam machen.
Google Cloud BigQuery bietet zusammen mit seinen leistungsstarken Instruments und Integrationen eine robuste Plattform zur Anomalieerkennung. BigQuery ist ein vollständig verwaltetes Enterprise-Information-Warehouse, das Sie mit integrierten Funktionen wie maschinellem Lernen, Geodatenanalyse und Enterprise Intelligence bei der Verwaltung und Analyse Ihrer Daten unterstützt. Dank der serverlosen Architektur von BigQuery können Sie die wichtigsten Fragen Ihres Unternehmens mithilfe von SQL-Abfragen beantworten, ohne dass Sie dafür Infrastrukturverwaltung benötigen.
Lassen Sie uns untersuchen, wie Sie die Funktionen von BigQuery nutzen können, und in Branchenanwendungsfälle eintauchen, in denen die Anomalieerkennung einen echten Unterschied macht.
Aufdecken von Anomalien in Ihren Daten mit BigQuery
- BigQuery ML (BQML): Dieser integrierte Machine-Studying-Dienst in BigQuery vereinfacht die Anomalieerkennung. Sie können vorgefertigte Modelle wie ARIMA_PLUS für Zeitreihendaten oder Ok-Means-Clustering für die unbeaufsichtigte Anomalieerkennung verwenden. Mit nur wenigen Zeilen SQL können Sie Modelle trainieren und Vorhersagen erhalten.
- Visualisierungen: BigQuery lässt sich nahtlos in Datenvisualisierungstools integrieren wie Looker Studio (früher Information Studio) ermöglicht Ihnen die Erstellung von Dashboards und Warnmeldungen, die Anomalien in Echtzeit hervorheben.
Beispiel: Zeitreihenanomalieerkennung mit ARIMA_PLUS
Betrachten wir ein Szenario, in dem Sie den Web site-Verkehr überwachen. Plötzliche Spitzen oder Einbrüche im Verkehr können auf Probleme oder Chancen hinweisen. Wir verwenden ARIMA_PLUS-Modell von BQMLzugeschnitten auf Zeitreihendaten:
1. Datenaufbereitung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Zeitreihendaten (z. B. stündlicher Web site-Verkehr) in einer BigQuery-Tabelle mit einer Zeitstempelspalte organisiert sind.
2. Modelltraining: Verwenden Sie die folgende SQL-Abfrage, um Ihr ARIMA_PLUS-Modell zu erstellen und zu trainieren:
CREATE OR REPLACE MODEL `your_project.your_dataset.website_traffic_model`
OPTIONS(model_type="ARIMA_PLUS") AS
SELECT
DATETIME_TRUNC(timestamp, HOUR) AS timestamp,
visitors
FROM `your_project.your_dataset.website_traffic_table`;3. Anomalieerkennung: Mit Ihrem trainierten Modell können Sie nun Anomalien erkennen, indem Sie ML.DETECT_ANOMALIES Funktion. Diese Funktion wird Ausgabe eine Tabelle mit Anomaliewerten, die die Wahrscheinlichkeit angeben, dass ein Datenpunkt eine Anomalie ist:
SELECT *
FROM ML.DETECT_ANOMALIES(MODEL `your_project.your_dataset.website_traffic_model`,
STRUCT(0.95 AS anomaly_prob_threshold))4. Visualisierung und Warnungen: Nutzen Sie Instruments wie Looker Studio, um die Ergebnisse zu visualisieren und Warnmeldungen einzurichten, die Sie bei Anomalien benachrichtigen.
Branchenanwendungen der Anomalieerkennung
- Entdeckung eines Betruges: Identifizieren Sie ungewöhnliche Transaktionen, die auf betrügerische Aktivitäten hinweisen könnten.
- Risikomanagement: Erkennen Sie Anomalien in Marktdaten, um Anlagerisiken zu verwalten.
- Geldwäschebekämpfung (AML): Erkennen Sie verdächtige Muster bei Finanztransaktionen.
Elektronischer Handel:
- Bestandsverwaltung: Überwachen Sie die Produktnachfrage und Anomalien in der Lieferkette, um die Lagerbestände zu optimieren.
- Preisoptimierung: Identifizieren Sie Preisabweichungen oder plötzliche Änderungen bei den Preisen der Konkurrenz.
- Analyse des Kundenverhaltens: Erkennen Sie ungewöhnliche Muster im Surf- oder Kaufverhalten der Kunden.
Herstellung:
- Vorausschauende Wartung: Analysieren Sie Sensordaten, um Anomalien zu erkennen, die auf einen bevorstehenden Geräteausfall hinweisen.
- Qualitätskontrolle: Identifizieren Sie Mängel an Produkten oder Prozessen, bevor diese sich auf die Kunden auswirken.
Gesundheitspflege:
- Erkennung von Krankheitsausbrüchen: Überwachen Sie öffentliche Gesundheitsdaten auf frühe Anzeichen von Krankheitsausbrüchen.
- Patientenüberwachung: Erkennen Sie Anomalien bei Vitalfunktionen oder medizinischen Gerätedaten, um das Gesundheitspersonal zu alarmieren.
IT-Betrieb:
- Netzwerküberwachung: Identifizieren Sie ungewöhnliche Verkehrsmuster, die auf Sicherheitsbedrohungen oder Netzwerkprobleme hinweisen könnten.
- Optimierung der Systemleistung: Erkennen Sie Anomalien in Server- oder Anwendungsprotokollen, um die Systemleistung zu verbessern.
Greatest Practices zur Anomalieerkennung in BigQuery
- Wählen Sie den richtigen Algorithmus: Der beste Algorithmus zur Anomalieerkennung hängt von Ihrem Datentyp (Zeitreihen, kategorisch usw.) und dem spezifischen Anwendungsfall ab.
- Datenaufbereitung: Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber, konsistent und richtig formatiert sind, bevor Sie Modelle trainieren.
- Modellbewertung: Bewerten und verfeinern Sie Ihre Modelle zur Anomalieerkennung kontinuierlich, um Genauigkeit und Relevanz aufrechtzuerhalten.
- Umsetzbare Warnungen: Definieren Sie klare Schwellenwerte und Auslöser für Warnungen, um sicherzustellen, dass Anomalien umgehend behoben werden.
Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der Anomalieerkennung
Bei der Anomalieerkennung geht es nicht nur darum, Ausreißer zu identifizieren. Es geht darum, verborgene Erkenntnisse aufzudecken, die zu besseren Entscheidungen und proaktiven Reaktionen führen. Indem Sie die leistungsstarken Funktionen von BigQuery nutzen, können Sie Ihre Daten in ein wertvolles Intestine verwandeln, das Ihnen hilft, immer einen Schritt voraus zu sein. Entdecken Sie noch heute das Potenzial der Anomalieerkennung in Ihrer Branche und entfesseln Sie das Potenzial Ihrer Daten!
Nivedita Kumari ist eine erfahrene Expertin für Datenanalyse und KI mit über 8 Jahren Erfahrung. In ihrer aktuellen Rolle als Information Analytics Buyer Engineer bei Google arbeitet sie ständig mit Führungskräften der C-Ebene zusammen und hilft ihnen bei der Entwicklung von Datenlösungen und gibt ihnen Greatest Practices zum Erstellen von Daten- und Machine-Studying-Lösungen in der Google Cloud. Nivedita hat ihren Grasp in Technologiemanagement mit Schwerpunkt auf Datenanalyse an der College of Illinois at Urbana-Champaign gemacht. Sie möchte Machine Studying und KI demokratisieren und die technischen Barrieren abbauen, damit jeder Teil dieser transformativen Technologie sein kann. Sie teilt ihr Wissen und ihre Erfahrung mit der Entwickler-Group, indem sie Tutorials, Anleitungen, Meinungsbeiträge und Codierungsdemonstrationen erstellt.
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