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原文出处：拓端数据部落公众号
最近咱们被要求解决工夫序列异样测验的问题。有客户在应用大量的工夫序列。这些工夫序列基本上是每 10 分钟进行一次的网络测量，其中一些是周期性的（即带宽），而另一些则不是（即路由流量）。
他想要一个简略的算法来进行在线“异样值检测”。基本上，想将每个工夫序列的整个历史数据保留在内存（或磁盘上），并且想检测实时场景中的任何异样值（每次捕捉新样本时）。实现这些后果的最佳办法是什么？
目前正在应用挪动平均线来打消一些乐音，但接下来呢？简略的事件，如标准差，… 针对整个数据集成果不佳（不能假如工夫序列是安稳的），想要更“精确”的货色，现实状况下是黑匣子。咱们提出一些计划，例如：
将查找时间序列异样值（并选择性地在图中显示它们）。它将解决季节性和非季节性工夫序列。根本思维是找到趋势和季节性成分的牢靠预计并减去它们。而后找出残差中的异样值。残差异样值的测验与标准箱线图的测验雷同 – 大于或低于高低四分位数的点大于 1.5IQR 是假设的异样值。高于 / 低于这些阈值的 IQR 数量作为异样值“分数”返回。因而，分数能够是任何负数，对于非异样值，分数将为零。
异样值检测取决于数据的性质以及您违心对它们做出的假如。 通用办法依赖于牢靠的统计信息。这种办法的精力是以不受任何异样值影响的形式表征大部分数据，而后指出不合乎该特色的任何单个值。
因为这是一个工夫序列，因而减少了须要继续（从新）检测异样值的复杂性。如果要在系列开展时执行此操作，那么咱们只能应用旧数据进行检测，而不能应用将来的数据。此外，为了避免许多反复测试，咱们应用一种误报率非常低的办法。
这些注意事项倡议对数据运行简略、牢靠的挪动窗口异样值测试 。有很多可能性，但一种简略、易于了解和易于实现的是基于运行 ARIMA：与中位数的中位数相对偏差。这是数据中变异的强持重度量，相似于标准差。离群 峰将比中位数大几个 ARIMA 或更多。
读取数据
data1=read.table("失常数据.txt")
data2=read.table("异样数据.txt")
data3=read.table("异样数据第二组.txt")
#查看数据
head(data1)
head(data2)
head(data3)
绘制工夫序列图
plot.ts(data1)
长期变动的离群值
在辨认异样值和倡议一个适合的 ARIMA 模型方面做得很好。见上面利用 auto.arima。
拟合 arima 模型，得出最优参数
fit=auto.arima(data1,trace=T)
Fit
得出最优的 arima 模型 p =1 q=1
将数据转换成 time series 格局
应用函数检测异样点 参数对比下面 autorima 得出的参数 p =1 q=1
to(tsmethod = "auto.arima"
,argethod=list(stepwise=FALSE))
#设置环境参数 工夫窗口和异样点范畴阈值
window <- 30
threshold <- 3
#求出中位数几倍范畴之外的样本点作为异样点
ut <- function(x) {m = median(x);
median(x) + threshold * median(abs(x - m))
}
#挪动工夫窗口查看工夫序列中的符合条件的工夫点
z <- rollaly(zoo(data2))
找出 data2 中符合条件的工夫点作为异样序列
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