零售分析中的异常检测可识别数据中偏离正常行为的意外模式，帮助企业发现问题或机会。 它通常涉及分析来自销售交易、库存水平或客户行为等来源的历史和实时数据。 例如，一个通常繁忙的商店位置的销售额突然下降可能表明存在技术问题，而在线订单的意外激增可能预示着欺诈或病毒式产品。 通过标记这些异常值，零售商可以快速调查和响应。
常用技术包括统计方法、机器学习 (ML) 和混合方法。 像 Z-score 或移动平均线这样的统计模型非常适用于简单的场景，例如检测超出预定义范围的销售异常值。 像隔离森林或自动编码器这样的机器学习模型可以处理更复杂的模式，例如识别客户购买历史记录中的细微欺诈行为。 例如，隔离森林可能会将新帐户的一系列异常大额交易标记为潜在欺诈。 混合方法将基于规则的系统（例如，“如果库存在一夜之间下降 50%，则发出警报”）与 ML 结合使用，以减少误报。 Apache Kafka 等实时流框架或云服务（AWS Kinesis）通常用于持续处理数据，确保及时发出警报。
实施挑战包括处理嘈杂的数据、扩展大型数据集以及与现有系统集成。 零售数据通常包含空白或错误，例如由于 POS 系统故障导致的销售记录缺失，这需要预处理。 在分析数百万笔交易时，可扩展性至关重要； Spark 等分布式工具或基于云的 ML 平台（例如，Azure ML）有助于管理这一点。 开发人员还需要将异常检测嵌入到工作流程中，例如在库存管理工具中触发补货警报。 Python 的 scikit-learn 或 PyTorch 等工具提供可定制的 ML 库，而 TensorFlow Extended (TFX) 等平台支持端到端管道。 定期使用新数据重新训练模型可确保它们适应趋势（如季节性假日销售模式），以长期保持准确性。