什么是时间序列异常检测？时间序列异常检测是指识别按时间顺序排列的数据中的异常模式或偏差的过程。这类数据被称为时间序列数据，由按特定时间间隔记录的测量值或观察值组成（例如，每小时的温度读数、每日销售额或每分钟的服务器 CPU 使用率）。此类数据中的异常可能预示着关键事件，例如系统故障、欺诈或意想不到的需求高峰。目标是自动检测这些异常，以便团队能够快速调查和解决问题。例如，网站流量在异常时间突然下降可能表明服务器发生故障，而信用卡交易的意外激增则可能预示着欺诈活动。
常用技术和方法开发者通常使用统计方法、机器学习模型或混合方法来检测时间序列数据中的异常。简单的统计方法包括计算移动平均线或标准差来标记超出预期范围的数据点（例如，使用 Z 分数）。更高级的技术涉及 ARIMA（自回归积分移动平均）或 STL（季节性趋势分解）等模型，以考虑趋势和季节性模式。机器学习方法，例如隔离森林或自动编码器，从历史数据中学习正常模式并标记偏差。例如，在服务器 CPU 使用率数据上训练的自动编码器可以重建典型模式，并将重建误差作为异常突出显示。实际系统通常结合多种方法——例如使用统计模型进行初步过滤，并使用机器学习模型进行更精细的分析——以平衡准确性和效率。
实施中的实际考虑在实施时间序列异常检测时，开发者必须考虑数据粒度、噪声和误报成本等因素。例如，高频数据（例如，每秒的传感器读数）可能需要稳健的降噪技术，例如平滑或小波变换，以避免将微小的波动标记为异常。训练数据中的异常标记是另一个挑战；当标记数据稀缺时，通常首选无监督或半监督方法。Facebook 的 Prophet 库或 Python 的 scikit-learn 等工具提供了用于分解和离群点检测的预构建函数，从而加快了开发速度。然而，调整阈值（例如，决定多大的偏差算作异常）仍然是一个手动任务，取决于领域知识。例如，零售销售额下降 10% 在淡季可能是正常的，但在假期期间可能很关键。定期重新训练模型以适应不断变化的模式（例如，用户行为的变化）对于长期保持准确性也至关重要。