6种时序异常检测思路总结

时序

tsod介绍

tsod可以完成时序数据的异常检测，是一个比较新的库，但使用起来非常方便。
https://github.com/DHI/tsod
https://github.com/DHI/tsod/blob/main/notebooks/Getting%20started.ipynb

区间异常检测

如果能提前确定好指标的范围，则可以依次进行判定异常。

# 最小值与最大值
rd = tsod.RangeDetector(min_value=0.01, max_value=2.0)
res = rd.detect(series)
series[res]

将识别结果进行展示：

常数波动检测

cd = tsod.ConstantValueDetector()
res = cd.detect(series)
series[res]

将识别结果进行展示：

范围+常数组合检测

combined = tsod.CombinedDetector([tsod.RangeDetector(max_value=2.0),
                                     tsod.ConstantValueDetector()])
res = combined.detect(series)
series[res]

将识别结果进行展示：

梯度固定检测

cgd = tsod.ConstantGradientDetector()
res = cgd.detect(series)

将识别结果进行展示：

滚动聚合加方差检测

rsd = tsod.RollingStandardDeviationDetector(window_size=10, center=True)
rsd.fit(normal_data)

将识别结果进行展示：

一阶差分检测

drd = tsod.DiffDetector()
drd.fit(normal_data)

将识别结果进行展示：