我有信用数据的交易详情（银行转账、点对点转账等）。目前，我有一年的数据无法正确分类。
我正在寻找关于这两个问题的意见和建议：
如何使用我拥有的以前的信用交易数据检测过去一小时内的异常情况？
如何实时检测当前交易的异常情况？
交易数据异常检测
数据挖掘
机器学习
时间序列
异常检测
2021-10-10 05:24:21
1个回答
在异常检测中需要考虑几个因素。一种简单的方法是绘制数据的箱线图并以这种方式计算异常值（箱线图描述）。
如果时间序列是季节性的，您可以采用类似于 Twitter 异常检测算法 ( Twitter Anomaly Detection ) 的方法。这使用了应用于时间序列的季节性分解的异常值检测方法 (ESD)。
您也可以使用集群和 SVM。
还有变化点检测，我不太了解，但可能非常有效。
实际上，您的答案取决于您的数据有多复杂。有时，一个简单的启发式算法效果最好。
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