Проблема выявления пространственно-временных кластеров возникает в различных областях применения, включая наблюдение за заболеваниями и визуализацию мозга. В целом пространственно-временные методы можно разделить на три класса: методы пространственного моделирования, такие как "картирование болезни", где наблюдаемые значения пространственно сглаживаются, чтобы сделать вывод о распределении значений во времени (например, Clayton and Kaldor, 1987; Besag et al, 1991); тесты на общую тенденцию к кластеризации...

Аномалии, или "выбросы" - это значительные отклонения от тренда. Причинами аномалий могут быть: * ошибки в данных, и тогда надо искать причину и устранять ее в источнике данных. * объективные внешние причины, и тогда это инсайты, которые нам очень интересны. Аномалии могут быть: Краткосрочные – мы видим, что динамика кого-то показателя (напр. текучесть по неделям) находится в определенном диапазоне. И тут – бац – растет вверх. И это «аномалия» - или ошибка в данных или повод для дальнейшего исследования...