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...

В данной работе сделаем акцент на анализе данных для выявления данных с целью предотвращения киберугроз. Простые статистические методы, такие как среднее, медиана, квантили, могут быть использованы для обнаружения одномерных аномальных значений признаков в наборе данных. Для обнаружения аномалий можно также использовать различные методы визуализации данных и исследовательского анализа данных. В проанализированных работах, на основе анализа данных были выявлены осноные алгоритмы, позволяющие увидеть аномалию. Например, алгоритм обнаружения ансамблиевых аномалий, изолированный лес (или iForest,...