织云Metis时间序列异常检测全方位解析
时序数据的异常检测可视化综述
时序数据的异常检测可视化综述1介绍时序数据被定义为一系列基于一个准确时间测量的结果，时间间隔通常是规律的[1]。
例如按照一定时间间隔统计到的排名数据，实时检测的传感器数据，社交网络中每天的转发回复数据。
对于时序数据的分析在今天越来越广泛的应用在科学，工程，和商业领域，可视化帮助人们利用感知减少认知负荷进而理解数据[2]。
长期以来，可视化也已经成功的被应用在对于时序数据的分析中来[3]。
例如社交媒体[4]，城市数据[5]，电子交易[6]，时序排名[7]。
在不同领域的时序数据中发现重要的特征和趋势的日益增长的需求刺激了许多可视交互探索工具的发展[8]：Line Graph Explore[9]，LiveRAC[2]，SignalLens[10]和Data Vases[11]等。
时序数据的可视分析任务中，包括特征提取[14]，相关性分析和聚类[7]，模式识别[9]，异常检测[10]等。
而异常检测在不同的研究领域都是一个重要的问题，异常检测表示发现数据中不符合预期行为的模式[12]。
异常检测的目的是找到某些观察结果，它与其他的观察结果有很大的偏差，以至于引起人们怀疑它是由不同的机制产生的[17]。
对应到不同的领域中，网络安全中的异常表示网络设备异常或者可疑的网络状态[13]。
情感分析中的异常表示一组数据中反常的观点，情绪模式，或者产生这些模式的特殊时间[16]。
社交媒体中的异常可以是反常的行为，例如识别网络机器人[20]，反常的传播过程，例如谣言的传播[19]。
这些异常信息或模式的产生原因，可能是会影响日常生活，社会稳定的因素，例如电脑侵入，社交机器人，道路拥堵状况等。
提早发现识别这些异常有助于及时找到产生原因和实际状况，从而进一步分析或解决问题。
异常检测已经有许多成熟的方法，而且在机器学习领域也引起了广泛的关注[12]，包括有监督[21]和无监督的异常检测方法[22]。
自动化的学习算法通常基于这样的假设，即有充足的训练数据可用，同时这些数据理应是正常的行为，否则，正常的学习模型不能把新的观测结果按照异常来进行分类，很有可能新的观测数据是不常见的正常事件[25]，但当涉及到人工标注数据的问题时，往往需要大量的数据，费事费力，难以获取，同时又十分依赖于主观认为的判断，这些极大地影响了最后的分析结果质量[20]。
《时间序列数据异常检测方法研究与应用》
《时间序列数据异常检测方法研究与应用》一、引言时间序列数据是按时间顺序排列的数据集，常用于各种领域如金融、医疗、工业等。
异常检测则是从这些数据中识别出与常规模式不符的异常点或异常事件的过程。
本文将深入探讨时间序列数据异常检测的方法，并分析其在实际应用中的效果。
二、时间序列数据异常检测的重要性时间序列数据异常检测在许多领域都具有重要的应用价值。
在金融领域，可以用于检测股价异常波动、交易欺诈等行为；在医疗领域，可以用于监测患者生理指标的异常变化，以实现早期预警和干预；在工业领域，可以用于监测设备运行状态，及时发现故障并进行维护。
因此，研究时间序列数据异常检测方法具有重要的现实意义。
三、时间序列数据异常检测方法1. 基于统计的方法基于统计的异常检测方法是通过计算数据的统计特征，如均值、方差、标准差等，来识别异常值。
这种方法简单易行，但需要预先设定阈值，且对于复杂的时间序列数据可能效果不佳。
2. 基于机器学习的方法（1）自回归模型：自回归模型通过分析时间序列的历史数据来预测未来的值，然后根据实际值与预测值的差异来判断是否为异常。
（2）循环神经网络（RNN）：RNN能够处理具有时间依赖性的数据，通过学习历史数据来预测未来的趋势和异常。
（3）无监督学习方法：如聚类算法和降维算法等，通过将时间序列数据映射到低维空间或不同的聚类中，来识别与常规模式不符的异常点。
3. 基于深度学习的方法（1）长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种特殊的循环神经网络，能够有效地处理长时间依赖问题，适用于时间序列数据的异常检测。
（2）变分自编码器（VAE）：VAE通过学习正常数据的生成模型来识别与正常模式不符的异常点。
四、时间序列数据异常检测方法的应用以金融领域为例，基于机器学习的异常检测方法可以用于检测股价异常波动和交易欺诈行为。
首先，通过收集历史股价数据和交易数据，构建时间序列数据集。
然后，采用机器学习算法（如自回归模型、RNN等）对数据进行训练和预测。
异常检测中的异常时间点检测与时间序列分析
异常检测中的异常时间点检测与时间序列分析第一章异常检测概述1.1 异常检测的定义与目的异常检测是指在一组数据中发现与预期模式不符的数据点的过程。
它在众多领域中都有着重要的应用，如金融风险管理、网络安全监控、工业生产质量控制等。
异常检测的目的是了解数据中的异常现象并采取相应的措施来应对这些异常情况。
1.2 异常时间点检测与时间序列分析的关系异常时间点检测是一种常见的异常检测方法，它通常是通过比较数据点与预设阈值的差异来判断是否存在异常。
而时间序列分析则是一种通过分析数据点在时间上的变化趋势来挖掘数据中的模式与规律的方法。
异常时间点检测与时间序列分析相辅相成，通过结合这两种方法可以更准确地识别出异常时间点。
第二章异常时间点检测方法2.1 基于统计方法的异常时间点检测基于统计方法的异常时间点检测是一种常见的方法，它通过计算数据点与均值之间的偏差来判断是否存在异常。
常用的统计方法包括标准差法、箱线图法等。
这些方法适用于数据分布符合正态分布或近似正态分布的情况。
2.2 基于聚类方法的异常时间点检测基于聚类方法的异常时间点检测是一种通过将数据点分成不同的簇来判断异常的方法。
在聚类过程中，如果某个数据点无法归类到任何一个簇中，就可以认为该数据点是异常点。
常用的聚类方法包括K-means 算法、DBSCAN算法等。
第三章时间序列分析方法3.1 平稳性检验与差分法平稳性是时间序列分析的前提条件，只有在时间序列数据是平稳的情况下才能进行进一步的分析。
平稳性检验通常使用单位根检验等方法来判断数据是否平稳。
如果数据不平稳，可以使用差分法来进行处理，通过对数据进行一阶或高阶差分来使数据平稳化。
3.2 自相关与偏自相关分析自相关与偏自相关分析是一种通过计算数据点与其滞后值之间的相关性来探索时间序列数据的方法。
自相关函数（ACF）和偏自相关函数（PACF）可以反映数据点在不同滞后阶数下的相关性。
通过分析这些函数的图像，可以得到数据的周期性和趋势性信息。
织云Metis时间序列异常检测全方位解析
训练、提取、伪装、构造、分类、
七天前后三小时 + 昨天前后三小时 + 今天前三小时
七适R传e天用统pl前 于 时ica后连序to数三续监r N小数控e据时据的ura的问存+l N异题昨e储常与天tw检新前or测思k后路三小时统+ 今计天前输算三出法小时疑&无似监异督常算法
样本库 （人工标注）
特征工程 （离线计算）
辅助工具：样本库管理
• 传统时序监控的问题与新思路 • 检测算法原理与应用 • 特征工程与打标工程 • 样本库建设与管理
• Metis概述（智能运维应用实践）
渐进式的AIOps能力
决策
场景
学件
分层
明细
算法
数据
织云Metis
腾讯 织云
AIOp s应用 实践
学件库
时间序列异常检测 集群智能负载均衡 容量分析与预测
• 使用统计判别和无监督算法 过滤掉大量正样本
• 人工标注正负样本 • 有监督算法提升精准度
解决方案
（无监督+有监督）
技术框架
3sigma算法与控制图算法的优缺点
算法和机器学习的新思路是否可应用？
数据层：根据样本量选择存储；
离线模块 使用神经网络的误差来进行异常判断
Replicator Neural Network
常见的机器学习算法
回归
基于实例
正则化
贝叶斯
聚类
基于核
关联规则
决策树
深度学习
从大量输入中总结出准确预测的规律（模型）
数值型预测 0/1型预测 概率型预测等
技术路线演进
• 基于正态分布的假设 • 基于弱平稳性的假设 • 基于趋势性，周期性
时间序列异常值探测 matlab
时间序列异常值探测 matlab时间序列异常值探测是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们发现时间序列中的异常值，从而更好地理解数据的特征和趋势。
在本文中，我们将介绍如何使用Matlab进行时间序列异常值探测。
我们需要了解什么是时间序列。
时间序列是指在一段时间内收集到的数据序列，例如股票价格、气温、销售额等。
时间序列通常具有一定的周期性和趋势性，因此我们需要对其进行分析和预测。
在时间序列中，异常值是指与其他数据点相比具有显著不同的数据点。
异常值可能是由于测量误差、数据录入错误或其他未知因素引起的。
因此，我们需要对时间序列进行异常值探测，以便更好地理解数据的特征和趋势。
Matlab是一种强大的数据分析工具，它提供了许多用于时间序列异常值探测的函数和工具。
以下是一些常用的Matlab函数和工具： 1. boxplot函数：boxplot函数可以用于绘制箱线图，箱线图可以帮助我们发现时间序列中的异常值。
2. zscore函数：zscore函数可以用于计算时间序列中每个数据点的标准分数，标准分数可以帮助我们发现与其他数据点相比具有显著不同的数据点。
3. isoutlier函数：isoutlier函数可以用于判断时间序列中的数据点是否为异常值，它可以根据不同的方法进行判断，例如基于中位数的方法、基于均值的方法等。
4. tscollection函数：tscollection函数可以用于创建时间序列集合，它可以帮助我们对多个时间序列进行异常值探测和分析。
除了以上函数和工具外，Matlab还提供了许多其他的函数和工具，例如histogram函数、scatter函数、timeseries函数等，它们都可以用于时间序列异常值探测。
时间序列异常值探测是一种重要的数据分析技术，它可以帮助我们发现时间序列中的异常值，从而更好地理解数据的特征和趋势。
Matlab是一种强大的数据分析工具，它提供了许多用于时间序列异常值探测的函数和工具，我们可以根据具体的需求选择合适的函数和工具进行分析。
时序预测中的异常波动检测技巧(十)
时序预测中的异常波动检测技巧时序预测是一种对未来事件进行预测的技术，它在金融、气象、医疗等领域都有着广泛的应用。
然而，在时序预测中，存在着各种异常波动，这些异常波动会影响到我们的预测结果。
因此，如何有效地检测和处理时序数据中的异常波动，成为了时序预测技术中的一个重要问题。
本文将介绍一些常用的异常波动检测技巧，并探讨它们的优缺点。
滑动窗口检测滑动窗口检测是一种常见的异常波动检测方法。
它的基本原理是：在时序数据中，以固定大小的窗口对数据进行滑动，然后计算每个窗口中数据的均值和标准差，通过比较当前数据点与窗口中的均值和标准差的关系，来判断数据是否异常。
滑动窗口检测方法简单易行，且对于周期性较强的数据具有较好的效果。
然而，滑动窗口检测方法也存在着一些局限性，比如对于非周期性数据、长期趋势变化明显的数据，其效果并不尽如人意。
Z-score检测法Z-score检测法是一种基于统计学原理的异常波动检测方法。
它的基本思想是通过计算数据点与其均值的偏离程度，来判断数据是否异常。
具体而言，Z-score的计算公式为：(X-μ)/σ，其中X为数据点的值，μ为数据的均值，σ为数据的标准差。
通过设置一个阈值，当Z-score的绝对值大于该阈值时，即可判断数据点为异常。
Z-score检测法在理论上具有较好的可解释性和稳健性，且适用于各种类型的数据。
然而，Z-score检测法也存在着对数据的正态性要求较高，对数据的分布偏斜较大时，其效果并不理想。
季节分解法季节分解法是一种针对周期性较强的时序数据的异常波动检测方法。
它的基本原理是通过将时序数据进行季节分解，得到趋势、季节和残差三个部分，然后对残差部分进行异常波动检测。
季节分解法在处理周期性较强的数据时具有较好的效果，能够有效地检测到季节性的异常波动。
然而，对于非周期性的数据，季节分解法的效果并不理想，且在实际应用中需要根据数据的特点进行参数调整。
机器学习方法除了传统的统计方法外，机器学习方法也被广泛应用于时序预测中的异常波动检测。
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ABTest模块
Atest （实验模型A） Btest （实验模型B）
第一层：统计判别算法
3sigma算法与控制图算法的优缺点
•以当前时刻为标准 数据提取 •七天前后三小时 + 昨天前后三小时 + 今天前三小时
√
Grubbs
• 3sigma原理
×
控制图
•移动平均算法 •指数移动平均算法
第一层：无监督算法
特征工程
分类特征
聚类 Kmeans 分类器
•熵特征 •值分布特征 •小波分析特征
打标工程
1.输出异常视图到前端页面 2.人工确认是否真的异常，假异常则校正 3.后台根据人工校正的结果，存下校正后的所有结果：正常记为1，异常记为0
• •
传统时序监控的问题与新思路 检测算法原理与应用
•
特征工程与打标工程
传统时序监控的问题与新思路 检测算法原理与应用
•
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特征工程与打标工程
样本库建设与管理
•
Metis概述（智能运维应用实践）
特征工程
特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。 特征工程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块
连续特征
离散化
特征监控 初始特征 分布情况
离群点 分布
共线性 缺省值 去均值
第一层：无监督算法
One Class SVM
• 属于无监督算法 • 使用了超平面的思想 • 适用于连续数据的异常检测 • 适用于对样本进行一定比例的筛选 • 寻找高维平面区分正常点与异常点
第一层：无监督算法
Replicator Neural Network
• 属于无监督算法 • 需要构造必要的特征 • 使用了神经网络的思想 • 适用于连续数据的异常检测
时间序列数据的异常检测与识别算法研究
时间序列数据的异常检测与识别算法研究第一章引言1.1 研究背景时间序列数据是按照时间顺序排列的数据集合，广泛存在于金融、交通、气象、医疗等领域。
时间序列数据中可能存在各种异常值，这些异常值往往包含有用的信息，但也可能干扰正常的数据分析和建模过程。
因此，如何有效地检测和识别时间序列中的异常值成为了重要的研究课题。
1.2 研究意义时间序列数据的异常检测与识别可以帮助人们发现特殊事件和突发情况，提前采取相应的措施。
例如，在金融领域中，通过分析股票价格的时间序列数据，可以及时发现异常波动的情况，帮助投资者做出正确的决策。
此外，异常检测与识别还可以应用于医疗领域，帮助识别疾病的早期症状。
1.3 研究目标本文旨在综述时间序列数据的异常检测与识别算法的研究进展，包括传统统计方法、机器学习方法和深度学习方法等，探讨其优缺点及应用场景，并展望未来的研究方向。
第二章传统统计方法2.1 简单移动平均法简单移动平均法是最早被广泛应用于时间序列数据中的异常检测方法之一。
它通过计算滑动窗口内数据的平均值来检测异常值，但该方法对异常值的灵敏度较低，且只适用于平稳序列。
2.2 级联回归模型级联回归模型基于时间序列数据的趋势与周期性，通过建立回归模型来预测期望值，并根据实际值与预测值之间的残差来检测异常值。
该方法对于具有明显趋势的时间序列数据效果较好，但对于非线性关系较弱的数据不适用。
2.3 离群点统计检测法离群点统计检测法是一种基于假设检验的方法，通过计算样本与样本均值之间的偏差来判断是否为异常值。
常用的统计指标包括Z分数、T 分数和箱线图等，但这些方法对数据分布要求较高，且对于多变量时间序列数据的异常检测效果较差。
第三章机器学习方法3.1 基于聚类的异常检测基于聚类的异常检测方法通过将时间序列数据进行聚类，将属于同一簇的数据视为正常值，不属于任何簇的数据视为异常值。
该方法适用于没有标注异常值的数据集，但对于高维度的时间序列数据存在计算复杂度较高的问题。
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特征工程
分类特征
聚类 Kmeans 分类器
•熵特征 •值分布特征 •小波分析特征
打标工程
1.输出异常视图到前端页面 2.人工确认是否真的异常，假异常则校正 3.后台根据人工校正的结果，存下校正后的所有结果：正常记为1，异常记为0
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传统时序监控的问题与新思路 检测算法原理与应用
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特征工程与打标工程
织云Metis时间序列异常检测 全方位解析
腾讯社交网络运营部——Metis智能运维团队
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传统时序监控的问题与新思路
检测算法原理与应用
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特征工程与打标工程
样本库建设与管理
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Metis概述（智能运维应用实践）
业务规模
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轻微的异常就会影响到大量的外网用户
在线2.8亿 月活8.05亿
SNG服务器20w+
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传统时序监控的问题与新思路 检测算法原理与应用
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特征工程与打标工程
样本库建设与管理
•
Metis概述（智能运维应用实践）
渐进式的AIOps能力
决策
场景
学件
分层
明细
算法
数据
织云Metis
学件库
学件组合
时间序列异常检测 集群智能负载均衡 腾讯 织云 AIOp s应用 实践 容量分析与预测 多维根因分析 生死指标监控 ……
回归
基于实例
正则化
贝叶斯
聚类
基于核
关联规则
决策树
深度学习
从大量输入中总结出准确预测的规律（模型）
数值型预测 0/1型预测 概率型预测等
技术路线演进
分类问题 （只用有监督算法）
• 基于正态分布的假设 • 基于弱平稳性的假设 • 基于趋势性，周期性 • 正负样本不均衡 • 正负样本不全面 • 负样本稀少，难以获取 • 使用统计判别和无监督 算法过滤掉大量正样本 • 人工标注正负样本 • 有监督算法提升精准度
•熵特征 •值分布特征 •小波分析特征
特征工程
统计特征 •最大值，最小值，值 域
•最小值位置、最大 值位置
•均值，中位数
•平方和，重复值
•方差，偏度，峰度 •同比，环比，周期性 •自相关系数，变异系 数
特征工程
拟合特征 •移动平均算法 •带权重的移动平均算 法 •指数移动平均算法 •二次指数移动平均算 法 •三次指数移动平均算 法 •奇异值分解算法 •自回归算法 •深度学习算法
ABTest模块
Atest （实验模型A） Btest （实验模型B）
第一层：统计判别算法
3sigma算法与控制图算法的优缺点
•以当前时刻为标准 数据提取 •七天前后三小时 + 昨天前后三小时 + 今天前三小时
√
Grubbs
• 3sigma原理
×
控制图
•移动平均算法 •指数移动平均算法
第一层：无监督算法
传统时序监控的பைடு நூலகம்题与新思路 检测算法原理与应用
•
•
特征工程与打标工程
样本库建设与管理
•
Metis概述（智能运维应用实践）
特征工程
特征是数据中抽取出来的对结果预测有用的信息。 特征工程包含了特征提取、特征构建、特征选择等模块
连续特征
离散化
特征监控 初始特征 分布情况
离群点 分布
共线性 缺省值 去均值
分类
查找
R 窗口
添加
U 类别 A
伪装
样本库存储
数据层：根据样本量选择存储；三级 分类
Metis时间序列异常检测业务效果
目前效果
用少量模型覆盖所有曲线，统计判别+无监督+有监督
准确率
90%+ 80%+
计算方法：人工抽查，查看告警出来的时间序列和时间点是否准确
辅助工具：打标工程
召回率
计算方法：人工从业务中选择一批异常的时间序列和相应的时间 点，然后让这批序列通过现有模型，看看是否被召回 辅助工具：样本库管理
社交类指标240w+
传统监控与新思路
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随着业务发展，传统监控呈现出的一些问题
准确率低
维护成本高
形态各异
传统监控与新思路
算法和机器学习的 新思路是否可应 用？
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传统时序监控的问题与新思路
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检测算法原理与应用
特征工程与打标工程
样本库建设与管理
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Metis概述（智能运维应用实践）
常见的机器学习算法
时间序列的统计算 法
解决方案 （无监督+有监督）
技术框架
离线模块
数据存储 统计算法&无监督算法 输出疑似异常
样本库
（人工标注）
特征工程
（离线计算）
有监督算法 （离线计算） 人工审核
在线模块
数据提取 统计算法&无监督算法 输出疑似异常 加载有监督模 型 特征工程 （实时计算）
有监督算法
（输出异常）
第一层：无监督算法
One Class SVM
• 属于无监督算法 • 使用了超平面的思想 • 适用于连续数据的异常检测 • 适用于对样本进行一定比例的筛选 • 寻找高维平面区分正常点与异常点
第一层：无监督算法
Replicator Neural Network
• 属于无监督算法 • 需要构造必要的特征 • 使用了神经网络的思想 • 适用于连续数据的异常检测
•
•
样本库建设与管理
Metis概述（智能运维应用实践）
样本库管理与建设
样本的积累贯穿机器学习的始终
价值积累
样本是核心价值 样本的丰富程度制约检 测效果
功能集合
样本查看：权限、类 别、业务维度等 样本查找：字段检 索、相似度检索、时 间片检索 样本分类：标记、算 法分类等
样本库管理
通用规范
格式、长度、标签（分 类、正负）、时间戳、 标志、来源
• 寻找神经网络的误差来区分正常点与异常点
第二层：有监督算法
有监督算法能解决的问题
• Linear Regression/Logistic Regression • Decision Tree/Naïve Bayes 有监督算法 • Random Forest/GBDT/xgboost
√
√
• •
无监督学习算法的优缺点
数据提取
•以当前时刻为标准 •七天前后三小时 + 昨天前后三小时 + 今天前三小时 •可以从多维特征中寻找异常点
√
孤立森林
SVM
•使用超平面的思想来进行异常/正常的区分
×
RNN
•使用神经网络的误差来进行异常判断
第一层：无监督算法
Isolation Forest
• 属于无监督算法 • 集成学习的思想 • 适用于连续数据的异常检测 • 通过多颗 iTree 形成森林来判断是否异常
学件
学件
学件
学件
自动扩缩容 决策
学件组合
学件
学件
学件
学件
直播多维根 因分析
学件组合
学件 学件
学件 学件
学件N
更多运维 场景
串联应用案例
监控
变更体检 灰度上线 时间序列 异常检测 生死指标 监控DLP 平衡木
流程引擎 自动 扩容 缩容 容量分析 与预测 资源 平衡木 pkg 文件 权限 配置 脚本
绿色表示运维场景 蓝色表示自动化工具 黑色表示智能化学件
离散特征
标准化
归一化 特征有效 性分析 特征组合 与转换
样本
特征选择
模型调优
更新模型
因子化 缺省值 相关性 样本分析
因子化
全流程 特征分析
参数分析
误差分析
特征有效 性分析
特征工程
统计特征 •最大值，最小值，值域 •最小值位置、最大值位 置 •均值，中位数 •平方和，重复值 •方差，偏度，峰度 •同比，环比，周期性 •自相关系数，变异系数 拟合特征 •移动平均算法 •带权重的移动平均算法 •指数移动平均算法 •二次指数移动平均算法 •三次指数移动平均算法 •奇异值分解算法 •自回归算法 •深度学习算法 分类特征
北向串联
训练、提取、伪装、构 造、分类、
样本库管理与建设
功能应用
样本库管理
训练模型 提取 C 正负 来源 离线打标 特征分析 算法调参 构造 D 类别B 类别 C
显著提升应用效率和数据规范
Action层：触发功能与样本数据的交互 Service层：功能模块的逻辑应用实现 DAO层：封装与数据进行联络的任 务，无业务逻辑