Abstract
ビッグデータ分析での異常値検出は、大規模で不完全でノイズのあるデータから著しく異なる情報や潜在的に価値のある情報を発見するプロセスです。統計的分布、近接性、クラスタリング、分類に基づいた異常値検出の一般的な分析手法とそれぞれの適切なシナリオに焦点を当てました。同時に、特定の都市の販売会社を例に、データマイニングと探索によりガソリンの製品の小売客の給油頻度や給油間隔などの異常な消費特性を明らかにし、異常値の背後にあるビジネス発見を改善し、ガソリンの小売客の精緻な管理レベルをさらに向上させることができました。
Keywords
異常値 石炭小売 データマイニング