La detección de valores anómalos en el análisis de big data es un proceso para descubrir información significativamente diferente o potencialmente valiosa a partir de datos masivos, incompletos y ruidosos. El enfoque se centra en los métodos de análisis comunes para la detección de valores anómalos basados en la distribución estadística, la proximidad, el agrupamiento, la clasificación, y los escenarios adecuados para cada uno de ellos. Al mismo tiempo, tomando como ejemplo una empresa de venta de productos petrolíferos acabados en una ciudad determinada, a través de la minería de datos y la exploración, hemos descubierto características de consumo anómalas como la frecuencia de repostaje de combustible y los intervalos entre los repostajes, revelando así los descubrimientos comerciales tras los valores anómalos, y mejorando aún más el nivel de gestión detallada de los clientes minoristas de productos petrolíferos acabados.

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