Praktisches Toolkit zur Zeitreihen-Anomalieerkennung mit Python
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Der Beitrag zeigt, wie man mit Python Punktanomalien in einzelnen Zeitreihen erkennt und gleichzeitig anomale Signale im gesamten Datensatz identifiziert. Durch die Kombination von statistischen Tests und Machine‑Learning‑Methoden erhält man ein robustes Toolkit, das sowohl für kleine als auch für große Datenbanken einsetzbar ist.
Das praxisorientierte Vorgehen wurde erstmals auf der Plattform Towards Data Science veröffentlicht und richtet sich an Datenwissenschaftler, die ihre Anomalieerkennung auf ein neues Level heben wollen.
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