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思****来 2018-07-11
重磅:构建AIOps的MNIST
初始异常识别 在标以外的时间,我们通常不会持续关一个指标的变化过程,这样,在标过程中接收到的数据会远多于平时的观察,受到已标数据潜移默化地影响,标人员的判断标准会发生一程度的偏移,影响标准确性。针对这种问题,在数据初始化阶段我们使用异常检测算法对数据进行检测,确疑似异常区间,用高亮的式提示给标人员,这种标准一致的提醒可以在一程度上减轻标人员受到的影响。 同时,由于使用了较宽松的阈值,轻微的异常也会被识别出来,这样,标人员可以重点检查高亮区域,降低检查正常数据的消耗,提高标速度。 异常区间对比 在不能确一段数据是否异常时,我们通常会和已标为异常的数据进行对比,这种对比由于异常数据占比较小变得非常麻烦,需要先在比较大的尺度上找到异常区间,然后再放缩到与待标区间相同的比例尺才能进行对比。针对这种问题,我们提供了异常区间跳转和异常概览两个功能,可以便得跳转到上一个、下一个异常区间进行对比,也可以在标结束后把所有异常区间放在一起进行对比。
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