資料の紹介

　「異常検知」はデータサイエンスの一分野で、監視などで集めたデータの集合体（データセット）の中で、普段とは違うパターンを検出する技術だ。用途はネットワークへの不正侵入の検知、機械などの予知保全など多岐にわたる。

　しかし、データサイエンスの知識を持つビジネスパーソンでない限り、異常検知の特徴や詳細な仕組み、異常検知でできること、異常検知システムの構築方法などは分からない。こうしたことを押さえておかないと、異常検知の活用は難しい。例えば「異常検知で言う異常は必ずしも悪いものではない」と理解していなければ、顧客の購買データのわずかな変化を検出して、マーケティングに生かすことはできない。

　そこで本資料では、データサイエンスに詳しくない人にも役立つように「異常検知とは何か」「検出される可能性のある異常の3つのタイプ」など、異常検知について解説する。データサイエンスに詳しい人向けにも、大規模な異常検知システムの構築方法や役立つコード、実践例も紹介。7つの基本的な構築手順や、異常検知の落とし穴も取り上げており、知らなきゃ損する内容が満載の資料と言えそうだ。

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