Аннотация:
В статье описан алгоритм применения модели интеллектуального анализа для обнаружения аномалий в данных статистического наблюдения за образовательными организациями. Дано определение аномалии, проанализированы типовые аномалии, которые могут содержаться в данных статистической отчетности. Приведена классификация методик выявления аномалий в зависимости от уровня размеченности обучающей выборки, а также проанализированы возможные способы разметки данных для представления результатов поиска аномалий. Проведены анализ и описание процесса сбора и обработки статистических данных образовательных организаций в ГИВЦ РТУ МИРЭА. Проанализированы слабые места процесса сбора данных, которые возможно усилить путем применения интеллектуального анализа для поиска аномалий в данных. Разработана математическая модель обработки данных и поиска аномалий. Предложен алгоритм подготовки данных для обучения модели интеллектуального анализа с учетом их специфики, а также последующего применения обученной модели для обнаружения аномалий в рассматриваемых данных. Произведена проверка работы алгоритма на реальных данных с использованием нейросетевой модели автоэнкодер.
Ключевые слова:
обнаружение аномалий в данных, статистические данные, интеллектуальный анализ, автоэнкодер.
