Twitterがリリースした時系列異常値検出のためのRパッケージ{AnomalyDetection}を試してみる - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

もう松の内も明けてしまいましたが、遅ればせながら皆さん明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いいたします。 で、年明け早々にTwitterエンジニアブログに面白いネタが上がっていたのでした。 その名も{AnomalyDetection}というRパッケージ。バルス砲に備えてTwitterが鉄壁の防御を敷いていることは多くの人がご存知だと思いますが（笑）、そういうバルス砲のような異常なアクセスの跳ね上がりだったり、逆にサーバダウンなどでアクセスの異常な落ち込みが出た時にいち早く検出するというのが目的の分析フレームワークのようです。 ということで、話題が新鮮なうちにちょっと試してみようと思います。 どういう仕組みで動いているのか 理論的背景としては、そもそもgeneralized ESD (extremely Studentized deviate) testという外れ値検出の手法が

[teddy-g]

Twitterの異常値検出のやつ。Studentized Deviate Testと名乗ってるくらいなのでスチューデント化残差とかがベースにあるのかしら。

[kasumani]

Twitterがリリースした時系列異常値検出のためのRパッケージ{AnomalyDetection}を試してみる もう松の内も明けてしまいましたが、遅ればせながら皆さん明けましておめでとうございます。今年もよろしくお願いいたします。 Tags:

[nobuking]

これ秋のVelocityで紹介してたやつだ。

[elu_18]

Twitterがリリースした時系列異常値検出のためのRパッケージ{AnomalyDetection}を試してみる - 銀座で働くデータサイエンティストのブログ あ、早速使っている人がいた。 http://t.co/Z6FCvjd2P0

[lesamoureuses]

Rでやってるのかー