Application de détection et d’analyse des valeurs aberrantes.

Comment tirer pleinement parti des données, notamment pour l’IA? Cette application de Maya HTT permet de nettoyer et d’étiqueter rapidement et facilement les données actuelles et préexistantes.

Identifiez les valeurs aberrantes et leurs causes

Plus un outil d’analyse peut offrir de visibilité, mieux c’est. Découvrir les cas aberrants est un bon début, mais la plupart des utilisateurs ont besoin de comprendre leurs causes.

L’application de détection et d’analyse des valeurs aberrantes visualise la distribution des attributs et des cas aberrants dans les groupes de données que vous sélectionnez. Il est ainsi plus facile d’identifier des modèles dans les attributs qui peuvent à leur tour déterminer les causes.

Outlier detection and analysis app
Abstract representation of cloud data

Un nettoyage plus rapide permet de réduire les coûts

Pour être efficaces, l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage machine (AM) dépendent non pas d’une grande quantité de données, mais de la qualité globale de celles-ci. C’est ici que le nettoyage des données entre en jeu.

Le nettoyage des données peut toutefois nécessiter beaucoup de temps, et c’est ici qu’entre en jeu l’application de détection et d’analyse des valeurs aberrantes. Vous pouvez rapidement étiqueter les entrées avec la désignation de votre choix. Attribuez des étiquettes à des points de données individuels ou à un groupe entier d’un seul coup.

Augmentation de la valeur commerciale de vos données

Contrairement aux solutions de type « boîte noire », cet outil permet à la fois de déceler les valeurs aberrantes et d’identifier les variables qui contribuent à faire d’un modèle une valeur aberrante. Réduisez la charge de travail informatique et prenez des mesures pour résoudre plus rapidement les problèmes. Identifiez facilement les améliorations potentielles des processus et de la productivité, augmentez le temps de fonctionnement ou l’efficacité, et minimisez les situations dangereuses ou coûteuses.

Ce qui vient avant et après

La clé pour déterminer la cause d’un cas aberrant peut venir de l’examen d’une situation qui se passe juste avant ou après ce dernier, plutôt que du cas lui-même. L’application de détection et d’analyse des valeurs aberrantes de Maya HTT permet de simplifier ce processus.

Vous pouvez commencer par demander à l’application de cartographier un groupe de données et d’afficher les valeurs aberrantes qu’il contient. En examinant les groupes de données pour rechercher des similitudes, l’application peut fournir une explication des facteurs individuels ou combinés qui causent un cas aberrant.

Detecting outliers using clusters

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