Apa perbedaan antara deteksi anomali dan peramalan?

Deteksi anomali mengidentifikasi outlier dan driver yang berkontribusi untuk menjawab pertanyaan “Apa yang terjadi yang biasanya tidak terjadi?” Peramalan menjawab pertanyaan “Jika semuanya terus terjadi seperti yang diharapkan, apa yang terjadi di masa depan?” Matematika yang memungkinkan peramalan juga memungkinkan kita untuk bertanya “Jika beberapa hal berubah, apa yang terjadi kemudian?”

Deteksi anomali dan peramalan dimulai dengan memeriksa titik data yang diketahui saat ini. Deteksi QuickSight anomali Amazon dimulai dengan apa yang diketahui sehingga dapat menetapkan apa yang berada di luar set yang diketahui, dan mengidentifikasi titik-titik data tersebut sebagai anomali (outlier). QuickSight Peramalan Amazon tidak termasuk titik data anomali, dan tetap dengan pola yang diketahui. Peramalan berfokus pada pola distribusi data yang ditetapkan. Sebaliknya, deteksi anomali berfokus pada titik data yang menyimpang dari apa yang diharapkan. Setiap metode mendekati pengambilan keputusan dari arah yang berbeda.