Questão FC369831
A detecção de outliers é uma tarefa importante que integra tanto a etapa de pré-processamento do processo de mineração de dados quanto a análise exploratória de dados em aprendizad
Bancos de Dados Dimensionais
FGV · 2024
A detecção de outliers é uma tarefa importante que integra tanto a etapa de pré-processamento do processo de mineração de dados quanto a análise exploratória de dados em aprendizado de máquina. Outliers são valores atípicos que podem fornecer informações importantes ou, em alguns casos, distorcer análises de dados. Eles são classificados em diferentes tipos, dependendo de suas características e do contexto em que aparecem.
Considere um cenário em que uma sequência de vendas de um produto permanece constante durante uma promoção que normalmente gera picos de vendas, retornando aos patamares normais ao final da promoção.
Nessas condições, o tipo de outlier observado nessa sequência de vendas é o
- coletivo.
- contextual.
- global.
- intencional.
- multivariado.
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Gabarito
A
Comentário do professor
Um outlier coletivo é um conjunto de observações contíguas que, em conjunto, diverge do padrão esperado da série temporal. Não se trata de um ponto isolado, mas de uma sequência que forma uma anomalia quando considerada no contexto temporal.
No cenário descrito — vendas permanecendo constantes durante uma promoção que normalmente causa picos e retornando ao nível usual ao final — a anomalia aparece como um bloco de valores atípicos pela sua duração e comportamento uniforme. Isso caracteriza exatamente um outlier coletivo.
Para identificar esse tipo de anomalia aplicam‑se técnicas que analisam segmentos, como janelas deslizantes, segmentação de séries temporais, detecção de mudança (change point) ou métodos baseados em densidade/clustering sobre sub‑séries.
No tratamento, primeiro investigue causas (erro de medição, falha na campanha, mudança de demanda). Em seguida avalie modelagem separada da janela anômala, remoção ou uso de estimadores robustos para não distorcer análises futuras.
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