Descripción: La detección de anomalías basada en zonas es un método que segmenta los datos en diferentes áreas o zonas y analiza cada una de ellas en busca de comportamientos inusuales o desviaciones de la norma. Este enfoque permite identificar patrones que podrían no ser evidentes al observar el conjunto de datos en su totalidad. Al dividir los datos en zonas, se facilita la identificación de anomalías locales, lo que puede ser crucial en contextos donde las variaciones son específicas de ciertas áreas. Este método es especialmente útil en grandes volúmenes de datos, donde la complejidad y la variabilidad pueden dificultar la detección de anomalías. Las características principales de este enfoque incluyen la segmentación de datos, el análisis contextual y la capacidad de adaptarse a diferentes escalas y tipos de datos. La relevancia de la detección de anomalías basada en zonas radica en su aplicación en diversas industrias, donde la identificación temprana de anomalías puede prevenir problemas mayores, optimizar procesos y mejorar la toma de decisiones. En resumen, este método proporciona una herramienta poderosa para el análisis de datos, permitiendo a las organizaciones detectar y responder a anomalías de manera más efectiva.
