Descripción: La puntuación de anomalía es un valor numérico que indica el grado en que un punto de datos se considera una anomalía dentro de un conjunto de datos. Este concepto es fundamental en la detección de anomalías, un área de la estadística y el aprendizaje automático que se centra en identificar patrones inusuales o inesperados en los datos. La puntuación se calcula mediante diversos algoritmos que analizan las características de los datos y determinan qué tan lejos se encuentra un punto de datos de la norma o del comportamiento esperado. Cuanto mayor sea la puntuación de anomalía, más probable es que el punto de datos sea considerado anómalo. Esta métrica es crucial en aplicaciones donde la identificación de comportamientos atípicos puede prevenir fraudes, fallos en sistemas o problemas de calidad. La puntuación de anomalía permite a los analistas y a los sistemas automatizados priorizar la atención sobre los datos que requieren una revisión más detallada, facilitando así la toma de decisiones informadas y la implementación de medidas correctivas.
Historia: La detección de anomalías tiene sus raíces en la estadística y el análisis de datos, con métodos que se remontan a principios del siglo XX. Sin embargo, el término ‘puntuación de anomalía’ comenzó a ganar popularidad en la década de 1990 con el auge del aprendizaje automático y el análisis de datos masivos. A medida que las técnicas de modelado se volvieron más sofisticadas, se desarrollaron algoritmos específicos para calcular puntuaciones de anomalía, como el análisis de componentes principales (PCA) y métodos basados en árboles de decisión. En la actualidad, la puntuación de anomalía se utiliza ampliamente en diversas industrias, desde la detección de fraudes en finanzas hasta la monitorización de sistemas en tiempo real.
Usos: La puntuación de anomalía se utiliza en una variedad de aplicaciones, incluyendo la detección de fraudes en transacciones financieras, la identificación de fallos en sistemas de manufactura y la monitorización de redes para detectar intrusiones. También se aplica en el análisis de datos de salud para identificar patrones inusuales en los registros de pacientes, así como en el ámbito de la ciberseguridad para detectar comportamientos anómalos en el tráfico de red. Además, se utiliza en el análisis de datos de clientes para identificar comportamientos de compra inusuales que podrían indicar problemas o oportunidades de negocio.
Ejemplos: Un ejemplo de puntuación de anomalía es su uso en sistemas de detección de fraudes en tarjetas de crédito, donde las transacciones se analizan en tiempo real y se les asigna una puntuación que indica la probabilidad de que sean fraudulentas. Otro ejemplo se encuentra en la monitorización de equipos industriales, donde se utilizan sensores para recopilar datos y se aplican algoritmos de puntuación de anomalía para detectar fallos antes de que ocurran. En el ámbito de la salud, se pueden analizar los datos de los pacientes para identificar signos tempranos de enfermedades a través de puntuaciones de anomalía en sus registros médicos.
