1.3.1 异常诊断的场景和价值

在企业运营过程中，异常数据的出现是常态，其表现包括异常的数据点、数据波动，或者与预期趋势不符的现象。

异常诊断的目的就是识别数据集中的异常行为、异常数据点或者异常模式。这些异常可能源自数据采集或处理中的错误，或者可能预示着潜在的系统问题。

AIGC能够协助数据分析师快速识别数据中的异常，提供高效的异常检测和诊断。借助AI的模型训练和算法优化，AIGC能够识别多种异常情况，包括数值异常和模式异常等。

以下是企业中常见的异常场景示例。

❑ 数值异常检测：在销售数据分析中，可能存在由于数据输入错误或系统故障导致的销售额异常升高或下降的数据点。AIGC可以通过分析历史销售数据，识别与历史数据相比明显异常的销售额数据点，帮助分析师定位并排除异常原因。

❑ 模式异常识别：市场研究数据可能出现与预期行为模式不符的情况，如市场突然波动或异常的消费行为。AIGC能够分析市场行为模式，检测突破常规的行为模式，及时提供市场波动的警示和潜在解释。

❑ 趋势异常检查：数据分析中通常需要监测某些指标的趋势，以确保业务正常运行。然而，突然的趋势变化可能预示着问题。AIGC能够自动监测数据趋势，识别不符合预期趋势的情况，并为分析师提供警示和解释，以便分析师及时调整分析策略或业务方向。