کشف ناهنجاری با جنگل ایزوله: راهنمای جامع

در دنیای امروز که سرشار از داده است، توانایی شناسایی ناهنجاری‌ها – آن دسته از نقاط داده غیرمعمول که به طور قابل توجهی از هنجارها منحرف می‌شوند – به طور فزاینده‌ای حیاتی شده است. از کشف تراکنش‌های متقلبانه در بخش مالی گرفته تا شناسایی تجهیزات معیوب در تولید، کشف ناهنجاری نقشی حیاتی در حفظ بهره‌وری عملیاتی و کاهش ریسک‌های بالقوه ایفا می‌کند. در میان تکنیک‌های مختلف موجود، الگوریتم جنگل ایزوله (Isolation Forest) به دلیل سادگی، اثربخشی و مقیاس‌پذیری خود برجسته است. این راهنما یک نمای کلی و جامع از جنگل ایزوله ارائه می‌دهد و به بررسی اصول اساسی، پیاده‌سازی عملی و کاربردهای متنوع آن در صنایع جهانی می‌پردازد.

کشف ناهنجاری چیست؟

کشف ناهنجاری (که به آن کشف داده‌های پرت نیز گفته می‌شود) فرآیند شناسایی نقاط داده‌ای است که با الگو یا رفتار مورد انتظار در یک مجموعه داده مطابقت ندارند. این ناهنجاری‌ها می‌توانند نشان‌دهنده خطاها، تقلب، نقص عملکرد یا سایر رویدادهای مهمی باشند که نیاز به توجه دارند. ناهنجاری‌ها ذاتاً در مقایسه با نقاط داده عادی نادر هستند و همین امر کشف آن‌ها را با استفاده از روش‌های آماری سنتی دشوار می‌سازد.

در اینجا چند نمونه از کاربردهای واقعی کشف ناهنجاری آورده شده است:

• کشف تقلب مالی: شناسایی تراکنش‌های مشکوکی که از الگوهای خرج کردن عادی یک مشتری منحرف می‌شوند. به عنوان مثال، یک خرید بزرگ و ناگهانی در یک کشور خارجی در حالی که مشتری معمولاً فقط تراکنش‌های محلی انجام می‌دهد.
• کشف نقص در تولید: شناسایی محصولات معیوب در یک خط تولید بر اساس داده‌های حسگر و تحلیل تصویر. به عنوان مثال، کشف ناهنجاری در ابعاد یا رنگ یک محصول با استفاده از بینایی کامپیوتر.
• کشف نفوذ در امنیت سایبری: کشف الگوهای غیرعادی ترافیک شبکه که ممکن است نشان‌دهنده یک حمله سایبری یا آلودگی به بدافزار باشد. این می‌تواند شامل شناسایی جهش‌های غیرعادی در ترافیک شبکه از یک آدرس IP خاص باشد.
• تشخیص در مراقبت‌های بهداشتی: شناسایی شرایط پزشکی غیرطبیعی یا بیماری‌ها بر اساس داده‌های بیمار، مانند علائم حیاتی غیرعادی یا نتایج آزمایشگاهی. یک تغییر ناگهانی و غیرمنتظره در فشار خون می‌تواند به عنوان یک ناهنجاری علامت‌گذاری شود.
• تجارت الکترونیک: کشف نظرات جعلی یا حساب‌های متقلبانه‌ای که به طور مصنوعی رتبه‌بندی محصولات را افزایش می‌دهند یا آمار فروش را دستکاری می‌کنند. شناسایی الگوهایی از نظرات مشابه که توسط چندین حساب در یک بازه زمانی کوتاه ارسال شده‌اند.

معرفی الگوریتم جنگل ایزوله

جنگل ایزوله یک الگوریتم یادگیری ماشین بدون نظارت است که به طور خاص برای کشف ناهنجاری طراحی شده است. این الگوریتم از این مفهوم بهره می‌برد که ناهنجاری‌ها راحت‌تر از نقاط داده عادی «ایزوله» یا «جدا» می‌شوند. برخلاف الگوریتم‌های مبتنی بر فاصله (مانند k-NN) یا الگوریتم‌های مبتنی بر چگالی (مانند DBSCAN)، جنگل ایزوله به صراحت فاصله‌ها یا چگالی‌ها را محاسبه نمی‌کند. در عوض، از یک رویکرد مبتنی بر درخت برای جداسازی ناهنجاری‌ها با افراز تصادفی فضای داده استفاده می‌کند.

مفاهیم کلیدی

• درختان ایزوله (iTrees): اساس الگوریتم جنگل ایزوله. هر iTree یک درخت دودویی است که با افراز بازگشتی فضای داده با استفاده از انتخاب ویژگی تصادفی و مقادیر تقسیم تصادفی ساخته می‌شود.
• طول مسیر: تعداد یال‌هایی که یک مشاهده از گره ریشه یک iTree تا گره پایانی خود (یک گره برگ) طی می‌کند.
• امتیاز ناهنجاری: معیاری که درجه ایزوله بودن یک مشاهده را کمی‌سازی می‌کند. طول مسیر کوتاه‌تر نشان‌دهنده احتمال بالاتر برای ناهنجاری بودن است.

جنگل ایزوله چگونه کار می‌کند

الگوریتم جنگل ایزوله در دو مرحله اصلی عمل می‌کند:

1. مرحله آموزش:
   • تعدادی iTree ساخته می‌شود.
   • برای هر iTree، یک زیرمجموعه تصادفی از داده‌ها انتخاب می‌شود.
   • iTree با افراز بازگشتی فضای داده ساخته می‌شود تا زمانی که هر نقطه داده در گره برگ خود ایزوله شود یا به یک حد از پیش تعریف شده برای ارتفاع درخت برسد. افراز با انتخاب تصادفی یک ویژگی و سپس انتخاب تصادفی یک مقدار تقسیم در محدوده آن ویژگی انجام می‌شود.
2. مرحله امتیازدهی:
   • هر نقطه داده از تمام iTreeها عبور داده می‌شود.
   • طول مسیر برای هر نقطه داده در هر iTree محاسبه می‌شود.
   • میانگین طول مسیر در تمام iTreeها محاسبه می‌شود.
   • یک امتیاز ناهنجاری بر اساس میانگین طول مسیر محاسبه می‌شود.

شهود پشت جنگل ایزوله این است که ناهنجاری‌ها، به دلیل نادر و متفاوت بودن، برای ایزوله شدن به افرازهای کمتری نسبت به نقاط داده عادی نیاز دارند. در نتیجه، ناهنجاری‌ها تمایل دارند در iTreeها طول مسیر کوتاه‌تری داشته باشند.

مزایای جنگل ایزوله

جنگل ایزوله چندین مزیت نسبت به روش‌های سنتی کشف ناهنجاری ارائه می‌دهد:

• کارایی: جنگل ایزوله دارای پیچیدگی زمانی خطی نسبت به تعداد نقاط داده است، که آن را برای مجموعه‌های داده بزرگ بسیار کارآمد می‌سازد. این امر به ویژه در عصر کلان‌داده‌ها که مجموعه‌های داده می‌توانند شامل میلیون‌ها یا حتی میلیاردها رکورد باشند، مهم است.
• مقیاس‌پذیری: این الگوریتم به راحتی قابل موازی‌سازی است، که مقیاس‌پذیری آن را برای مجموعه‌های داده عظیم بیشتر می‌کند. موازی‌سازی اجازه می‌دهد تا محاسبات بین چندین پردازنده یا ماشین توزیع شود و زمان پردازش را به طور قابل توجهی کاهش دهد.
• عدم محاسبه فاصله: برخلاف روش‌های مبتنی بر فاصله مانند k-NN، جنگل ایزوله فواصل بین نقاط داده را محاسبه نمی‌کند، که می‌تواند از نظر محاسباتی گران باشد، به ویژه در فضاهای با ابعاد بالا.
• مدیریت داده‌های با ابعاد بالا: جنگل ایزوله در فضاهای با ابعاد بالا به خوبی عمل می‌کند، زیرا فرآیند انتخاب ویژگی تصادفی به کاهش نفرین ابعاد کمک می‌کند. نفرین ابعاد به پدیده‌ای اشاره دارد که در آن عملکرد الگوریتم‌های یادگیری ماشین با افزایش تعداد ویژگی‌ها (ابعاد) کاهش می‌یابد.
• یادگیری بدون نظارت: جنگل ایزوله یک الگوریتم بدون نظارت است، به این معنی که برای آموزش به داده‌های برچسب‌دار نیاز ندارد. این یک مزیت قابل توجه در سناریوهای دنیای واقعی است که داده‌های برچسب‌دار اغلب کمیاب یا گران هستند.
• قابلیت تفسیر: در حالی که به اندازه برخی از سیستم‌های مبتنی بر قانون ذاتاً قابل تفسیر نیست، امتیاز ناهنجاری نشانه روشنی از درجه غیرعادی بودن ارائه می‌دهد. علاوه بر این، با بررسی ساختار iTreeها، گاهی اوقات می‌توان به بینش‌هایی در مورد ویژگی‌هایی که بیشترین سهم را در امتیاز ناهنجاری دارند، دست یافت.

معایب جنگل ایزوله

با وجود مزایایش، جنگل ایزوله محدودیت‌هایی نیز دارد:

• حساسیت به پارامترها: عملکرد جنگل ایزوله می‌تواند به انتخاب پارامترها، مانند تعداد درختان و اندازه زیرنمونه، حساس باشد. تنظیم دقیق این پارامترها اغلب برای دستیابی به نتایج بهینه ضروری است.
• تمرکز بر ناهنجاری‌های سراسری: جنگل ایزوله برای کشف ناهنجاری‌های سراسری طراحی شده است - آنهایی که به طور قابل توجهی از اکثر داده‌ها متفاوت هستند. ممکن است در کشف ناهنجاری‌های محلی - آنهایی که فقط در یک خوشه کوچک از نقاط داده ناهنجار هستند - به همان اندازه مؤثر نباشد.
• فرضیات توزیع داده: در حالی که فرضیات قوی ایجاد نمی‌کند، تقسیم‌بندی تصادفی آن ممکن است در صورتی که داده‌ها روابط بسیار پیچیده و غیرخطی داشته باشند که با تقسیم‌های موازی با محور به خوبی ثبت نمی‌شوند، کمتر مؤثر باشد.

پیاده‌سازی جنگل ایزوله در پایتون

کتابخانه scikit-learn در پایتون یک پیاده‌سازی راحت از الگوریتم جنگل ایزوله ارائه می‌دهد. در اینجا یک مثال ساده از نحوه استفاده از آن آورده شده است:

مثال کد:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
import numpy as np

# Generate some sample data (replace with your actual data)
X = np.random.rand(1000, 2)

# Add some anomalies
X[np.random.choice(1000, 10, replace=False)] = np.random.rand(10, 2) + 2  # Adding anomalies outside the main cluster

# Create an Isolation Forest model
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)

# Fit the model to the data
model.fit(X)

# Predict anomaly scores
anomaly_scores = model.decision_function(X)

# Predict anomaly labels (-1 for anomaly, 1 for normal)
anomaly_labels = model.predict(X)

# Identify anomalies based on a threshold (e.g., top 5%)
anomaly_threshold = np.percentile(anomaly_scores, 5) # Lower scores are more anomalous
anomalies = X[anomaly_scores <= anomaly_threshold]

print("Anomaly Scores:\n", anomaly_scores)
print("Anomaly Labels:\n", anomaly_labels)
print("Anomalies:\n", anomalies)

توضیحات:

• `IsolationForest(n_estimators=100, contamination='auto', random_state=42)`: این دستور یک مدل جنگل ایزوله با ۱۰۰ درخت ایجاد می‌کند. `contamination='auto'` نسبت ناهنجاری‌ها را در مجموعه داده به طور خودکار تخمین می‌زند. `random_state=42` تکرارپذیری نتایج را تضمین می‌کند.
• `model.fit(X)`: این دستور مدل را بر روی داده‌های `X` آموزش می‌دهد.
• `model.decision_function(X)`: این دستور امتیاز ناهنجاری را برای هر نقطه داده محاسبه می‌کند. امتیاز پایین‌تر نشان‌دهنده احتمال بالاتر برای ناهنجاری بودن است.
• `model.predict(X)`: این دستور برچسب ناهنجاری را برای هر نقطه داده پیش‌بینی می‌کند. `-1` نشان‌دهنده ناهنجاری و `1` نشان‌دهنده یک نقطه داده عادی است.
• `np.percentile(anomaly_scores, 5)`: این دستور صدک پنجم امتیازات ناهنجاری را محاسبه می‌کند که به عنوان آستانه برای شناسایی ناهنجاری‌ها استفاده می‌شود. نقاط داده با امتیازات زیر این آستانه به عنوان ناهنجاری در نظر گرفته می‌شوند.

تنظیم پارامترها برای جنگل ایزوله

بهینه‌سازی عملکرد جنگل ایزوله اغلب شامل تنظیم پارامترهای کلیدی آن است:

• `n_estimators` (تعداد درختان): افزایش تعداد درختان معمولاً دقت مدل را بهبود می‌بخشد، اما هزینه محاسباتی را نیز افزایش می‌دهد. تعداد بیشتر درختان، جداسازی قوی‌تری از ناهنجاری‌ها را فراهم می‌کند. با ۱۰۰ شروع کنید و مقادیر بالاتر (مانند ۲۰۰، ۵۰۰) را آزمایش کنید تا ببینید آیا عملکرد بهبود می‌یابد.
• `contamination` (نسبت مورد انتظار ناهنجاری‌ها): این پارامتر نشان‌دهنده نسبت مورد انتظار ناهنجاری‌ها در مجموعه داده است. تنظیم مناسب آن می‌تواند به طور قابل توجهی دقت مدل را بهبود بخشد. اگر تخمین خوبی از نسبت ناهنجاری دارید، آن را بر این اساس تنظیم کنید. اگر ندارید، `contamination='auto'` سعی در تخمین آن خواهد کرد، اما به طور کلی بهتر است در صورت امکان یک تخمین معقول ارائه دهید. یک محدوده معمول بین ۰.۰۱ و ۰.۱ (۱٪ تا ۱۰٪) است.
• `max_samples` (اندازه زیرنمونه): این پارامتر تعداد نمونه‌های مورد استفاده برای ساخت هر iTree را کنترل می‌کند. اندازه‌های کوچکتر زیرنمونه می‌توانند توانایی الگوریتم در جداسازی ناهنجاری‌ها را بهبود بخشند، اما ممکن است واریانس مدل را نیز افزایش دهند. مقادیری مانند 'auto' (min(256, n_samples)) اغلب نقطه شروع خوبی هستند. آزمایش با مقادیر کوچکتر ممکن است عملکرد را در برخی از مجموعه‌های داده بهبود بخشد.
• `max_features` (تعداد ویژگی‌های مورد بررسی): این پارامتر تعداد ویژگی‌هایی را که در هر تقسیم به طور تصادفی انتخاب می‌شوند، کنترل می‌کند. کاهش این مقدار می‌تواند عملکرد را در فضاهای با ابعاد بالا بهبود بخشد. اگر تعداد زیادی ویژگی دارید، آزمایش با مقادیر کمتر از تعداد کل ویژگی‌ها را در نظر بگیرید.
• `random_state` (دانه تصادفی): تنظیم یک دانه تصادفی، تکرارپذیری نتایج را تضمین می‌کند. این برای اشکال‌زدایی و مقایسه تنظیمات مختلف پارامترها مهم است.

جستجوی شبکه‌ای یا جستجوی تصادفی می‌تواند برای کاوش سیستماتیک ترکیبات مختلف مقادیر پارامترها و شناسایی تنظیمات بهینه برای یک مجموعه داده معین استفاده شود. کتابخانه‌هایی مانند scikit-learn ابزارهایی مانند `GridSearchCV` و `RandomizedSearchCV` را برای خودکارسازی این فرآیند فراهم می‌کنند.

کاربردهای جنگل ایزوله در صنایع مختلف

جنگل ایزوله در طیف گسترده‌ای از صنایع و حوزه‌ها کاربرد پیدا کرده است:

۱. خدمات مالی

• کشف تقلب: شناسایی تراکنش‌های متقلبانه، کلاهبرداری‌های کارت اعتباری و فعالیت‌های پولشویی. به عنوان مثال، کشف الگوهای غیرعادی در مبالغ، مکان‌ها یا فرکانس تراکنش‌ها.
• مدیریت ریسک: کشف ناهنجاری‌ها در بازارهای مالی، مانند حجم معاملات غیرعادی یا نوسانات قیمت. شناسایی دستکاری بازار یا فعالیت‌های معاملات داخلی.
• انطباق با مقررات: شناسایی نقض الزامات نظارتی، مانند مقررات ضد پولشویی (AML).

۲. تولید

• کشف نقص: شناسایی محصولات معیوب در یک خط تولید بر اساس داده‌های حسگر و تحلیل تصویر. کشف ناهنجاری‌ها در ارتعاشات ماشین، دما یا فشار.
• نگهداری و تعمیرات پیش‌بینانه: پیش‌بینی خرابی تجهیزات با کشف ناهنجاری‌ها در پارامترهای عملیاتی ماشین. شناسایی علائم هشدار دهنده اولیه نیازهای بالقوه نگهداری.
• کنترل کیفیت: نظارت بر کیفیت محصول و شناسایی انحرافات از استانداردهای مشخص شده.

۳. امنیت سایبری

• کشف نفوذ: کشف الگوهای غیرعادی ترافیک شبکه که ممکن است نشان‌دهنده یک حمله سایبری یا آلودگی به بدافزار باشد. شناسایی تلاش‌های مشکوک برای ورود به سیستم یا تلاش‌های دسترسی غیرمجاز.
• کشف بدافزار مبتنی بر ناهنجاری: شناسایی انواع بدافزار جدید و ناشناخته با کشف رفتار ناهنجار در سیستم‌های کامپیوتری.
• کشف تهدیدات داخلی: شناسایی کارمندانی که ممکن است در فعالیت‌های مخرب، مانند سرقت داده یا خرابکاری، درگیر باشند.

۴. مراقبت‌های بهداشتی

• تشخیص بیماری: شناسایی شرایط پزشکی غیرطبیعی یا بیماری‌ها بر اساس داده‌های بیمار، مانند علائم حیاتی غیرعادی یا نتایج آزمایشگاهی.
• کشف دارو: شناسایی کاندیداهای بالقوه دارو با کشف ناهنجاری‌ها در داده‌های بیولوژیکی.
• کشف تقلب: شناسایی ادعاهای بیمه متقلبانه یا شیوه‌های صورتحساب پزشکی نادرست.

۵. تجارت الکترونیک

• کشف تقلب: کشف تراکنش‌های متقلبانه، نظرات جعلی و تصاحب حساب. شناسایی الگوهای خرید غیرعادی یا آدرس‌های حمل و نقل مشکوک.
• شخصی‌سازی: شناسایی کاربرانی با رفتار مرور یا خرید غیرعادی برای کمپین‌های بازاریابی هدفمند.
• مدیریت موجودی: شناسایی ناهنجاری‌ها در داده‌های فروش برای بهینه‌سازی سطح موجودی و جلوگیری از کمبود کالا.

بهترین شیوه‌ها برای استفاده از جنگل ایزوله

برای بهره‌برداری مؤثر از جنگل ایزوله برای کشف ناهنجاری، بهترین شیوه‌های زیر را در نظر بگیرید:

• پیش‌پردازش داده‌ها: اطمینان حاصل کنید که داده‌های شما قبل از اعمال جنگل ایزوله به درستی پیش‌پردازش شده‌اند. این ممکن است شامل مدیریت مقادیر گمشده، مقیاس‌بندی ویژگی‌های عددی و کدگذاری ویژگی‌های دسته‌ای باشد. استفاده از تکنیک‌هایی مانند استانداردسازی (مقیاس‌بندی برای داشتن میانگین صفر و واریانس واحد) یا مقیاس‌بندی Min-Max (مقیاس‌بندی به محدوده بین ۰ و ۱) را در نظر بگیرید.
• مهندسی ویژگی: ویژگی‌های مرتبطی را انتخاب کنید که احتمالاً نشان‌دهنده ناهنجاری‌ها باشند. مهندسی ویژگی می‌تواند شامل ایجاد ویژگی‌های جدید از ویژگی‌های موجود یا تبدیل ویژگی‌های موجود برای ثبت بهتر الگوهای اساسی در داده‌ها باشد.
• تنظیم پارامترها: پارامترهای الگوریتم جنگل ایزوله را برای بهینه‌سازی عملکرد آن با دقت تنظیم کنید. از تکنیک‌هایی مانند جستجوی شبکه‌ای یا جستجوی تصادفی برای کاوش سیستماتیک تنظیمات مختلف پارامترها استفاده کنید.
• انتخاب آستانه: یک آستانه مناسب برای شناسایی ناهنجاری‌ها بر اساس امتیازات ناهنجاری انتخاب کنید. این ممکن است شامل تجسم توزیع امتیازات ناهنجاری و انتخاب آستانه‌ای باشد که ناهنجاری‌ها را از نقاط داده عادی جدا می‌کند. استفاده از آستانه‌های مبتنی بر صدک یا روش‌های آماری را برای تعیین آستانه بهینه در نظر بگیرید.
• معیارهای ارزیابی: از معیارهای ارزیابی مناسب برای سنجش عملکرد مدل کشف ناهنجاری استفاده کنید. معیارهای رایج شامل دقت (precision)، بازیابی (recall)، امتیاز F1 و سطح زیر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (AUC-ROC) هستند. معیارهایی را انتخاب کنید که به کاربرد خاص و اهمیت نسبی به حداقل رساندن مثبت‌های کاذب و منفی‌های کاذب مرتبط باشند.
• روش‌های گروهی (Ensemble): جنگل ایزوله را با سایر الگوریتم‌های کشف ناهنجاری ترکیب کنید تا دقت و استحکام کلی مدل را بهبود بخشید. روش‌های گروهی می‌توانند به کاهش محدودیت‌های الگوریتم‌های فردی کمک کرده و دید جامع‌تری از داده‌ها ارائه دهند.
• نظارت منظم: به طور مداوم عملکرد مدل کشف ناهنجاری را نظارت کرده و آن را به صورت دوره‌ای با داده‌های جدید بازآموزی کنید تا اطمینان حاصل شود که مؤثر باقی می‌ماند. ناهنجاری‌ها می‌توانند در طول زمان تکامل یابند، بنابراین مهم است که مدل را با آخرین الگوهای موجود در داده‌ها به‌روز نگه دارید.

تکنیک‌های پیشرفته و افزونه‌ها

چندین تکنیک پیشرفته و افزونه برای افزایش قابلیت‌های جنگل ایزوله توسعه یافته‌اند:

• جنگل ایزوله توسعه‌یافته (EIF): با اجازه دادن به تقسیم‌های مایل، که می‌توانند روابط پیچیده در داده‌ها را بهتر ثبت کنند، به مسئله تقسیم‌های موازی با محور در جنگل ایزوله اصلی می‌پردازد.
• جنگل برش تصادفی مقاوم (RRCF): یک الگوریتم کشف ناهنجاری آنلاین که از رویکرد مبتنی بر درخت مشابه جنگل ایزوله استفاده می‌کند اما برای مدیریت داده‌های جریانی طراحی شده است.
• استفاده از جنگل ایزوله با یادگیری عمیق: ترکیب جنگل ایزوله با تکنیک‌های یادگیری عمیق می‌تواند عملکرد کشف ناهنجاری را در مجموعه‌های داده پیچیده بهبود بخشد. به عنوان مثال، مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند برای استخراج ویژگی‌ها از داده‌ها استفاده شوند، که سپس به عنوان ورودی به جنگل ایزوله داده می‌شوند.

نتیجه‌گیری

جنگل ایزوله یک الگوریتم قدرتمند و همه‌کاره برای کشف ناهنجاری است که چندین مزیت نسبت به روش‌های سنتی ارائه می‌دهد. کارایی، مقیاس‌پذیری و توانایی آن در مدیریت داده‌های با ابعاد بالا، آن را برای طیف گسترده‌ای از کاربردها در صنایع مختلف جهانی مناسب می‌سازد. با درک اصول اساسی آن، تنظیم دقیق پارامترها و پیروی از بهترین شیوه‌ها، متخصصان جهانی می‌توانند به طور مؤثر از جنگل ایزوله برای شناسایی ناهنجاری‌ها، کاهش ریسک‌ها و بهبود بهره‌وری عملیاتی استفاده کنند.

همانطور که حجم داده‌ها به رشد خود ادامه می‌دهد، تقاضا برای تکنیک‌های مؤثر کشف ناهنجاری تنها افزایش خواهد یافت. جنگل ایزوله ابزاری ارزشمند برای استخراج بینش از داده‌ها و شناسایی الگوهای غیرمعمولی است که می‌توانند تأثیر قابل توجهی بر کسب‌وکارها و سازمان‌ها در سراسر جهان داشته باشند. با آگاه ماندن از آخرین پیشرفت‌ها در زمینه کشف ناهنجاری و بهبود مستمر مهارت‌های خود، متخصصان می‌توانند نقشی حیاتی در بهره‌برداری از قدرت داده‌ها برای پیشبرد نوآوری و موفقیت ایفا کنند.