Detecting Anomalies in Social Media Volume Time Series
我如何检测社交媒体量中的异常：基于残差的方法照片由 Joshua Hoehne 在 Unsplash 上拍摄在社交媒体时代，分析对话量对于了解用户行为、检测趋势以及最重要的是识别异常至关重要。了解异常发生的时间可以帮助管理层和营销部门应对危机情况。在本文中，我们将使用来自 Twitter 的真实示例，探索一种基于残差的方法来检测社交媒体量时间序列数据中的异常。对于这样的任务，我将使用 Numenta Anomaly Benchmark 的数据，它提供了 Twitter 帖子的成交量数据，其基准测试中有 5 分钟的帧窗口。我们将从两个角度分析数据：作为第一个练习，我们将使用完整数据集检测异常，然
