Dix ans de revue : Plongez dans la détection d’anomalies de séries temporelles
2025-01-06
Les progrès de la technologie de collecte de données et l’explosion des données en streaming soulignent le besoin crucial d’analyse de séries temporelles. Cet article propose une revue de dix ans de la détection d’anomalies de séries temporelles, englobant des méthodes allant des mesures statistiques traditionnelles à l’essor des algorithmes d’apprentissage automatique. Il présente une taxonomie centrée sur les processus pour catégoriser et résumer les solutions existantes, offrant une méta-analyse de la littérature et soulignant les tendances générales du domaine. Cette étude exhaustive sert de ressource précieuse pour les chercheurs.