Detección de Anomalías en Datos Financieros con Modelos Gaussianos

¿Cómo encontrar anomalías en un conjunto de datos?

Cuando analizamos un conjunto de datos, especialmente para detectar fraudes o inconsistencias, las anomalías son un foco crucial de atención. Los datos extremos o inusuales pueden contar historias que no siempre son evidentes a primera vista. En este contexto, técnicas como el "encuentro de anomalías gaussianas" se vuelven esenciales. Esta técnica se basa en identificar datos que se encuentran en los extremos de una distribución normal, es decir, más allá del 95% de probabilidad central de la curva.

¿Qué es la detección de anomalías gaussianas?

La detección de anomalías gaussianas es una técnica estadística utilizada para identificar valores que son poco comunes dentro de un conjunto de datos que se asume siguen una distribución normal. Esta técnica es ampliamente utilizada en:

• Detección de fraudes.
• Análisis de datos complejos.
• Herramientas que requieren identificar diferencias significativas en los datos.

Para comenzar a aplicarla, se requiere:

• Determinar los parámetros básicos de la curva normal de los datos, específicamente la media y la desviación estándar.
• Calcular la probabilidad acumulada de cada dato en particular en relación a esta distribución.
• Identificar los datos con una alta probabilidad acumulada, más allá del 95%, como potenciales anomalías.

¿Cómo implementar la detección de anomalías gaussianas con Python?

Para implementar este método en un proyecto práctico, podemos utilizar librerías en Python como NumPy y SciPy. A continuación, se describen los pasos básicos:

import numpy as np
from scipy import stats

# Importar datos y calcular los parámetros de la curva normal
mean, std_dev = stats.norm.fit(data['importe'])

# Calcular la probabilidad acumulada
data['probabilidad'] = stats.norm.cdf(data['importe'], mean, std_dev)

# Filtrar y detectar anomalías
anomalías = data[data['probabilidad'] > 0.95]

¿Qué hacer con las anomalías detectadas?

Las anomalías pueden ofrecer pistas sobre irregularidades o eventos interesantes que merecen un examen más profundo. Algunos pasos a considerar:

1. Analizar las categorías de gasto: Evaluar las categorías en las que se encuentran estas anomalías para detectar posibles patrones o irregularidades.

2. Evaluar cada caso de manera individual: En muchos casos, lo que parece normal para una unidad puede ser una anomalía para otra.

3. Investigar historias detrás de los datos: Las anomalías no solo son cifras; pueden narrar historias valiosas que podrían interesar a periodistas o expertos en análisis de datos para comprender el contexto más amplio y las repercusiones.

Utilizando el poder de las hojas de cálculo y el análisis de datos iterativo, es posible construir modelos adaptados a cada conjunto de datos específico y así, desglosar con precisión qué es lo inusual o inesperado, como se mostró en la implementación práctica.

Recuerda que en la detección de anomalías, más allá del poder de las herramientas y técnicas, la interpretación humana sigue siendo clave para desvelar las historias que se esconden tras los datos. Te animo a que continúes explorando y perfeccionando tus habilidades en este apasionante campo de la ciencia de datos.