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Glossar

Anomalieerkennung

Was ist Anomalieerkennung?

Anomalieerkennung findet Datenpunkte, Ereignisse oder Muster, die deutlich vom Üblichen abweichen. Das können ungewöhnlich hohe Buchungen, plötzliche Sprünge in Sensorwerten, doppelte Datensätze oder auffälliges Verhalten im Netzwerk sein. Eingesetzt wird sie in Finanzwesen, IT-Sicherheit, Produktion und Qualitätskontrolle. Verfahren reichen von einfachen statistischen Grenzwerten bis zu lernenden Modellen; Treffer sind Hinweise, die ein Mensch bewerten sollte.

So hilft KI.ordo

Die KI.ordo-Vorlage „Auffälligkeiten in Daten finden“ markiert in als Text eingefügten Tabellen Ausreißer, Sprünge, fehlende Werte und Dubletten mit Zeile und Begründung – zur Prüfung durch Menschen.

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Passende Vorlagen

Themen

  • Datenanalyse
  • Qualitätskontrolle
  • Ausreißer

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Verwandte Begriffe

Betrugserkennung

Betrugserkennung umfasst Verfahren, die verdächtige Transaktionen, Bestellungen, Konten oder Anträge frühzeitig erkennen. Regeln und lernende Modelle achten auf Warnsignale wie abweichende Liefer- und Rechnungsadressen, ungewöhnliche Mengen, auffälligen Zeitdruck oder Wegwerf-E-Mail-Adressen. Eingesetzt wird das im Onlinehandel, bei Banken, Versicherungen und Zahlungsdiensten. Da Fehlalarme echte Kundschaft treffen können, sollten Treffer von Menschen geprüft und nicht automatisch abgelehnt werden.

  • Betrugsprävention
  • Risikomanagement
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Vorlage

Datenvalidierung

Datenvalidierung prüft, ob Daten vollständig, korrekt formatiert und plausibel sind, bevor sie weiterverarbeitet werden. Typische Prüfungen betreffen Pflichtfelder, das Format von E-Mail-Adressen, Postleitzahlen oder Datumsangaben sowie logische Widersprüche – etwa ein Lieferdatum vor dem Bestelldatum. So fallen Fehler früh auf, statt sich in Berichten, Abrechnungen oder KI-Auswertungen fortzusetzen.

  • Datenqualität
  • Prüfung
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Explorative Datenanalyse (EDA)

Die explorative Datenanalyse (EDA) ist der erste, offene Blick auf einen Datensatz: Man berechnet Kennzahlen, betrachtet Verteilungen und Diagramme und sucht nach Mustern, Ausreißern und fehlenden Werten – noch ohne feste Hypothese. Sie hilft, Datenqualität einzuschätzen und sinnvolle Fragen für weitere Analysen oder Modelle zu finden. Beispiel: Vor einer Umsatzprognose zeigt die EDA, dass ein Monat wegen einer Systemumstellung unvollständig erfasst wurde.

  • Datenanalyse
  • Statistik
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Prädiktive Analytik

Prädiktive Analytik nutzt historische Daten, Statistik und maschinelles Lernen, um wahrscheinliche künftige Ereignisse abzuschätzen. Sie beantwortet Fragen wie: Welche Kunden kündigen bald? Wie viel Ware wird nächsten Monat gebraucht? Wann fällt eine Maschine voraussichtlich aus? Die Ergebnisse sind Wahrscheinlichkeiten, keine Gewissheiten. Ihr Wert hängt stark von der Datenqualität ab und davon, ob die Vorhersagen tatsächlich in Entscheidungen und Abläufe einfließen.

  • Datenanalyse
  • Prognose
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