ในการตรวจจับความผิดปกติ มีวัตถุประสงค์เพื่อค้นหาวัตถุที่แตกต่างจากวัตถุหลายชิ้น บ่อยครั้ง อ็อบเจ็กต์ผิดปกติถูกเรียกว่า ค่าผิดปกติ เนื่องจากในแผนภาพกระจายของข้อมูล วัตถุเหล่านี้อยู่ห่างจากจุดข้อมูลหลายจุด การตรวจจับความผิดปกติเรียกว่าการตรวจจับการเบี่ยงเบน เนื่องจากวัตถุผิดปกติมีค่าแอตทริบิวต์ที่เบี่ยงเบนไปจากค่าแอตทริบิวต์ที่คาดไว้หรือค่าแอตทริบิวต์ทั่วไปเป็นหลัก หรือเป็นการขุดข้อยกเว้น เนื่องจากความผิดปกติมีความพิเศษหลายประการ
มีการประยุกต์ใช้การตรวจจับความผิดปกติต่างๆ ดังนี้ -
การตรวจจับการฉ้อโกง − พฤติกรรมการซื้อของผู้ที่เก็บบัตรเครดิตนั้นแตกต่างจากของเจ้าของเดิม บริษัทบัตรเครดิตพยายามระบุการโจรกรรมโดยดูจากการซื้อการออกแบบที่แสดงถึงลักษณะการโจรกรรมหรือโดยการรับรู้ถึงการเปลี่ยนแปลงจากพฤติกรรมทั่วไป ใช้วิธีการเดียวกันสำหรับการฉ้อโกงประเภทต่างๆ
การตรวจจับการบุกรุก − น่าเสียดาย การโจมตีระบบคอมพิวเตอร์และเครือข่ายคอมพิวเตอร์เป็นเรื่องปกติ แม้ว่าการโจมตีหลายครั้ง รวมถึงการโจมตีที่ออกแบบมาเพื่อปิดการใช้งานหรือครอบงำคอมพิวเตอร์และเครือข่าย จะเห็นได้ชัดเจน การโจมตีอื่นๆ รวมถึงการโจมตีที่ออกแบบมาเพื่อรวบรวมข้อมูลอย่างลับๆ นั้นซับซ้อนในการระบุ การบุกรุกเหล่านี้บางส่วนสามารถระบุได้ด้วยการสังเกตระบบและเครือข่ายสำหรับพฤติกรรมที่ผิดปกติ
ระบบนิเวศรบกวน − ในโลกทั่วไป มีเหตุการณ์ทั่วไปที่อาจมีผลกระทบสำคัญต่อมนุษย์ ตัวอย่างประกอบด้วยพายุเฮอริเคน น้ำท่วม ความแห้งแล้ง คลื่นความร้อน และไฟ มีวัตถุประสงค์เพื่อคาดการณ์แนวโน้มของเหตุการณ์เหล่านี้และสาเหตุของเหตุการณ์
สาธารณสุข − ในบางประเทศ โรงพยาบาลและคลินิกการแพทย์รายงานสถิติหลายรายการให้องค์กรระดับชาติทราบเพื่อการวิเคราะห์เพิ่มเติม ตัวอย่างเช่น หากเด็กบางคนในเมืองได้รับการฉีดวัคซีนสำหรับโรคใดโรคหนึ่ง เช่น โรคหัด การปรากฏตัวของผู้ป่วยบางรายที่กระจัดกระจายไปตามโรงพยาบาลหลายแห่งในเมือง ถือเป็นเหตุการณ์ผิดปกติที่สามารถบ่งบอกถึงปัญหากับโปรแกรมการฉีดวัคซีนในเมือง .
ยา − สำหรับผู้ป่วยรายใดรายหนึ่ง อาการผิดปกติหรือผลการทดสอบอาจบ่งบอกถึงปัญหาสุขภาพที่อาจเกิดขึ้นได้ อย่างไรก็ตาม ไม่ว่าผลการทดสอบที่เฉพาะเจาะจงจะผิดปกติหรือไม่ก็ตาม ขึ้นอยู่กับลักษณะหลายประการของผู้ป่วย รวมถึงอายุและเพศ นอกจากนี้ การจัดหมวดหมู่ผลลัพธ์ว่าผิดปกติหรือไม่ได้รับการทดสอบเพิ่มเติมโดยไม่จำเป็นซึ่งมีค่าใช้จ่ายหากผู้ป่วยมีการเคลื่อนไหว และอาจเป็นอันตรายต่อผู้ป่วยได้หากไม่มีการวินิจฉัยและไม่ได้รับการรักษา
แม้ว่าในปัจจุบันความสนใจในการตรวจจับสิ่งผิดปกติจะเกิดขึ้นจากซอฟต์แวร์ซึ่งมีความผิดปกติเป็นเป้าหมาย แต่ในอดีต การตรวจจับสิ่งผิดปกติได้รับการพิจารณาว่าเป็นเทคนิคในการปรับปรุงการวิเคราะห์วัตถุข้อมูลทั่วไป
ตัวอย่างเช่น ค่าผิดปกติจำนวนเล็กน้อยที่เชื่อมโยงกันสามารถเปลี่ยนค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานของกลุ่มค่าหรือเปลี่ยนชุดของคลัสเตอร์ที่สร้างโดยอัลกอริทึมการจัดกลุ่ม ดังนั้น การตรวจจับความผิดปกติจึงเป็นองค์ประกอบของการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า
