В современном мире, основанном на данных, компании в значительной степени полагаются на анализ и интерпретацию больших объемов данных для принятия обоснованных решений. Одним из важнейших аспектов этого процесса является обнаружение аномалий затрат, которое предполагает выявление неожиданных или необычных закономерностей в данных о затратах, которые могут повлиять на финансовое состояние компании. В этой статье блога мы рассмотрим различные методы обнаружения аномалий затрат, используя простой язык и предоставляя примеры кода, которые помогут вам понять и реализовать эти методы. Итак, приступим!

1. Статистические методы:

Для обнаружения аномалий затрат обычно используются статистические методы. Некоторые популярные методы включают в себя:

a) Метод Z-показателя: этот метод рассчитывает стандартное отклонение данных о затратах и ​​определяет точки данных, которые значительно отклоняются от среднего значения. Вот фрагмент кода на Python, демонстрирующий, как вычислить Z-показатель:

import numpy as np
def z_score(data):
    mean = np.mean(data)
    std_dev = np.std(data)
    z_scores = (data - mean) / std_dev
    return z_scores

b) Процентильный метод. Этот подход выявляет аномалии путем сравнения значений затрат с процентилями. Значения, выходящие за пределы определенного диапазона процентилей, считаются аномалиями. Вот фрагмент кода, иллюстрирующий этот метод:

def percentile_method(data, percentile):
    threshold = np.percentile(data, percentile)
    anomalies = data[data > threshold]
    return anomalies

2. Методы машинного обучения:

Алгоритмы машинного обучения также можно использовать для обнаружения аномалий затрат. Два популярных метода:

a) Изолирующий лес: этот алгоритм изолирует аномалии, создавая случайные разделы в данных. Аномалии изолируются в меньшем количестве разделов, что упрощает их обнаружение. Вот пример использования алгоритма Isolation Forest в Python:

from sklearn.ensemble import IsolationForest
def isolation_forest(data):
    model = IsolationForest(contamination=0.05)  # Adjust contamination parameter as per your requirements
    model.fit(data)
    anomalies = data[model.predict(data) == -1]
    return anomalies

b) Автоэнкодеры. Автоэнкодеры — это нейронные сети, используемые для обучения без учителя. Они могут реконструировать данные о затратах и ​​обнаруживать аномалии на основе ошибки реконструкции. Вот упрощенный фрагмент кода, демонстрирующий использование автокодировщиков:

from tensorflow.keras import layers, models
def autoencoder(data):
    input_dim = data.shape[1]
    model = models.Sequential([
        layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(input_dim,)),
        layers.Dense(input_dim, activation='linear')
    ])
    model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')
    model.fit(data, data, epochs=10, batch_size=32)
    reconstructed = model.predict(data)
    errors = np.mean(np.square(data - reconstructed), axis=1)
    anomalies = data[errors > threshold]
    return anomalies

Обнаружение аномалий затрат играет жизненно важную роль в обеспечении финансовой стабильности бизнеса. В этой статье мы рассмотрели несколько методов выявления аномалий затрат, включая статистические методы, такие как Z-показатель и методы процентилей, а также подходы машинного обучения, такие как «Изолирующий лес» и автокодировщики. Используя эти методы и применяя их в своих рабочих процессах анализа затрат, вы можете эффективно выявлять и снижать потенциальные финансовые риски.