基于Web的异常数据检测系统设计与实现
Design and implementation of abnormal data detection system based on Web
常鑫 1田立勤1
作者信息
- 1. 华北科技学院计算机学院,廊坊 065201
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摘要
针对大数据处理中数据来源复杂,且在清洗过程中存在较多相似的问题,开发了一款异常数据检测系统.系统使用流行的Python编程语言和轻量级的Flask Web框架,能够简化数据处理工作中的重复流程,极大减轻数据分析的工作量,提高工作效率,利用系统内置的异常检测算法和用户上传的自定义算法完成对数据中异常的检测工作.
Abstract
Aiming at the complexity of data sources in big data processing and the existence of more similar problems in the cleaning process,an anomaly data detection system is developed.The system uses the popular Python programming language and lightweight Flask Web framework,which can simplify the repetitive processes in the data processing work,greatly reduce the work-load of data analysis,improve work efficiency,and complete the detection of anomalies in the data using the built-in anomaly detec-tion algorithms and custom algorithms uploaded by the user.
关键词
Web/Python/Flask/异常检测Key words
Web/Python/Flask/outlier detection引用本文复制引用
基金项目
河北省重点研发计划项目(19270318D)
河北省物联网监控技术创新中心项目(2156793H)
中央高校基本科研业务费资助项目(2142021009)
青海省重点实验室(2017-ZJ-Y21)
出版年
2024
NETL
NSTL
维普
万方数据