Sklearn提供了一些机器学习方法，可用于奇异（Novelty）点或异常（Outlier）点检测，包括OneClassSVM、Isolation Forest、Local Outlier Factor (LOF) 等。其中OneClassSVM可用于Novelty Detection，而后两者可用于…
Adaptive Alerting（AA）是Expedia开源的异常检测项目，整个项目也是完整一套监控体系，包括事件处理恢复操作都在内。系统设计主要在如何方便集成不同的异常检测算法和评估方法，然后根据指标的情况来路由和触发重…
PyOD简介 异常检测(anomaly detection)，也叫异常分析(outlier analysis或者outlier detection)或者离群值检测，在工业上有非常广泛的应用场景： 金融业：从海量数据中找到“欺诈案例”，如信用卡反诈骗，识别…
EGADS (Extendible Generic Anomaly Detection System)是Yahoo一个开源的大规模时间序列异常检测项目，主要由两个模块构成，一个是时间序列构造模块，另一个是异常检测模块。 给定一段时间的离散值（构成一个序…
Streamlit简介 Streamlit是一个基于Python的可视化工具，和其他可视化工具不同的是，它生成的是一个可交互的站点（页面）。但同时它又不是我们常接触的类似Django、Flask这样的WEB框架。当前使用下来的感受： …
上一篇Folium的文章中，针对Choropleth的使用有过简单的介绍，但是对于如何调整分级样式图等，没有进一步的阐述。这篇文章结果自己的使用经验做些简单的总结。 生成Choropleth分级着色图的方法目前主要有两种，…
Folium简介 Folium是一个基于leaflet.js的Python地图库，其中，Leaflet是一个非常轻的前端地图可视化库。即可以使用Python语言调用Leaflet的地图可视化能力。它不单单可以在地图上展示数据的分布图，还可以使用Vin…
异常监控系统Skyline的文章中，详细介绍了Skyline的架构，今天主要分享的是自己在部署Skyline中的一些记录。 项目地址：https://github.com/earthgecko/skyline 参考文档：https://earthgecko-skyline.read…
Kale 系统是 Etsy 公司开源的一个监控分析系统。Kale 分为两个部分：skyline 和 oculus。skyline 负责对时序数据进行概率分布校验，对校验失败率超过阈值的时序数据发报警，oculus 负责给被报警的时序，找出趋势相…
Graphite 是处理可视化和指标数据的优秀开源工具。它有强大的查询 API 和相当丰富的插件功能设置。事实上，Graphite 指标协议（metrics protocol）是许多指标收集工具的事实标准格式。然而，Graphite 并不总是一个…
