Seleccione sus preferencias de cookies

Usamos cookies esenciales y herramientas similares que son necesarias para proporcionar nuestro sitio y nuestros servicios. Usamos cookies de rendimiento para recopilar estadísticas anónimas para que podamos entender cómo los clientes usan nuestro sitio y hacer mejoras. Las cookies esenciales no se pueden desactivar, pero puede hacer clic en “Personalizar” o “Rechazar” para rechazar las cookies de rendimiento.

Si está de acuerdo, AWS y los terceros aprobados también utilizarán cookies para proporcionar características útiles del sitio, recordar sus preferencias y mostrar contenido relevante, incluida publicidad relevante. Para aceptar o rechazar todas las cookies no esenciales, haga clic en “Aceptar” o “Rechazar”. Para elegir opciones más detalladas, haga clic en “Personalizar”.

¿Cuál es la diferencia entre la detección de anomalías y la previsión?

Modo de enfoque
¿Cuál es la diferencia entre la detección de anomalías y la previsión? - Amazon QuickSight

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

La detección de anomalías identifica los valores atípicos y los factores que contribuyen a que se produzcan, para responder a la pregunta «¿Qué ha ocurrido que no suele suceder?» La previsión responde a la pregunta: “Si todo sigue sucediendo del modo previsto, ¿qué ocurrirá en el futuro?”. El cálculo matemático que permite predecir también nos permite preguntarnos: “Si algunas cosas cambian, ¿qué sucederá?”.

Tanto la previsión como la detección de anomalías comienzan por examinar los puntos de datos conocidos actualmente. La detección de anomalías de Amazon QuickSight comienza con lo que se conoce para poder establecer lo que está fuera del conjunto conocido e identificar esos puntos de datos como anómalos (valores atípicos). Las previsiones de Amazon QuickSight excluyen los puntos de datos anómalos y siguen el patrón conocido. La previsión se centra en el patrón establecido de la distribución de datos. Por el contrario, la detección de anomalías se centra en los puntos de datos que se desvían de lo previsto. Cada método aborda la toma de decisiones desde una dirección distinta.

PrivacidadTérminos del sitioPreferencias de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc o sus afiliados. Todos los derechos reservados.