Вы правы, что существуют различные подходы для выявления паттернов в данных и обнаружения аномалий, даже в простых контекстах без использования сложных методов машинного обучения. Вот несколько методов и техник, которые могут помочь в вашей задаче:
### 1. **Валидация данных на основе правил**
Это самый простой подход. Вы можете создать набор правил, которые будут проверять корректность данных:
- **Тип данных:** Проверяйте, чтобы `age` был числом в диапазоне (0, 120) и чтобы `kind` соответствовал ожидаемым значениям (например, 'person', 'dog', 'cat' и т. д.).
- **Длина строк:** Ограничьте длину строки для `name` и `occupation`.
- **Логическая проверка:** Если `kind` равно 'dog', убедитесь, что `occupation` не указано или имеет значение "pet".
Пример кода на Python для такой валидации:
```python
def validate_record(record):
is_valid = True
errors = []
if record['kind'] == 'person':
if not isinstance(record['age'], int) or not (0 <= record['age'] <= 120):
is_valid = False
errors.append("Invalid age for person.")
if len(record['name']) > 100:
is_valid = False
errors.append("Name is too long.")
if record['kind'] == 'dog':
if 'occupation' in record and record['occupation']:
is_valid = False
errors.append("Occupation should not be specified for dogs.")
if 'occupation' in record and "etc/passwd" in record['occupation']:
is_valid = False
errors.append("Suspicious occupation value detected.")
return is_valid, errors
```
### 2. **Статистические методы**
Вы можете применять простые статистические методы, такие как:
- **Значения границ:** Установлить пороговые значения для числовых данных (например, минимальный и максимальный возраст).
- **Среднее и стандартное отклонение:** Для обнаружения выбросов в данных можно рассчитать среднее значение и стандартное отклонение для полей, таких как возраст.
### 3. **Деревья решений или байесовские сети**
Эти методы могут быть полезны для кластеризации данных и классификации. Они могут помочь в автоматической активации правил в более сложных данных. Однако их использование может потребовать некоторой степени подготовки данных и знаний о статистическом анализе.
### 4. **Машинное обучение**
Хотя вы упомянули, что у вас нет большого опыта в AI, некоторые базовые алгоритмы машинного обучения могут помочь в обнаружении аномалий:
- **Кластеризация (например, K-средние):** Вы можете использовать методы кластеризации для группирования нормальных записей и выделения аномальных.
- **Аномальная детекция (например, Isolation Forest):** Это специализированные методы для обнаружения аномалий в данных.
### 5. **Использование библиотек**
Вам могут помочь библиотеки анализа данных, такие как `pandas` для обработки и валидации данных, а также `scikit-learn`, если вы решите использовать методы машинного обучения.
### 6. **Ручная обработка**
Куда проще начать с названного выше ручного подхода, который может решать ваши задачи без применения сложных алгоритмов ИИ. Многие случаи аномалий можно решить с помощью простых условий и проверок.
В общем, комбинирование различных подходов, начиная с простых правил и расширяя их до более сложных статистических и машинных методов, поможет вам успешно выявить паттерны и аномалии в ваших данных.