Что такое аномалия и чем она отличается от выброса, новизны и ошибки данных?

Аномалия — наблюдение, которое не могло появиться из того же механизма, что породил остальные данные. Практическая ценность термина не в определении, а в разделении четырёх разных ситуаций, которые в коде выглядят одинаково: ошибка данных (сломался парсер, метрика приехала в миллисекундах вместо секунд) чинится в конвейере, а не детектором; выброс — редкое, но законное значение распределения, его чаще всего надо оставить в покое; новизна — данные из нового, но нормального режима (запустили новую страну, добавили тариф), и модель должна к ней адаптироваться, а не сигналить; настоящая аномалия — то, ради чего систему строят: мошенничество, сбой, поломка. Детектор физически не различает эти четыре случая — он выдаёт скор необычности. Различает их контекст, который вы приносите сами: релизы, календарь запусков, схема данных, история инцидентов. Пропущенный шаг «а не сломался ли конвейер» — самая частая причина, по которой детектор в первый месяц ловит только собственную инфраструктуру.