# Zeitreihen-Anomalie-Detektor

Liest Zeitreihendaten aus CSV oder JSON ein, erkennt Anomalien per Z-Score und IQR und gibt einen Chart-gestuetzten Bericht aus

> Kanonische Seite: https://elysiatools.com/de/tools/time-series-anomaly-detector

- **Kategorie:** Data Analysis

- **Schlagwörter:** zeitreihe, anomalie, z-score, iqr, csv, trend

## Überblick

Der Zeitreihen-Anomalie-Detektor analysiert Ihre Daten aus CSV- oder JSON-Dateien, um ungewöhnliche Muster und Ausreißer automatisch zu identifizieren. Durch die Kombination von Z-Score- und IQR-Methoden erstellt das Tool einen übersichtlichen HTML-Bericht mit interaktiven Diagrammen, der Ihnen hilft, Umsatzspitzen, Latenzprobleme oder andere signifikante Abweichungen in Ihren Zeitreihendaten schnell und präzise zu erkennen.

## Eingaben

- **CSV- oder JSON-Eingabe** (textarea): timestamp,value 2026-03-01T00:00:00Z,10 2026-03-02T00:00:00Z,12
- **Datendatei** (file)
- **Zeitspalte** (text)
- **Wertespalte** (text)
- **Erkennungsmethode** (select)
- **Z-Score-Schwelle** (number)
- **Saisonalitaetsfenster** (number)

## Wann verwenden

- Wenn Sie plötzliche Spitzen oder Einbrüche in täglichen Verkaufs- oder Umsatzdaten identifizieren müssen.
- Um Server-Metriken wie Latenzzeiten oder CPU-Auslastung auf ungewöhnliches Verhalten zu überwachen.
- Wenn Sie historische Zeitreihendaten bereinigen möchten, bevor Sie diese für Prognosemodelle verwenden.

## Funktionsweise

- Fügen Sie Ihre Zeitreihendaten als CSV oder JSON in das Textfeld ein oder laden Sie eine entsprechende Datei hoch.
- Geben Sie die Namen der Zeit- und Wertespalten an und wählen Sie die gewünschte Erkennungsmethode (Z-Score, IQR oder beides).
- Passen Sie bei Bedarf den Z-Score-Schwellenwert und das Saisonalitätsfenster an Ihre spezifischen Daten an.
- Klicken Sie auf Ausführen, um einen detaillierten HTML-Bericht mit visualisierten Diagrammen und markierten Anomalien zu erhalten.

## Anwendungsfälle

- E-Commerce-Monitoring zur Erkennung von unerwarteten Umsatzspitzen oder Einbrüchen bei den Bestellzahlen.
- IT-Infrastruktur-Überwachung zur Identifikation von Server-Latenz-Drifts oder ungewöhnlichem Traffic.
- Qualitätskontrolle in der Produktion zur Überwachung von Sensordaten und frühzeitigen Erkennung von Maschinenfehlern.

## Häufig gestellte Fragen

### Welche Dateiformate werden unterstützt?

Sie können Daten als CSV, JSON oder Excel-Dateien (.xlsx, .xls) hochladen oder direkt als Text in das Eingabefeld einfügen.

### Was ist der Unterschied zwischen Z-Score und IQR?

Der Z-Score misst die Abweichung vom Mittelwert und eignet sich gut für normalverteilte Daten. IQR (Interquartilsabstand) basiert auf Medianen und ist robuster gegenüber extremen Ausreißern.

### Wie wähle ich den richtigen Z-Score-Schwellenwert?

Ein Wert von 3 ist der Standard und erfasst extreme Ausreißer. Senken Sie den Wert (z. B. auf 2 oder 2.5), um empfindlicher auf kleinere Abweichungen zu reagieren.

### Wofür ist das Saisonalitätsfenster?

Es hilft, wiederkehrende Muster zu berücksichtigen, sodass normale saisonale Schwankungen nicht fälschlicherweise als Anomalien markiert werden.

### Wie wird das Ergebnis ausgegeben?

Das Tool generiert einen HTML-Bericht, der ein Diagramm Ihrer Zeitreihe sowie eine Zusammenfassung der erkannten Anomalien und Segmente enthält.

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