# Detector de anomalias en series temporales Sube datos de series temporales en CSV o JSON, detecta anomalías con Z-Score e IQR y devuelve un informe con grafico > Página canónica: https://elysiatools.com/es/tools/time-series-anomaly-detector - **Categoría:** Data Analysis - **Palabras clave:** serie temporal, anomalia, z-score, iqr, csv, tendencia ## Descripción general Sube datos de series temporales en CSV, JSON o Excel para detectar valores atípicos automáticamente mediante métodos estadísticos (Z-Score e IQR). La herramienta genera un informe HTML interactivo con gráfico que resalta anomalías en métricas como ingresos, latencia o consumo energético, permitiendo ajustar umbrales y ventanas estacionales para reducir falsos positivos. ## Entradas - **Entrada CSV o JSON** (textarea): timestamp,value 2026-03-01T00:00:00Z,10 2026-03-02T00:00:00Z,12 - **Archivo de datos** (file) - **Columna de tiempo** (text) - **Columna de valor** (text) - **Metodo de deteccion** (select) - **Umbral Z-Score** (number) - **Ventana estacional** (number) ## Cuándo usarlo - Cuando necesitas identificar picos o caídas repentinas en métricas de negocio sin revisar manualmente miles de registros. - Para monitorear la salud de sistemas detectando comportamientos anómalos en logs de rendimiento, tráfico o temperatura. - Al analizar datos con patrones cíclicos (diarios, semanales) donde un umbral fijo generaría alertas constantes y requieres contexto estacional. ## Cómo funciona - Importa tu archivo (CSV, Excel o JSON) o pega los datos directamente en el campo de texto, especificando los nombres exactos de las columnas de tiempo y valor. - Selecciona el método de detección (Z-Score, IQR o ambos) y configura el umbral de sensibilidad; activa la ventana estacional si tus datos presentan ciclos repetitivos. - El motor calcula estadísticas sobre la serie, compara cada punto contra los umbrales configurados y marca las anomalías detectadas. - Descarga o visualiza el informe HTML con el gráfico de la serie temporal donde se resaltan los puntos atípicos junto con métricas de desviación. ## Casos de uso - Detección de fraudes en transacciones financieras identificando montos atípicos en series de pagos diarios. - Monitoreo de infraestructura IT para alertar sobre latencias anormales en servidores o redes antes de que afecten usuarios. - Análisis de consumo energético industrial para detectar fugas o picos de demanda fuera de los patrones históricos estacionales. ## Preguntas frecuentes ### ¿Qué formatos de archivo admite la herramienta? CSV, JSON, Excel (.xls y .xlsx) y entrada directa por texto. El límite de tamaño es de 25 MB por archivo. ### ¿Cuál es la diferencia entre Z-Score e IQR? Z-Score detecta valores que se desvían varias desviaciones estándar de la media; IQR identifica puntos fuera del rango intercuartílico (1.5×IQR por debajo del primer cuartil o por encima del tercero). ### ¿Para qué sirve la ventana estacional? Permite ignorar patrones repetitivos (como picos diarios de tráfico) comparando cada punto solo contra datos equivalentes de períodos anteriores, evitando falsos positivos en datos cíclicos. ### ¿Cómo interpreto el gráfico resultante? Los puntos anómalos aparecen resaltados sobre la línea de tendencia; el informe indica el timestamp exacto, el valor detectado y qué método (Z-Score o IQR) lo identificó. ### ¿Puedo analizar series temporales sin subir archivo? Sí, puedes pegar los datos directamente en el campo de entrada de texto en formato CSV con cabeceras, indicando los nombres de las columnas de tiempo y valor. ## Herramientas relacionadas - [Analizador de pronostico y estacionalidad](https://elysiatools.com/es/tools/time-series-forecast-seasonality-analyzer): Pronostica periodos futuros desde series temporales CSV o JSON y muestra tendencia, componente estacional y residual - [Generador de JSON-LD desde CSV](https://elysiatools.com/es/tools/json-ld-generator-from-csv): Convierte filas de CSV o Excel en JSON-LD de Schema.org para articulos, productos o eventos con salida lista para validacion SEO - [Divisor XLSX Multi-Hoja](https://elysiatools.com/es/tools/xlsx-multi-sheet-splitter): Divide un libro multi-hoja en archivos separados - [Generador por lotes de codigos](https://elysiatools.com/es/tools/barcode-batch-generator): Genera por lotes Code 128, EAN-13, UPC-A, ITF-14, QR Code y Data Matrix desde CSV o texto multilinea con salida PNG ZIP o PDF - [Herramienta de diferencias CSV / Excel](https://elysiatools.com/es/tools/csv-excel-diff-tool): Compara dos fuentes CSV o XLSX y exporta un informe PDF con diferencias por fila, columna y celda - [Convertidor por lotes XLSX CSV](https://elysiatools.com/es/tools/xlsx-csv-batch-converter): Convierte en lote CSV/TSV y XLSX con manejo de codificacion y separador - [Inyector XLSX de Formulas](https://elysiatools.com/es/tools/xlsx-formula-injector): Rellena formulas por columna y puede bloquear celdas de formula en plantillas protegidas - [Text to Excel Converter](https://elysiatools.com/es/tools/text-to-excel): Convert various text formats to Excel with customizable parsing and formatting options ## Ejemplos - [Muestras XLS](https://elysiatools.com/es/samples/xls-samples): Muestras XLS para pruebas de analisis binario e importacion de hojas de calculo - [Muestras XLSX](https://elysiatools.com/es/samples/xlsx-samples): Muestras XLSX para pruebas de analisis de hojas y extraccion de datos - [Ejemplos CSV](https://elysiatools.com/es/samples/csv-samples): Archivos CSV de muestra con varios tipos de datos, tamaños y niveles de complejidad - [Ejemplos Python](https://elysiatools.com/es/samples/python): Ejemplos de código Python y demostraciones Hello World ## Contenido relacionado - [Herramientas de calidad de datos, deduplicacion y deteccion de anomalías](https://elysiatools.com/es/hubs/data-quality-anomaly-workflows): Perfila datasets CSV/JSON, compara versiones de hojas de calculo y detecta duplicados, valores atipicos, faltantes, rupturas relacionales y anomalias temporales en un solo hub de calidad de datos. - [Herramientas de intercambio JSON y traduccion de formatos](https://elysiatools.com/es/hubs/json-convert): Compara herramientas de conversion JSON para CSV, YAML, TOML, GraphQL, XML, Markdown, Excel, BSON, EDN y otros formatos estructurados en un solo hub. - [Herramientas de conversión de texto, codificación y normalización](https://elysiatools.com/es/hubs/text-convert): Compara conversión de mayúsculas y minúsculas, conversión de ancho de caracteres, conversión de codificación, manejo de quoted-printable y normalización de texto en un solo hub. - [Herramientas de inspeccion, diff y transformacion JSON](https://elysiatools.com/es/hubs/json-utility): Reune en un solo hub herramientas para formatear JSON, comparar cambios, inspeccionar rutas, validar esquemas, combinar archivos y transformar datos para flujos de API y datos.