# Detector de anomalias em series temporais

Envia dados de serie temporal em CSV ou JSON, detecta anomalias com Z-Score e IQR e retorna um relatorio com grafico

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- **Categoria:** Data Analysis

- **Palavras-chave:** serie temporal, anomalia, z-score, iqr, csv, tendencia

## Visão geral

O Detector de Anomalias em Séries Temporais é uma ferramenta analítica que permite identificar picos, quedas e desvios inesperados em seus dados. Basta enviar seus registros em formato CSV, JSON ou Excel para gerar automaticamente um relatório visual detalhado, utilizando métodos estatísticos confiáveis como Z-Score e IQR para destacar outliers e tendências.

## Entradas

- **Entrada CSV ou JSON** (textarea): timestamp,value 2026-03-01T00:00:00Z,10 2026-03-02T00:00:00Z,12
- **Arquivo de dados** (file)
- **Coluna de tempo** (text)
- **Coluna de valor** (text)
- **Metodo de deteccao** (select)
- **Limite Z-Score** (number)
- **Janela sazonal** (number)

## Quando usar

- Quando precisar identificar picos de tráfego ou quedas repentinas de receita em relatórios diários.
- Para monitorar a latência de servidores e detectar comportamentos anormais na infraestrutura de TI.
- Ao analisar dados de sensores ou métricas de IoT para prever falhas em equipamentos antes que ocorram.

## Como funciona

- Cole seus dados de série temporal na caixa de texto ou faça o upload de um arquivo CSV, JSON ou Excel.
- Defina os nomes das colunas de tempo e valor, e escolha o método de detecção desejado (Z-Score, IQR ou ambos).
- Ajuste o limite do Z-Score e a janela de sazonalidade para refinar a sensibilidade da análise.
- O sistema processa os dados e gera um relatório em HTML com um gráfico interativo destacando as anomalias encontradas.

## Casos de uso

- Análise de vendas no e-commerce para detectar dias com faturamento atipicamente alto ou baixo.
- Monitoramento de performance de aplicações (APM) para alertar sobre picos de tempo de resposta em APIs.
- Controle de qualidade industrial através da análise de variações de temperatura ou pressão em linhas de produção.

## Perguntas frequentes

### Quais formatos de arquivo são suportados?

A ferramenta aceita entrada de texto direto, além de uploads de arquivos CSV, JSON e planilhas Excel (.xlsx, .xls).

### Qual é a diferença entre Z-Score e IQR?

O Z-Score mede a distância de um valor em relação à média usando o desvio padrão, ideal para dados com distribuição normal. O IQR foca na dispersão dos dados centrais, sendo mais robusto contra outliers extremos.

### Como configuro a coluna de tempo e valor?

Basta digitar o nome exato do cabeçalho da sua coluna de datas no campo 'Coluna de tempo' e o da métrica no campo 'Coluna de valor'. O padrão é 'timestamp' e 'value'.

### O que é a janela sazonal?

É um parâmetro que permite agrupar os dados em períodos específicos para que a detecção de anomalias considere o contexto de tendências repetitivas ou ciclos naturais dos dados.

### Como visualizo os resultados?

O resultado é gerado como um relatório HTML contendo um gráfico renderizado e um resumo das anomalias, que pode ser visualizado diretamente no seu navegador.

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