基于孤立森林算法的统计报表异常数据检测

孤立森林算法是一种无监督学习的异常数据检测方法，广泛应用于诸多领域，其具有普适性、高效性、可扩展性和可解释性等优势。对于全国药品监管统计调查工作，基于孤立森林算法框架设计了一种统计报表异常数据检测方法。所提出的方法包含三个主要步骤：数据预处理、特征选取与模型构建。在数据预处理阶段，使用对数转换和平滑函数处理数据，提高模型的鲁棒性。特征选取阶段采用分位数和Z分数等统计指标，构建多维特征数据，提供更准确的异常检测信息。在线下实验中，通过PR曲线，与传统异常数据检测算法进行对比，证明其性能优势。在工作实践中，通过投资回报率（ROI）指标，与传统的人工检测方法对比，证明其高效性。所提出的方法对于稀疏数据场景的识别率还有待提高，需要进行适当的调优和验证，在统计报表异常数据检测中具有应用价值和意义，是全国药品监管统计调查工作中贯彻“十四五”加快推进数字化转型，从信息化向智能化转变和发展的具体举措。