Costruire un algoritmo per rilevare anomalie in una serie temporale.
L'algoritmo dovrebbe utilizzare metodi statistici per rilevare outlier e anomalie in un dataset di serie temporali. Ciò può includere metodi come la deviazione standard, i percentili e l'intervallo interquartile (IQR). Inoltre, l'algoritmo dovrebbe considerare la dinamica del dataset, come il tasso di cambiamento del valore o eventuali pattern nei dati. Se i punti dati sono significativamente diversi dal comportamento medio dei dati o da altri punti dati, l'algoritmo può contrassegnarli come anomalie.