Original title:
Detekce anomálií v množství generovaných záznamů o incidentech
Translated title:
Anomaly Detection in Generated Incident Ticket Volumes
Authors:
Šurina, Timotej ; Rychlý, Marek (referee) ; Trchalík, Roman (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2019
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[eng][cze]
Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou detekcie anomálií v časových radoch. Predstavuje metódy STL decomposition, ARIMA, Exponential Smoothing a LSTM Networks. Cieľom je pomocou týchto metód vytvoriť algoritmus, ktorý dokáže analyzovať trend v množstve generovaných záznamov o incidentoch a detekovať anomálie z trendu. Riešenie bolo vytvorené na základe dátovej sady poskytnutej firmou AT&T Global Network Services Czech Republic s.r.o. a implementované v programovacom jazyku Python.
This bachelor thesis deals with the issue of time series anomaly detection. It presents methods STL decomposition, ARIMA, Exponential Smoothing and LSTM Networks. The aim is to use these methods to create an algorithm that can analyze the trend in a volume of generated incident tickets and detect anomalies form the trend. The solution was created based on a dataset provided by firm AT&T Global Network Services Czech Republic s.r.o. and implemented in the Python programming language.
Keywords:
Anomália; ARIMA; detekcia anomálií; Exponential Smoothing; LSTM Networks; STL decomposition; strojové učenie; tiket; časové rady; štatistické metódy; Anomaly; anomaly detection; ARIMA; Exponential Smoothing; LSTM Networks; machine learning; statistical methods; STL decomposition; ticket; time series
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/180581