“异常检测是一种用于识别数据中不寻常模式或行为的技术。当处理具有季节性模式的时间序列数据时，妥善处理这些重复现象对准确检测异常至关重要。季节性模式通常涉及由于日常、每周或每年趋势等周期而产生的规律性波动。为了有效地纳入这些模式，异常检测方法可以将季节性因素与潜在的非季节性行为分离，从而确保在这些模式的背景下识别异常。
一种常见的方法是使用季节分解方法，例如使用Loess的季节-趋势分解（STL）。这个过程将时间序列数据分解为三个组成部分：趋势、季节性和残差。通过去除季节性成分，开发人员可以专注于残差部分进行异常检测。例如，如果一家在线商店在假日期间通常会看到销售额增加，那么在这一时期突然发生的销售额下降就可以被标记为异常。这有助于确保季节性变化不会掩盖需要注意的重要问题。
另一种方法涉及使用统计技术，如控制图或z-score，来监控数据，同时考虑季节性。通过建立考虑季节趋势的控制限，检测值何时意外偏离相对于季节的正常行为就变得更容易。例如，如果服务器负载在季节性模式的高峰使用时段内激增，那么在该时间段内超出预期范围的突然上升可能表明系统问题。通过有效管理季节性模式，异常检测的准确性得以提高，最终导致更好的决策和响应策略。”