全球异常和局部异常是用于识别数据中不寻常模式或行为的两个概念，但它们在范围和影响上有所不同。全球异常是指在整个数据集的背景下显著的偏差。这些异常是与整体趋势不一致的离群值，可能表明影响整个群体的重要问题或事件。例如，如果一家零售店通常每天销售100个单位的产品，但由于意外促销有一天销售了1,000个单位，这笔销售可以被归类为全球异常。检测此类异常至关重要，因为它们可能会对商业决策产生重大影响，并需要立即关注。
另一方面，局部异常是指在特定数据子集内不寻常的偏差，但在考虑整个数据集时不一定是离群值。这些异常更侧重于局部背景下的不寻常行为。例如，如果某个地理区域通常销售20到30个单位的产品，而该区域的某家商店在某一天仅销售了5个单位，这可以被视为局部异常。理解局部异常对于获取特定背景的洞察至关重要，例如识别影响商店表现或该地区客户偏好的特定问题。
总而言之，全球异常和局部异常之间的关键区别在于它们的背景。全球异常是影响整体数据集的显著偏差，而局部异常则是在更具体的数据段内不寻常。开发人员和技术专业人员应注意这两种类型的异常，以有效分析数据并得出有意义的结论。通过正确识别和解读这些异常，团队可以适当地对不同趋势做出响应，解决广泛的问题和局部的问题。