Execution Context
该功能持续监控传入的数据流，以检测统计上的异常值，这些异常值与已建立的基线分布存在显著偏差。该系统利用无监督学习算法，可以在无需人工标注的情况下识别不规则模式，从而实现主动干预，防止异常值影响模型性能或在后续处理流程中产生误报。
该系统接收实时数据流，并应用滚动窗口统计方法，以建立动态的正常行为阈值。
实时评分算法会针对每个输入记录，根据计算出的基准参数，计算偏差指标。
检测到的异常情况会触发自动警报，并将相关记录标记，以便数据科学家团队立即进行审查。
Operating Checklist
使用稳健的标准差计算方法，从历史清洗数据中初始化基准统计数据。
通过滑动窗口机制处理入库记录，以维持自适应阈值的准确性。
为每个输入实例计算 Z-score 或 Isolation Forest 分数，以量化异常发生的可能性。
将超过配置的显著性阈值的事件进行过滤，并将其记录到异常队列中。
Integration Surfaces
数据摄取层
数据流在统计分析开始前，会进行标准化和预处理，以确保特征表示的一致性。
监控仪表盘
可视化界面展示异常评分、分布变化以及历史数据，以便快速进行业务评估。
告警通知系统
关键偏差会通过电子邮件或Slack立即通知相关的数据科学家。
