विसंगति का पता लगाने में, उद्देश्य उन वस्तुओं की खोज करना है जो कई वस्तुओं से भिन्न हैं। अक्सर, विषम वस्तुओं को आउटलेयर के रूप में संदर्भित किया जाता है, क्योंकि डेटा के स्कैटर प्लॉट पर, वे कई डेटा बिंदुओं से बहुत दूर होते हैं। विसंगति का पता लगाने को विचलन का पता लगाना कहा जाता है, क्योंकि विषम वस्तुओं में विशेषता मान होते हैं जो अनिवार्य रूप से अपेक्षित या सामान्य विशेषता मूल्यों से या अपवाद खनन के रूप में विचलित होते हैं, क्योंकि विसंगतियां कई अर्थों में असाधारण हैं।
विसंगतियों का पता लगाने के विभिन्न अनुप्रयोग हैं जो इस प्रकार हैं -
धोखाधड़ी का पता लगाना - क्रेडिट कार्ड रखने वाले व्यक्ति का खरीदारी का व्यवहार शुरुआती मालिक से अलग होता है। क्रेडिट कार्ड कंपनियां चोरी की विशेषता वाले डिज़ाइन खरीदने के लिए या सामान्य व्यवहार से बदलाव को देखकर चोरी की पहचान करने की कोशिश करती हैं। विभिन्न प्रकार की धोखाधड़ी के लिए समान विधियों का उपयोग किया जाता है।
घुसपैठ का पता लगाना - दुर्भाग्य से, कंप्यूटर सिस्टम और कंप्यूटर नेटवर्क पर हमले की प्रथा है। हालांकि कई हमले, जिनमें कंप्यूटर और नेटवर्क को निष्क्रिय करने या खत्म करने के लिए डिज़ाइन किए गए हमले शामिल हैं, स्पष्ट हैं, अन्य हमले, जिनमें गुप्त रूप से डेटा एकत्र करने के लिए डिज़ाइन किए गए हमले शामिल हैं, की पहचान करना जटिल है। इनमें से कुछ घुसपैठ को असामान्य व्यवहार के लिए सिस्टम और नेटवर्क को देखकर पहचाना जा सकता है।
पारिस्थितिकी तंत्र में गड़बड़ी - आम दुनिया में ऐसी सामान्य घटनाएँ होती हैं जिनका मनुष्य पर अनिवार्य प्रभाव पड़ सकता है। उदाहरणों में तूफान, बाढ़, सूखा, गर्मी की लहरें और आग शामिल हैं। इसका उद्देश्य इन घटनाओं की संभावना और उनके कारणों का पूर्वानुमान लगाना है।
सार्वजनिक स्वास्थ्य - कुछ देशों में, अस्पताल और चिकित्सा क्लीनिक अधिक विश्लेषण के लिए राष्ट्रीय संगठनों को कई आंकड़े रिपोर्ट करते हैं। उदाहरण के लिए, यदि किसी शहर में कुछ बच्चों को खसरा जैसी विशिष्ट बीमारी के लिए टीका लगाया जाता है, तो शहर के कई अस्पतालों में बिखरे हुए कुछ मामलों की उपस्थिति एक विषम घटना है जो शहर में टीकाकरण कार्यक्रमों के साथ एक समस्या का संकेत दे सकती है। ।
दवा - किसी विशिष्ट रोगी के लिए, असामान्य लक्षण या परीक्षण के परिणाम संभावित स्वास्थ्य समस्याओं का संकेत दे सकते हैं। हालांकि, क्या एक विशिष्ट परीक्षा परिणाम असंगत है, यह रोगी की कई विशेषताओं पर आधारित हो सकता है, जिसमें उम्र और लिंग शामिल हैं। इसके अलावा, यदि कोई रोगी सक्रिय है और यदि किसी स्थिति का निदान नहीं किया गया है और उसका इलाज नहीं किया गया है, तो परिणाम को विसंगतिपूर्ण या गैर-लागत-अनावश्यक अधिक परीक्षणों के रूप में वर्गीकृत करना रोगी को संभावित नुकसान पहुंचा सकता है।
यद्यपि विसंगति का पता लगाने में कुछ वर्तमान रुचि सॉफ़्टवेयर द्वारा संचालित की गई है जिसमें विसंगतियां लक्ष्य हैं, ऐतिहासिक रूप से, विसंगति का पता लगाने को सामान्य डेटा ऑब्जेक्ट के विश्लेषण को बढ़ाने के लिए एक तकनीक के रूप में माना गया है।
उदाहरण के लिए, साहचर्य रूप से कम संख्या में आउटलेयर मूल्यों के समूह के माध्य और मानक विचलन को बदल सकते हैं या क्लस्टरिंग एल्गोरिथम द्वारा बनाए गए समूहों के सेट को बदल सकते हैं। इसलिए, विसंगति का पता लगाना डेटा प्रीप्रोसेसिंग का एक तत्व है।