[[research/tsifter/TSifter]]の発展アイデア。 - 情報の付与 - 異常パターン分類 - [[単回帰トレンド定常モデルの残差和に基づく異常検知法]]なら、異常部位が右端なら[[PatternMatcher メトリクスの典型的な13種類の異常パターン]]のType-1とかの分類が可能。 - 情報の削減 - 時系列単位の削減 - 平滑化 - 異常部位を1それ以外を0にする平滑化 - 区画のランダム置き換えによる平滑化 - 変化開始点の検出：正常部位の学習。それ以前の30分。 - ランキング化 - 開始点の位置と異常度でランキング化。 - 開始点が大きなクラスタから外れて、孤立するほど原因度合いが小さくなる。 - ネットワーク依存関係と開始点位置を使って順番を決められる？ - [[主成分分析|PCA]] + [[SHAP]]。