PriceAnomalyTracker 1.1.3
PriceAnomalyTracker is a Python library for detecting anomalies in time series data. Using unsupervised learning methods, it applies clustering techniques (such as K-Means and DBSCAN) and normality tests (such as the Shapiro Test) to identify anomalies in a wide range of data.
License: MIT License
Keywords: price anomaly tracker

# PriceAnomalyTracker

PriceAnomalyTracker é uma biblioteca Python para detecção de anomalias em séries de dados. Utilizando métodos de aprendizado não supervisionado, ela aplica técnicas de clusterização (como K-Means e DBSCAN) e testes de normalidade (como o Teste de Shapiro) para identificar anomalias em uma ampla variedade de dados.

PriceAnomalyTracker pode ser aplicado em várias áreas, incluindo finanças, detecção de fraudes, monitoramento de sensores, análise de preços de produtos e muito mais.

PriceAnomalyTracker é especialmente útil quando você precisa detectar anomalias em dados de um mesmo grupo. Por exemplo, pode ser usado para identificar preços anômalos na venda de um modelo específico de carro, onde os preços devem estar próximos e seguir uma tendência semelhante. A biblioteca é versátil o suficiente para ser aplicada em várias situações em que você deseja encontrar discrepâncias em dados que compartilham características comuns.


## Instalação e Utilização

From PyPI:

```
pip install PriceAnomalyTracker
```

```
# Exemplo de uso para detectar anomalias em preços de um determinado produto

import PriceAnomalyTracker as PAT

data = [4250.2, 6665.5, 6665.6, 6665.56, 6135.12, 6665.6, 6672.2, 7221.1, 7221.1, 7799.0, 7852.9]

results = PAT.PriceAnomalyTracker(data)

for item in results:
    value, is_anomaly = item
    if is_anomaly:
        print(f"Anomalia detectada: {value}")
    else:
        print(f"Valor normal: {value}")
```

From GitHub:

```
!git clone https://github.com/RobertoJuniorXYZ/PriceAnomalyTracker.git
```

```
# Exemplo de uso para detectar anomalias em preços de um determinado produto

import sys
sys.path.append('PriceAnomalyTracker')

from PriceAnomalyTracker import PriceAnomalyTracker as PAT

data = [4250.2, 6665.5, 6665.6, 6665.56, 6135.12, 6665.6, 6672.2, 7221.1, 7221.1, 7799.0, 7852.9]

results = PAT.PriceAnomalyTracker(data)

for item in results:
    value, is_anomaly = item
    if is_anomaly:
        print(f"Anomalia detectada: {value}")
    else:
        print(f"Valor normal: {value}")
```

## Parâmetros
#### data (Obrigatório):
Uma lista contendo os valores a serem analisados.
#### threshold_shapiro (Opcional):
O valor de significância para o teste de normalidade de Shapiro (padrão é 0.05).
#### init_clusters (Opcional):
Número máximo de clusters a serem testados no método K-Means (padrão é 10).
#### min_samples (Opcional):
Número mínimo de amostras para formar um cluster no DBSCAN (padrão é 2).
#### min_lenght (Opcional):
Comprimento mínimo dos dados para definir min_samples como metade desse valor (padrão é 5).
#### sense (Opcional):
Um fator para ajustar o limiar de anomalia (padrão é 1).


## Contribuição
Se você encontrar algum problema ou quiser contribuir para melhorar o PriceAnomalyTracker, sinta-se à vontade para criar um problema no repositório ou enviar um pedido de pull.

## Licença
The MIT License (MIT)

Copyright (c) 2023 Roberto Junior

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