文本作者：刘晓国，Elastic 公司社区布道师。新加坡国立大学硕士，西北工业大学硕士，曾就职于新加坡科技，康柏电脑，通用汽车，爱立信，诺基亚，Linaro，Ubuntu，Vantiq 等企业。
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在以下情况下，数据中的实体或事件可以被认为是异常的：
他们的行为会随着时间而变化，相对于他们以前的行为，还是
它们的行为不同于指定群体中的其他实体。
在之前的文章：
Elastic：机器学习的实践 - single metric job
Elastic：机器学习的实践 - multi metric job
我们已经展示了如何检测上面的第一种情况。后一种检测异常值的方法称为 population 分析，也就是群体分析。机器学习分析可建立 “典型” 用户，机器或其他实体在指定时间段内所做的工作的概况，然后识别与其它群体相比表现异常的时候。
当总体上各个群体的行为大多是同质的，并且你想要识别异常值时，这种类型的分析最有用。通常，当群体成员内在地具有截然不同的行为时，群体分析是没有用的。但是，你可以将数据分成行为相似的组，并将其作为单独的作业运行。例如，你可以在 datafeed 中使用查询过滤器对数据进行细分，也可以使用 partition_field_name 拆分不同组的分析。
群体分析的伸缩性很好，并且消耗的资源比每个系列的单独分析都低。例如，你可以分析数十万或数百万个实体的群体。
下面，我们使用它在上一个例子 “Elastic：机器学习的实践 - multi metric job” 所使用的数据来做一个展示。如果你还没导入数据，请参阅那篇文章，把数据导入进去。
创建 population job
打开 Kibana:
点击 Manage jobs:
点击 Create job:
选中 eCommerce 索引：
选中 Population:
点击 Next:
这一次，我们选择 category.keyword 作为 population 字段，同时选择 High sum(taxful_total_price) 作为指标分析。点击 Next：
我们取一个好听的名字 population_job。点击 Next 按钮：
上面显示检查没有错误。点击 Next 按钮：
点击 Create job 按钮：
相比较之前的 single metric job 及 multi metric job，我们发现这次的机器学习计算时间非常短，也印证了它所消耗的资源不多。点击上面的 View results 按钮：
如上所示，我们可以发现一个异常，是针对 Men's Clothing 的这个 category。我们向下滚动：
点击那个红色标识的异常事件：
上面显示这个 Men's Clothing 类的商品和如下的其它类的商品比较：
存在异常，按照机器学习的计算（相比较其它类商品，在同一个 bucket span里），taxful_total_price 的值应该在 67.8，但是实际值在 2250。细心的分析师需要分析这个数据，是因为父亲节到了的缘故吗？还是因为最近在男装上投入了大量的广告所致？
好了，今天的文章先写到这里。请接下来继续关注我的机器学习的文章。
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