En tant qu'expert en détection d'anomalies, analyse ce dataset :\n\n[INSÉRER DONNÉES - structure, volume, contexte, types d'anomalies]\n\nImplémente un système de détection :\n1. **Exploratory Analysis** : Data distribution, correlations, missing values\n2. **Statistical Methods** : Z-score, IQR, isolation forest, local outlier factor\n3. **Machine Learning Approaches** : Autoencoders, one-class SVM, clustering-based\n4. **Time Series Anomalies** : Seasonal decomposition, change point detection\n5. **Feature Engineering** : Domain-specific features, dimensionality reduction\n6. **Threshold Optimization** : Precision-recall trade-off, cost-sensitive learning\n7. **Real-time Detection** : Streaming algorithms, sliding windows, alerting\n8. **Interpretability** : Root cause analysis, feature contribution, visualization\n9. **Validation Framework** : Labeled anomalies, synthetic anomalies, expert review\n\nFournis implémentation complète avec dashboard de monitoring.