Задача поиска аномалий в данных встречается при реализации систем предиктивной аналитики, ставшей очень популярной за последние несколько лет. Предиктивная аналитика – это возможность организаций предсказывать данные на небольшой период времени, тем самым заранее угадывая возможные кризисы или непредвиденные случаи в работе систем на основе уже существующих и поступающих данных. Но предиктивная аналитика достаточно сложна, и поэтому ее реализация также сопряжена с трудностями. Когда компании применяют традиционный подход к предиктивной аналитике (то есть относятся к ней как к любому другому типу аналитики), они часто сталкиваются с препятствиями. Именно поэтому данная область нуждается в инструментах выявления аномалий в данных. Эти инструменты должны помогать выявлять выделяющиеся значения для того, чтобы проводить зависимости с факторами их возникновения и выявлять их в будущем. В данной статье описан пакет на языке R (совокупность R функций, данных и документации к ним, собранных в единое целое), разработанный для выявления аномалий в многомерных временных рядах. Данный пакет способен выявлять аномалии с помощью трех различных методов: метода n-сигм, CUSUM-метода и метода центральных моментов 4 порядка. Также данный пакет производит поиск комплексных аномалий, которые являются прямым показателем ошибки в системе благодаря тому, что аномалии обнаружены в многомерных данных.