Visão geral da Detecção de anomalias

Você pode ver e analisar anomalias de dados de forma contextual no Analysis Workspace.

Tutorial em vídeo sobre a Detecção de anomalias (4:53)

A Detecção de anomalias oferece um método estatístico para determinar como uma certa métrica foi alterada com relação aos dados anteriores.

A Detecção de anomalias permite separar os "sinais verdadeiros" do "barulho" e identificar possíveis fatores que contribuem para os sinais ou as anomalias. Em outras palavras, ele permite identificar quais flutuações estatísticas importam ou não. Assim, você pode identificar a causa raiz de uma verdadeira anomalia. Além disso, é possível obter previsões de métrica confiáveis (KPI).

Exemplos de anomalias que você pode investigar incluem:

  • Quedas drásticas no valor médio de pedido
  • Picos em pedidos com receita baixa
  • Picos ou quedas em registros de avaliação
  • Quedas em visualizações da página inicial
  • Picos em eventos de buffer de vídeo
  • Picos em taxas de vídeo baixas

O algoritmo de detecção de anomalias do Analysis Workspace inclui

  • Oferece suporte para granularidade horária, semanal e mensal, além da granularidade diária existente.
  • Oferece conscientização de sazonalidade (como “Black Friday”) e feriados.
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