Resumen de la Detección de anomalías

Puede ver y analizar las anomalías de datos en contexto, dentro de Analysis Workspace.

Tutorial en vídeo de Detección de anomalías (4:53)

La Detección de anomalías constituye un método estadístico para determinar el cambio experimentado en una métrica determinada respecto a los datos anteriores.

La detección de anomalías permite separar las “señales verdaderas” del “ruido” y así identificar los posibles factores que contribuyeron a hacer saltar estas señales o anomalías. En otras palabras, le permite identificar las fluctuaciones estadísticas que son importantes y las que no lo son. A continuación, podrá identificar la causa raíz de una anomalía real. Además, se pueden consultar predicciones de métricas (KPI) fiables.

Algunos ejemplos de anomalías que puede investigar son:

• Caídas drásticas en un valor de pedido promedio
• Picos en pedidos con ingresos bajos
• Picos o caídas en registros de prueba
• Caídas en vistas de páginas de aterrizaje
• Picos en eventos de almacenamiento de vídeo
• Picos en tasas de bits de vídeo bajas

El algoritmo de Detección de anomalías de Analysis Workspace incluye:

• Compatibilidad con las granularidades horaria, semanal y mensual, además de con la granularidad diaria.
• Diferenciación por temporadas (como el “Black Friday”) y períodos vacacionales.

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