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, permite identificar quais flutuações estatísticas são relevantes ou não. Em seguida, você pode identificar a causa raiz de uma anomalia verdadeira. Além disso, você pode obter previsões de métricas confiáveis (KPI).
Exemplos de anomalias que você pode investigar incluem:
- Quedas drásticas no valor médio de pedido
- Picos em pedidos com baixa receita
- Picos ou quedas nos registros de avaliação
- Quedas nas exibições da página de aterrissagem
- Picos em eventos de buffer de vídeo
- Picos em taxas de bits de vídeo baixas
O algoritmo de detecção de anomalias do Analysis Workspace inclui
- Suporte para granularidade por hora, semana e mês, além da granularidade diária existente.
- Consciência da sazonalidade (como "Black Friday") e feriados.