异常检测概述

您可以在 Analysis Workspace 中根据上下文查看和分析数据异常。贡献度分析与异常检测结合，可帮助确定导致异常的原因。

请参阅 异常检测，获取演示视频。

异常检测

“异常检测”提供了一种统计方法来确定给定的量度相对于以前的数据发生了什么变化。

通过异常检测，您可以将“真实形势”与“假象”区分开来，然后确定对这些形势或异常造成影响的潜在因素。换言之，该功能可让您确认哪些统计波动会造成影响，而哪些不会。然后您便可以确认真正异常的根本原因。此外，您可以获得可靠的量度 (KPI) 预测。

您可能会调查的异常情况包括：

异常检测和贡献度分析是 Analysis Workspace 中的核心工作流。您可以针对任何每日异常运行“贡献度分析”，并将结果嵌入到您的 Analysis Workspace 项目中。

Analysis Workspace 的异常检测算法包括

贡献分析

贡献度分析可发现您数据中的隐藏模式，以解释统计异常并确定

背后存在的关联。

请参阅 贡献度分析，获取演示视频。

发生了异常情况。为什么？您的异常检测报表显示订购次数存在不寻常的上升，您想知道为什么出现这种情况。发生了什么不寻常的情况？谁响应了哪个营销活动或反向链接？是否有什么迅速传播开来？导致本异常的具体因素是什么？或许最重要的是，如何捕获有关客户的重要信息以及如何重现这一情况？（或者，如果量度下降或负量度上升，将来如何避免这种情况发生？）

贡献分析可帮助您立即评估数据，回答异常发生的原因。它可以在几秒钟内完成对异常的贡献划分（以前完成此过程需要用几周时间），从而提供受众区段的图表，并帮助描述客户交互情况。您可以策略性地部署贡献度分析，以识别和捕获有意义的关联。然后策略性地使用这些关联性来开发新的受众区段，或者在战术上识别那些会触发警报的越界或欺诈活动。

异常检测根据选定的量度和选定的受众区段来确定数据峰值和统计上的急速下跌。异常检测会根据培训期设置历史标准，然后标绘与特定事件关联的极端偏移值。“异常检测”可以报告正“订购”量度中的急速上升，或负“跳出次数”量度中的上升，也可以报告这两个量度中的下降情况，从而捕获在统计上相关的数据点，以供“贡献度分析”进行评估。确定了统计异常之后，您可以通过“贡献度分析”进行深入分析，跨所有异常数据点评估相关的营销和营销活动变量。它会运行高级算法和机器学习过程来评估导致明显上升或下降的关联性。然后在交互式可视化中显示这些计算结果，此类可视化旨在让您了解事情的各个方面以帮助回答发生各种情况的原因以及如何应对。

贡献度分析可帮助您确定一种用于描述为什么会发生异常的叙事方式。还有如何应对异常、捕获相关量度、确定隐藏点，这些会为您提供受众交互和客户兴趣变化趋势的总体原因。有时，异常很容易发现和更正，如错误订购 2,000 艘橡皮船。而有时，异常会非常复杂，如识别到某个地区在一个时间段内出现的仅对特定目标营销活动做出反应的变化趋势。通过将各个维度中量度的贡献项及其关联性综合到一起，可让您全面了解您的受众交互情况，帮助提供异常数据点的背景。

下面是一些用例：

在全面分析了异常之后，将为排名最前的项目生成贡献摘要，并按总出现次数和项目的贡献值百分比进行排序。通过标准化的贡献得分，您可以轻松与其他重要维度项目进行比较、对照和关联。

贡献度分析令牌

在 Analysis Workspace 中，所有具有“贡献度分析”授权的客户每月可运行有限次数的完整的贡献度分析。贡献度分析​ 不包括 ​单点产品 (SiteCatalyst 15) 客户、Analytics Foundation 客户和 Analytics Select 客户，这些客户无权使用贡献度分析。

每个公司的运行次数受月度令牌的限制，而这些令牌是根据公司购买的 Adobe Analytics 产品授予的。每个公司的运行次数包含了为避免令牌滥用而限制贡献度分析访问权限的能力。

常见问题解答

异常检测和贡献分析授权

以下是 Analysis Workspace 中异常检测和贡献分析的详细授权列表。