Técnicas estatísticas usadas na Análise de contribuição

A Análise de contribuição é um processo intensivo de aprendizado de máquina projetado para descobrir contribuintes para uma anomalia observada no Adobe Analytics. O objetivo é auxiliar o usuário a encontrar áreas de foco ou oportunidades para análises adicionais de maneira muito mais rápida do que seria possível de outra forma.

A Análise de contribuição consegue isso através da execução de um algoritmo de duas partes em cada item de dimensão disponível no relatório de Análise de contribuição do usuário. O algoritmo opera nesta ordem:

  1. Para cada dimensão, ele calcula a estatística do teste V de Cramer. No seguinte exemplo, considere uma tabela de contingência com exibições de página por país ao longo de dois períodos:

    Na Tabela 1, o V de Cramer pode ser usado para medir a associação entre as exibições de página por países para o período 1 (por exemplo, histórico) e o período 2 (por exemplo, o dia em que a anomalia ocorreu). Um valor baixo do V de Cramer implica um baixo nível de associação. Os intervalos do V de Cramer variam de 0 (nenhuma associação) a 1 (associação completa). A estatística V de Cramer pode ser calculada:

  2. Para cada item de dimensão, o Residual da pessoa (PR) é usado para medir a associação entre a métrica anômala e cada item de dimensão. O PR segue uma distribuição normal padrão, que permite ao algoritmo comparar PRs de duas variáveis aleatórias, mesmo que os desvios não sejam comparáveis. Na prática, o erro não é conhecido e é estimado usando correção de amostra finita.

    No exemplo anterior da Tabela 1, o PR com correção de amostra finita para o país i e o período 2 é determinado por

    Aqui,

    (Uma fórmula semelhante pode ser obtida para o período 1.)

    Para os resultados finais, a pontuação para cada item de dimensão é ponderada pela medida V de Cramer e ajustada para um número entre 0 e 1 para fornecer sua pontuação de contribuição.

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