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.