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。贡献分析与异常检测配合工作以帮助确定导致异常的原因。

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：

异常检测和贡献分析是 Analysis Workspace 中的核心工作流程。您可以针对任何每日异常运行“贡献分析”，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

“贡献分析”可揭示数据中隐藏的模式以解释统计数据的异常，并可以跨各受众区段，确定意外客户操作、出界值以及选定量度的突增或突减背后存在的关联。

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？谁响应了哪个促销活动或转接链接？这一情况是否会传播开来？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。您可以在战略上使用“贡献分析”来确定和捕获有意义的关联，以便生成新的受众区段，或者在战术上使用它来确定触发警报的出界或欺骗活动。

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。它首先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“贡献分析”进行评估。确定了统计异常之后，您可以通过“贡献分析”进行深化，跨所有异常数据点评估相关的营销和促销活动变量。它将运行高级算法和机器学习流程来评估导致明显上升或下降的关联。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。

“贡献分析”可以帮助您描述发生异常的原因以及如何应对这种异常情况，从而捕获相关的量度并确定隐藏的点，让您能够全面了解受众交互原因和客户兴趣发展趋势。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，如确定某个地区在一个时间段仅针对特定目标促销活动突然出现的趋势。通过将各个维度中量度的贡献项目及其关联综合到一起，可让您全面了解您的受众交互，并且可帮助提供异常数据点的环境。

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。

贡献分析令牌 - 概述 section_3EF8D2BBCE6E4C309D753BCF04A453D0

在 Analysis Workspace 中，所有具有“贡献分析”授权的客户每月均可运行有限次数的完整贡献分析。这​ 不包括 ​单点产品 (SiteCatalyst 15) 客户、Analytics Foundation 客户和 Analytics Select 客户，这些客户根本没有获得“贡献分析”。

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。这包括能够限制对贡献分析的访问以避免令牌滥用。

常见问题解答 section_11D0431AD2014B96AB9561CA66A367CE

异常检测和贡献分析授权 section_9278D58F21A840AA9B1ED1BD07A1EF0A

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