异常检测

统计建模和机器学习可以自动发掘数据中的异常情况。它可以梳理海量数据，即时确定影响业务的因素。

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发生异常时，第一时间了解情况。

异常的数据行为可能是好事，也可能是坏事。一方面，它可能意味着营销活动的成效比预期要好。另一方面，也可能意味着出现了异常情况，导致出现问题、标记错误，甚至是机密信息泄露。无论异常的起因是好还是坏，快速识别异常总归是好的。但在过去，这需要花费一定的时间和资源，除非您太忙而只能整理数据和准备报告。

Adobe Analytics 的异常检测功能使您能够自动检测特定时间段内的统计学显著数据异常。随后，我们将会通过清楚的可视化工具显示这些异常流量上涨或下降。借助 Analysis Workspace 中的贡献分析功能，您不仅可以看到发生异常的时间，而且还可以了解其原因。

分析长期异常。

将分析从每小时、每天或每周视图扩展到每月视图，以获得营销活动的长期表现以及发生异常的时间。

对假日或特殊活动做出解释。

在 Analysis Workspace 中使用时，异常检测可以对季节性活动做出解释，如黑色星期五、春假和假期。

使用人工智能驱动。

异常检测使用 Adobe Sensei 独特的机器学习和自动算法，可以更快速地获得更明智的洞察。

即时了解情况。

借助我们的智能提醒功能，您可以通过电子邮件或短信即时了解关键量度和区段中出现的重大变化。

找出异常的原因。

通过贡献分析，您只需点击一个按钮即可发掘导致异常的原因。