異常偵測

自動發現資料中異常的統計建模與機器學習。它會梳理大量資料,立即識別影響業務的因素。


事情一發生了,您立即就會知道。

資料中的意外行為可能是好的,也可能是壞的。一方面,它可能表示宣傳活動的效果優於預期;但另一方面,可能表示出了問題 — 導致問題的缺陷、標記錯誤、,甚至有商業間諜。無論異常的原因是好是壞,迅速發現它總沒錯。但按傳統方法,需要投入時間和資源,安排專人整理資料和準備報告。

Adobe Analytics 的異常偵測功能可以自動偵測指定期間統計上顯著的資料異常。然後以清晰的視覺效果顯示這些非預期的流量突升或突降。而利用 Analysis Workspace 中的貢獻分析功能,不僅在異常發生時可以立即看到,而且還能了解其發生的原因。

分析異常的發展。

將分析從小時、天或週視圖拓寬到月視圖,從長期角度了解宣傳活動和異常的發展。

考慮假期或特殊事件。

用於 Analysis Workspace 時,異常偵測可以考慮季節性活動,如黑色星期五、春假和節假日。

讓您的人工智慧發揮促進作用。

異常偵測使用 Adobe Sensei 獨特的機器學習和自動化算法更快地推動更好的見解。

了解內情 — 立即。

利用我們的智慧提醒,您可以透過電子郵件或文字立即知道主要指標和受眾細分中發生的重要變更。

尋找異常背後的原因。

透過貢獻分析,只需點一下按鈕即可發現造成異常的原因。

詳細了解 Adobe Analytics 中的異常偵測。

了解行銷資料中的不明情況。

查看一個電子商務網站的範例分析師如何在 Analysis Workspace 中建立特定視圖,以詳細了解異常偵測功能。

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閱讀我們說明部分的相關內容,查看異常偵測如何運作。

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臨機分析

利用我們的 Analysis Workspace 功能,您可獲得強大、靈活的背景板來建立自訂分析專案。拖放任意數量的資料表格、視覺效果及元件(通道、維度、指標、細分與時間粒度)到專案中。

智慧提醒

我們讓您可以方便您地建立並管理基於資料異常的提醒,以及在一個提醒中獲取多個指標的「堆疊式」提醒。

貢獻分析

發現資料中隱藏的模式,以解釋統計異常,並且識別異常客戶行為、超範圍值以及各受眾細分中指標的突升或突降背後的關聯性。


讓我們探討一下 Adobe Analytics 能為您的業務帶來哪些幫助