異常偵測
統計建模自動分析指標並確定值的下限、上限和預期範圍,發現意外趨勢。發生意外突升或突降時,系統會在報告中發出提醒。
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。
資料異常很讓人頭疼。有時意味著事情比預期的要好,但更多是指有人標記了錯誤或者宣傳活動過早結束,甚至更糟。能夠自動調出異常是 Adobe Analytics 的一項強大功能,但獲取異常只是解決問題的開始。真正重要的是了解異常發生的原因。對許多分析師來說,第二步很花時間,需要手動研究大量不同的資料。
使用 Adobe Analytics 的貢獻分析功能,這種耗時的任務只需點一下按鈕即可完成。貢獻分析與異常檢測搭配,協助您快速了解資料中正在發生的情況。貢獻分析內建於 Analysis Workspace 中,將查詢數千萬的資料集,以實用的視覺化取代冗長而困難的分析,協助您做出最佳決策。
在報告中隱藏重複或不相關的維度、異常值及垃圾資料,獲取最相關的答案。
貢獻分數協助您分析與異常相關的資料維度的顯著性。
根據公共的貢獻因素顯示隱藏的受眾細分。
貢獻分析使用密集的機器學習,比其他方法更快地發現貢獻因素。