異常値検出

統計モデリングとマシンラーニング（機械学習）により、データ内の予期しない異常値を自動的に検出します。膨大な量のデータを詳細に分析し、ビジネスに影響する要因を即座に特定します。

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異常が発生した瞬間に把握

データ内の予期しないアクションは、良いアクションの場合もあれば悪いアクションの場合もあります。キャンペーンのパフォーマンスが期待を上回っていることを示している可能性もありますが、一方で、何らかの不適切なアクション、つまり問題を引き起こすバグ、タグ付けエラー、あるいは企業スパイの存在を示している可能性もあります。原因の良し悪しにかかわらず、異常はすぐに特定することが最善です。しかし以前は、データのクレンジングやレポートの準備を頻繁におこなっていない限り、特定するには時間とリソースが必要でした。

Adobe Analyticsの異常値検出機能では、指定した期間内に発生した統計的に有意なデータの異常値を自動的に検出できます。検出後は、トラフィックの予期しない急増や急減が明確に可視化されて表示されます。また、Analysis Workspace内の貢献度分析機能を利用すれば、異常がいつ発生したかを確認できるだけでなく、その原因も把握できます。

異常の推移を経時分析

表示する分析範囲を時間、日、さらには週単位から月単位まで拡大することにより、キャンペーンを長期的な視点で捉え、時間の経過に伴い異常が発生するタイミングを把握できます。

休日や特別なイベントを考慮

Analysis Workspaceの異常値検出では、ブラックフライデーや春休み、休暇期間などの季節的イベントを考慮できます。

人工知能（AI）による判断

異常値検出では、Adobe Sensei独自のマシンラーニングと自動処理アルゴリズムを使用して、インサイトの質をより迅速に向上させます。

即座に状況を把握

インテリジェントアラートを利用すると、重要な指標やセグメントにおける有意な変化を電子メールやテキストメッセージですぐに把握できます。

異常の原因を特定

貢献度分析では、ボタンをクリックするだけで異常の原因を特定できます。