Детектор отклонений

Детектор отклонений᠎᠎ – это статистический инструмент, который используется в Оповещениях Аналитики для выявления отклонений среди значений определенного показателя за промежуток времени или отклонений в пределах сегмента данных в определенный момент времени.

Выявление отклонений показателя за промежуток времени

К статистическим данным применяется байесовская модель пространственно-временного ряда для прогнозирования значения последнего элемента во временном ряде. Эта модель позволяет получить прогноз и доверительный интервал, который используется для оценки наблюдаемого показателя.

Основываясь на статистических данных, Оповещения Аналитики предсказывают значение показателя в текущий период времени, и если фактическое значение находится за пределами доверительного интервала от прогнозируемого значения, то оно считается отклонением. Для выявления ежечасных отклонений необходим период обучения длительностью 2 недели, для ежедневных отклонений – 90 дней, для еженедельных – 32 недели.

Выявление отклонений в пределах сегмента данных в определенный момент времени

При выявлении отклонений одного показателя система анализирует данные за период времени при определенным значении параметра. Однако система также может выявлять отклонения, анализируя сразу несколько показателей при разных значениях параметров в один конкретный момент времени.

При этом используется метод главных компонент, чтобы определить структуру корреляции между показателями, и перекрестная проверка, чтобы выявить отклонения.

Сначала выбираются параметры и показатели для анализа с помощью метода главных компонент. Учитывая все возможные значения параметров, система создает несколько сегментов, а затем нормализует каждый показатель по количеству пользователей в сегменте. Затем для этих сегментов и нормализованных показателей выполняется анализ методом главных компонент. Если в сегменте, содержащем хотя бы 0,05 % всех пользователей ресурса, обнаруживаются аномальные значения какого-либо показателя, то эти сегменты помечаются как отклонения. На данный момент этот анализ выполняется еженедельно.

Эта информация оказалась полезной?

Как можно улучшить эту статью?
Поиск
Очистить поле поиска
Закрыть поиск
Главное меню
15192941607104102833
true
Поиск по Справочному центру
true
true
true
true
true
69256
false
false