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。


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指标和细分中出现的重大变化。

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。

详细了解 Adobe Analytics 中的异常检测。

发掘营销数据中的未知信息。

查看一位电子商务网站的样本分析师如何在 Analysis Workspace 中构建特定视图,从而详细了解异常检测。

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深入了解我们的异常检测功能。

阅读“帮助”部分的相关信息,了解异常检测有何作用。

了解详情

探索异常检测功能所能发挥的全部作用。

在“帮助”页面中,了解异常检测如何作为虚拟分析师在 Analysis Workspace 中发挥作用。

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查看相关功能。

临时分析

借助 Analysis Workspace 功能,您如同获得一个强大而灵活的平台,可用于构建自定义分析项目。将任意数量的数据表、可视化和组件(渠道、维度、指标、细分和时间粒度)拖放至项目中。

智能提醒

我们使您能够轻松地创建和管理基于数据异常的提醒以及在单个提醒中捕获多个指标的“堆叠式”提醒。

贡献分析

发掘数据中隐藏的模式,以解释统计异常并识别受众细分中的异常客户行为、异常值、指标突增或骤降背后的相关性。

让我们讨论 Adobe Analytics 如何助您的企业一臂之力。

让我们讨论 Adobe Analytics 如何助您的企业一臂之力。