Construir um sistema de indicadores completo e abrangente é o primeiro passo para as empresas usarem dados para orientar decisões operacionais de negócios. Mas depois de definir os indicadores, a monitorização dos indicadores é muitas vezes ignorada por todos. Quando os indicadores flutuam de forma anormal (para cima ou para baixo), as empresas precisam ser capazes de detectá-los a tempo e encontrar rapidamente as verdadeiras razões por trás deles, para que possam formular estratégias correspondentes. círculos.
Cenários específicos onde os indicadores flutuam de forma anormal, tais como:
· O tráfego de pesquisa de palavras-chave empresariais diminuiu repentinamente.
· O GMV de março caiu 40% em relação a fevereiro. Como devemos analisar?
· O número de pedidos em uma determinada categoria aumentou acentuadamente recentemente. Por quê?
Em seguida, este artigo apresentará em detalhes como estabelecer um monitoramento completo de anomalias de indicadores e um mecanismo de análise de atribuição correspondente , para que, quando você encontrar tais problemas no futuro, possa descobrir rapidamente problemas e oportunidades de negócios a partir dos dados e melhorar a velocidade dos negócios. avanço.
Detecção de anomalias de indicadores com base em análise estatística
As tendências diárias dos dados das empresas flutuarão para cima e para baixo dentro de um determinado intervalo, mas os intervalos flutuantes dos diferentes indicadores serão diferentes. Quando o negócio está num período de rápido crescimento, o intervalo de flutuação diária dos indicadores é maior; quando o negócio está num período estável, o intervalo de flutuação diária dos indicadores é menor, quanto mais grosseira for a granularidade estatística, maior será a quantidade de dados; , e menor será a volatilidade dos resultados estatísticos. Portanto, é necessário utilizar padrões diferentes para indicadores diferentes para medir se existem anomalias nas flutuações dos indicadores.
Existem três métodos principais para monitorar anomalias de indicadores:
· Definição de limites com base na experiência comercial real
· Realizar análises estatísticas com base nos resultados dos dados
· Integrar algoritmos em previsões de modelagem
Este artigo apresentará principalmente como avaliar se as flutuações dos indicadores são anormais com base em métodos de análise estatística .
Nas estatísticas, a distribuição dos dados dos indicadores geralmente satisfaz a distribuição normal . A distribuição normal é simétrica e utiliza dois dados: média e desvio padrão. A média pode reflectir o nível médio dos dados, e o desvio padrão pode reflectir o intervalo de flutuação dos dados. Quanto maior for o desvio padrão, maior será a volatilidade dos dados. A fórmula para calcular o desvio padrão é a seguinte:
A posição dos dados na distribuição normal pode ser utilizada para determinar se as flutuações do indicador estão em linha com as expectativas. Na distribuição normal, a probabilidade de os dados serem distribuídos dentro de 2 vezes o desvio padrão é de 95,5%, e a probabilidade de que estão dentro de 3 vezes o desvio padrão é de 99,7%. Na vida diária, 2 vezes o desvio padrão pode ser usado como padrão de medição.
Os resultados dos dados normais flutuarão dentro do intervalo da média ±2* desvio padrão. Se os dados reais excederem este intervalo, a flutuação dos dados será considerada anormal.
Os padrões diários de flutuação de dados terão padrões de mudança iguais ou semelhantes em unidades de dias, semanas, meses e anos. Aqui, tomamos o indicador de atividade diária como exemplo para ilustrar o processo de monitoramento de flutuações anormais do indicador.
O indicador de atividade diária de um determinado aplicativo de jogo geralmente flutua semanalmente. Agora planejamos determinar se há flutuações anormais nos dados de atividade diária desta segunda-feira com base nas tendências dos dados das últimas cinco semanas.
A preparação dos dados é a seguinte:
O valor médio das segundas-feiras nas primeiras cinco semanas dos dados acima é: 10.900, desvio padrão: 1.507. Os 2 vezes o desvio padrão dos dados são 7.887 e 13.913, respectivamente. Os dados da segunda-feira desta semana são 7.700. o intervalo de desvio padrão de 2 vezes, significa que a actividade num dia desta semana é. Os dados do indicador flutuam de forma anormal, e é necessária uma análise mais aprofundada para determinar se as flutuações anormais são realmente anormais no negócio.
Análise de atribuição de mudanças nos indicadores
Existem muitos métodos de atribuição para mudanças de indicadores , que podem ser resumidos em duas categorias: análise de atribuição horizontal e análise de atribuição vertical.
Análise de atribuição horizontal
A análise de atribuição horizontal significa que, para indicadores combinados, os indicadores de processo podem ser divididos, os fatores que influenciam a flutuação de cada indicador de processo podem ser analisados e, em seguida, os múltiplos fatores de influência podem ser integrados e analisados.
Por exemplo: O valor do pagamento de ontem aumentou significativamente. Ao analisar as razões do aumento, primeiro decomponha o valor do pagamento: valor do pagamento = atividade diária * valor médio do pagamento O valor médio do pagamento flutua dentro da faixa normal, e a atividade diária aumentou significativamente. constatou-se que o volume de compras aumentou ontem e impactou nos resultados.
análise de atribuição vertical
A análise de atribuição vertical consiste em realizar análises de atribuição em indicadores por meio de detalhamento de dimensão . A análise detalhada da dimensão inclui principalmente duas granularidades de análise: uma é analisar a contribuição de cada dimensão para o indicador e a outra é analisar a contribuição do valor da dimensão para o indicador.
O cálculo do grau de contribuição de uma dimensão pode ser calculado com base no resumo do grau de contribuição de cada valor de dimensão. Existem muitos métodos de cálculo para calcular o grau de contribuição de cada valor de dimensão. vários métodos, como algoritmos de previsão. Este artigo apresenta um método simples para calcular o grau de contribuição com base na taxa média de crescimento.
Sob uma única dimensão, a contribuição de cada valor de dimensão pode ser calculada pela seguinte fórmula:
A seguir, tome as vendas como exemplo para apresentar o processo de cálculo.
As vendas de uma determinada linha de produtos em 1º e 2 de janeiro foram de 30,97 milhões de yuans e 33 milhões de yuans, respectivamente. Dividido na dimensão da cidade, o desempenho dos dados de dois dias de cada cidade é o seguinte:
Na dimensão cidade:
Com base nas etapas acima, o cálculo da contribuição da dimensão e da contribuição do valor da dimensão pode ser realizado de forma simples.
Monitoramento inteligente de flutuação de indicadores e análise de atribuição inteligente
Em cenários de dados reais, o número de valores de dimensão em cada dimensão varia de dezenas a centenas a milhares. Calcular manualmente a contribuição da dimensão todos os dias será uma enorme carga de trabalho. A eficiência da análise é demasiado baixa, o que torna mais fácil para as partes empresariais tirar conclusões com base na experiência. Se a inferência estiver errada, muito provavelmente serão tomadas decisões erradas.
As funções inteligentes de monitoramento de flutuação de indicadores e análise de atribuição inteligente da Kangaroo Cloud Indicator Platform podem ajudar os usuários de forma rápida e abrangente a acompanhar o desempenho dos negócios, promovendo ainda mais o desenvolvimento dos negócios.
Ver painel de indicadores
Para indicadores que preocupam a empresa, os indicadores podem ser adicionados ao quadro de atenção para observação e monitoramento diário dos dados. No painel, você pode visualizar visualmente o desempenho atual dos dados e as tendências recentes dos dados de todos os indicadores. O sistema fará diagnósticos inteligentes com base nos dados atuais para determinar se as flutuações do indicador são flutuações normais, ajudar os usuários a localizar rapidamente dados anormais e analisar e responder às alterações de dados de maneira direcionada.
Análise de atribuição de métricas
Quando o resultado de um indicador é anormal, é muito trabalhoso realizar análises de atribuição em dimensões e valores de dimensão em sequência. Ser capaz de sistematizar métodos e processos de análise melhorará muito a eficiência da análise de atribuição e terá um papel extremamente positivo na promoção do desenvolvimento empresarial.
Ao realizar a análise de atribuição de indicadores, o sistema diferenciará as flutuações dos indicadores de cálculo do valor da dimensão, calculará ainda mais a contribuição da dimensão e os classificará em ordem decrescente de acordo com a contribuição, permitindo que os usuários se concentrem nos fatores de influência mais importantes.
Na dimensão de preocupação, os usuários podem verificar ainda mais a contribuição dos valores das dimensões subdivididas, descobrir rapidamente os motivos das alterações nos dados e promover a melhoria dos negócios por meio dos dados.
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