完全かつ包括的な指標システムを構築することは、企業がデータを使用して事業運営上の意思決定を行うための最初のステップです。しかし、指標を設定した後、指標の監視は誰もが無視することがよくあります。指標が異常に変動（上昇または下降）した場合、企業はそれを適時に検出し、対応する戦略を策定できるように、その背後にある本当の理由を迅速に見つけることができる必要があります。そうしないと、ただやみくもに目標を達成し、右往左往してしまうことになります。サークル。
インジケーターが異常に変動する特定のシナリオ:
・企業キーワードの検索トラフィックが急に減った原因は何ですか？
· 3 月の流通総額は 2 月から 40% 減少しました。これをどのように分析すべきでしょうか。
・最近、あるカテゴリの注文が急増しているのはなぜでしょうか？
次に、この記事では、完全な指標の異常監視とそれに対応する属性分析メカニズムを確立する方法を詳しく紹介します。これにより、将来そのような問題が発生したときに、データからビジネスの問題と機会を迅速に発見し、ビジネスのスピードを向上させることができます。アドバンス。
統計分析に基づいた指標の異常の検出
企業の日々のデータ傾向は一定の範囲内で上下に変動しますが、指標ごとに変動範囲は異なります。ビジネスが急成長しているときは、指標の日次変動幅が大きくなり、ビジネスが安定期にあるときは、指標の日次変動幅が小さくなり、統計の粒度が粗くなり、データ量が大きくなります。 、統計結果の変動性が小さくなります。したがって、指標の変動に異常があるかどうかを測定するには、指標ごとに異なる基準を使用する必要があります。
インジケーターの異常を監視するには、主に 3 つの方法があります。
・実際のビジネス経験に基づいた閾値設定
・データ結果に基づいて統計分析を実行する
· アルゴリズムを予測のモデリングに統合する
この記事では主に統計分析手法に基づいて指標の変動が異常かどうかを評価する方法を紹介します。
統計では、指標のデータ分布は通常、正規分布を満たします。正規分布は対称であり、平均と標準偏差の 2 つのデータを使用します。平均値はデータの平均レベルを反映し、標準偏差はデータの変動範囲を反映します。標準偏差が大きいほど、データの変動性が大きくなります。標準偏差の計算式は次のとおりです。
正規分布におけるデータの位置を使用して、指標の変動が期待どおりであるかどうかを判断できます。正規分布では、データが標準偏差の 2 倍以内に分布する確率は 95.5%、標準偏差の 3 倍以内に分布する確率は 99.7% です。日常生活では、標準偏差の2倍を測定基準として使用できます。
正常なデータ結果は平均値±2*標準偏差の範囲内で変動します。実際のデータがこの範囲を超えた場合、データ変動は異常とみなされます。
日次データの変動パターンは、日、週、月、年単位で同一または類似の変化パターンを持ちます。ここでは、日次アクティビティ指標を例として、異常な指標変動の監視プロセスを説明します。
あるゲームアプリの日次活動指標は通常週単位で変動するため、過去5週間のデータ傾向に基づいて今週月曜日の日次活動データに異常な変動があるかどうかを判断する予定です。
データの準備は次のとおりです。
上記データの最初の 5 週間の月曜日の平均値は 10900、標準偏差は 1507 です。データの標準偏差の 2 倍はそれぞれ 7887 と 13913 です。今週月曜日のデータは 7700 です。標準偏差の 2 倍の範囲では、今週のある日のアクティビティが異常に変動していることを意味します。その異常な変動がビジネスにおいて本当に異常であるかどうかを判断するには、さらなる分析が必要です。
指標変化の帰属分析
指標の変更には多くのアトリビューション手法があり、水平アトリビューション分析と垂直アトリビューション分析の 2 つのカテゴリに要約できます。
水平方向のアトリビューション分析
水平帰属分析とは、複合指標について、プロセス指標を分割し、各プロセス指標の変動影響要因を分析し、複数の影響要因を統合して分析することを意味します。
例: 昨日の支払額が大幅に増加しました。増加の理由を分析するときは、まず支払額を分析します。支払額 = 1 日の活動 * 平均支払額です。平均支払額は通常の範囲内で変動しており、関連ビジネスをさらに分析した結果、1 日の活動が大幅に増加しました。昨日は購入量が増加したことが業績に影響を与えたことが判明した。
垂直方向のアトリビューション分析
垂直アトリビューション分析は、ディメンションのドリルダウンを通じて指標のアトリビューション分析を実行することです。ディメンションのドリルダウン分析には主に 2 つの分析粒度が含まれます。1 つはインジケーターに対する各ディメンションの寄与度を分析するもので、もう 1 つはインジケーターに対するディメンション値の寄与度を分析するものです。
次元の寄与度の計算は、各次元値の寄与度の要約に基づいて計算することができ、各次元値の寄与度を計算するための多くの計算方法に基づいて計算することができる。予測アルゴリズムなどのさまざまな手法。この記事では、平均成長率に基づいて貢献度を計算する簡単な方法を紹介します。
単一のディメンションでは、各ディメンション値の寄与は次の式で計算できます。
次に、売上を例にして計算プロセスを紹介します。
1月1日と1月2日の特定製品ラインの売上はそれぞれ3097万元と3300万元だった。都市の次元に分類すると、各都市の 2 日間のデータ パフォーマンスは次のとおりです。
都市ディメンションでは次のようになります。
以上の手順により、寸法寄与率と寸法値寄与率の計算を簡単に実現することができる。
インテリジェントな指標変動モニタリングとインテリジェントな属性分析
実際のデータ シナリオでは、各ディメンションのディメンション値の数は数十から数百、数千に及びます。毎日手動でディメンションの寄与を計算すると、膨大な作業負荷になります。分析効率が低すぎるため、ビジネス関係者は経験に基づいて結論を導き出しやすく、推論が間違っている場合、誤った決定が行われる可能性が高くなります。
Kangaroo Cloud Indicator Platformのインテリジェントな指標変動監視機能とインテリジェントな属性分析機能は、ユーザーが業績を追跡するのを迅速かつ包括的に支援し、ビジネスの発展をさらに促進します。
インジケーターダッシュボードを表示する
企業が懸念している指標については、指標をアテンションボードに追加して、日々のデータ観察と監視を行うことができます。ダッシュボードでは、すべてのインジケーターの現在のデータ パフォーマンスと最近のデータ傾向を視覚的に確認できます。このシステムは、現在のデータに基づいてインテリジェントな診断を行い、指標の変動が正常な変動であるかどうかを判断し、ユーザーが異常なデータを迅速に特定し、目標を絞った方法でデータの変化を分析して対応できるようにします。
指標の帰属分析
インジケーターの結果が異常な場合、ディメンションとディメンション値のアトリビューション分析を順番に実行するのは大変な作業です。分析手法やプロセスを体系化できることは、アトリビューション分析の効率を大幅に向上させ、事業展開を促進する上で非常にプラスの役割を果たします。
指標の帰属分析を実行する場合、システムはディメンション値計算指標の変動を区別し、さらにディメンションの寄与度を計算し、寄与度に応じて降順に並べ替えるため、ユーザーはより重要な影響要因に焦点を当てることができます。
ユーザーは、関心のあるディメンションの下で、さらに細分化されたディメンション値の寄与を確認し、データ変更の理由を迅速に発見し、データによる業務改善を促進できます。
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