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智能預(yù)警:如何自動化識別異常數(shù)據(jù)?了解下產(chǎn)品化設(shè)計
2022-03-17 10:53:45

今天和朋友們聊聊數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)產(chǎn)品設(shè)計中經(jīng)常面臨的場景:異常判定,并看看如何進行預(yù)警相關(guān)的產(chǎn)品設(shè)計。


關(guān)于BI系統(tǒng),之前分享過 阿里的Quick BI, 微信公眾平臺的看板設(shè)計,以及 數(shù)據(jù)圖表相關(guān)設(shè)計。今天和大家聊聊常見的場景:異常數(shù)據(jù)的識別,以及預(yù)警相關(guān)功能的產(chǎn)品化設(shè)計。


01、場景概述


我們在做數(shù)據(jù)分析的時候,有一個重要的環(huán)節(jié),就是發(fā)現(xiàn)目前運行數(shù)據(jù)的異常,然后基于異常尋找原因、提出意見和建議。


如果是人工判斷異常數(shù)據(jù)的話,往往通過恰當(dāng)?shù)目梢暬瘓D形就能很好地發(fā)現(xiàn),比如下面數(shù)據(jù)走勢的異常:



或者下面的數(shù)據(jù)關(guān)系的異常,通過回歸曲線很容易發(fā)現(xiàn)右下角的異常點。



但是對于機器而言,想要識別異常數(shù)據(jù),就比較麻煩了。這就是咱們今天將重點展開討論的內(nèi)容:如何通過系統(tǒng)化的規(guī)則或者算法,識別異常數(shù)據(jù)。


由于數(shù)據(jù)的類型多種多樣,我們針對不同數(shù)據(jù)類型分別展開。

02、時序異常數(shù)據(jù)識別

時間序列相關(guān)的異常判定,應(yīng)該是我們最常見的異常識別情景。尤其是在數(shù)據(jù)產(chǎn)品中,我們關(guān)注的大部分內(nèi)容都是和時間序列有關(guān)系。



大家可以仔細回想一下你平時看到的數(shù)據(jù)監(jiān)控看板等等,無論形態(tài)如何,基本都涉及了時間維度。但凡涉及時間維度,那么異常的識別都是基于時間來識別的,且識別的是最新一段時間是否異常(用最新數(shù)據(jù)鑒定歷史數(shù)據(jù)異常并沒有任何業(yè)務(wù)意義)。


了解了上面的內(nèi)容,下面我們聊聊都有哪些時序異常數(shù)據(jù)的識別方法。


(1)基于固定數(shù)值


這個比較好理解,就是直接按照固定的數(shù)值進行異常判定。邏輯簡單、容易實現(xiàn)與理解。



比如上圖中,我們設(shè)定固定數(shù)值是[3800-5600],在這個區(qū)間范圍內(nèi)的數(shù)據(jù),我們認為是正常數(shù)據(jù);低于或者高于該區(qū)間的數(shù)據(jù),認為是異常數(shù)據(jù)。


固定數(shù)值判斷異常的方法,核心在于如何取合理區(qū)間的上下限。如果有明確的業(yè)務(wù)紅線,可以將業(yè)務(wù)紅線設(shè)為上下限;如果沒有業(yè)務(wù)限制,可以使用分位數(shù)進行取值,比如歷史5%-95%分位認為是正常的。


對于一個發(fā)展比較穩(wěn)定業(yè)務(wù)而言,設(shè)定固定的絕對數(shù)值是沒啥問題的。但是對于一個快速發(fā)展期的業(yè)務(wù),很明顯,固定數(shù)值并不適用。




隨著時間的變化,合理的區(qū)間也相應(yīng)發(fā)生了變化。這種情況不適合用固定數(shù)值進行異常判定,而是需要相對值。


(2)基于相對數(shù)值


上面講到了固定數(shù)值方法的缺點。因此,我們考慮相對數(shù)值的方法。提到相對值,主要就是同比和環(huán)比(關(guān)于同比和環(huán)比可參考歷史文章)



由于同比通常的定義指的是與去年同期比較,因此針對單天,我們往往是與上周進行對比。如此,上周的數(shù)值就是基準值,再增加一個波動區(qū)間范圍即可。比如上周二的新增用戶數(shù)200,波動范圍設(shè)定[-10%,10%],那么本周二如果新增用戶數(shù)在180-220則認為是正常的;超出該范圍則判定異常。


該方法也有明顯的缺點。如果上周二就是一個異常值(假設(shè)數(shù)值異常低),而本周二數(shù)據(jù)是恢復(fù)正常了。那么根據(jù)相對值得判定邏輯,很容易把本周二判定為「異常高」。這是點對點對比的缺點。


(3)基于統(tǒng)計分布


如何能避免單個異常點對后續(xù)判斷的影響呢?這里就可以基于統(tǒng)計分布進行規(guī)則建立。



這里我們可以采取 均值±標準差×3 的方式。這里的均值可以采取當(dāng)天之前一段時間的均值,比如90天、30天;標準差也選取相應(yīng)時間段的標準差;倍數(shù)可以基于情況設(shè)置。


由于均值是一段時間內(nèi)的均值,不是某一個具體點。因此通過這種方式,能消除異常數(shù)據(jù)對于后續(xù)的異常判定。


(4)基于時序模型


最后,還可以基于時間序列模型進行異常判定。


在統(tǒng)計模型中,有一類模型是專門針對時間序列進行建模的,用以預(yù)測未來一段時間的數(shù)據(jù)走勢。我們可以建立相應(yīng)的ARMA模型等,基于實際值和預(yù)測值的差異,判定是否異常。



關(guān)于時間序列模型,我們這里就不展開了,后續(xù)會專門針對時間序列統(tǒng)計模型詳細分享相關(guān)基礎(chǔ)知識。

03、預(yù)警功能產(chǎn)品化設(shè)計

最后,我們一起看看預(yù)警功能的產(chǎn)品設(shè)計,這里主要以神策為例,看看預(yù)警功能的設(shè)計思路。


(1)預(yù)警設(shè)置


神策將預(yù)警功能和事件分析進行了結(jié)合,在做事件分析相關(guān)功能時,可以直接添加「預(yù)警」,進行預(yù)警配置。



下面是點擊「預(yù)警」后的配置界面:



配置基本信息中包括了規(guī)則名稱、監(jiān)控指標、維度等;預(yù)警設(shè)置中包括監(jiān)控時間粒度、監(jiān)控時間、預(yù)警方式、觸發(fā)規(guī)則、通知方式等。


(2)預(yù)警觸發(fā)規(guī)則


預(yù)警配置中,最核心的一步就是進行預(yù)警規(guī)則的設(shè)置了。神策支持了兩種預(yù)警方式:智能預(yù)警和自定義預(yù)警。


這里的智能預(yù)警并未明示具體的邏輯,我猜主要就是基于統(tǒng)計分布和時序模型進行的所謂智能預(yù)警。而自定義預(yù)警主要包括了對比特定值(即固定值)以及歷史某期(即相對值)進行預(yù)警規(guī)則設(shè)置。


當(dāng)然,自定義預(yù)警的閾值是用戶自行填寫的,沒有給出提示。


(3)預(yù)警通知


預(yù)警的通知配置,也是整個預(yù)警功能中必不可少的一部分。這里主要支持三種方式:系統(tǒng)通知、企業(yè)群通知、郵件通知。



關(guān)于時序預(yù)警相關(guān)的方法,以及產(chǎn)品化的介紹,就分享這些。這里強調(diào)一點,雖然數(shù)據(jù)看板的時序數(shù)據(jù)占了大多數(shù),但是仍然有非時序的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)。關(guān)于非時序的異常數(shù)據(jù)該如何鑒定異常呢?這個我們后面找時間再詳細分享。



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    3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。


6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
    1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br />    2)求推薦算命看相大師;
    3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢;
    4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;


7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
    1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
    2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
    3)使用夸張標題,內(nèi)容與標題嚴重不符的。


8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
    1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
    2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
    3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
    4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
    5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序


9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
    1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
    2)不當(dāng)評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
    3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
    4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。


二、違規(guī)處罰
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