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拓端數(shù)據(jù)|避開數(shù)據(jù)海洋的“暗礁”：識別用戶異常行為

MadPecker / 561人閱讀

摘要：如何識別數(shù)據(jù)海洋中的暗礁是用戶行為異常行為分析所要探討的問題。在時間序列數(shù)據(jù)中檢測到與預期行為有偏差的數(shù)據(jù)對于確保系統(tǒng)的正常運行非常重要。局部異常發(fā)生在這種情況下。例如晚上的高活動意味著異常。


“今天我們見證了數(shù)據(jù)的爆炸式增長：社交媒體數(shù)據(jù)、系統(tǒng)數(shù)據(jù)、CRM數(shù)據(jù)以及大量網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)。然而， 在大多數(shù)情況下，這些數(shù)據(jù)告訴了我們用戶行為的常見模式。 數(shù)據(jù)的異常變化可能是我們系統(tǒng)中的故障或用戶流失的“癥結(jié)”所在。

如何識別數(shù)據(jù)海洋中的“暗礁”是用戶行為異常行為分析所要探討的問題。

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▍什么是異常檢測？

異常檢測是在數(shù)據(jù)中找到不符合“正常”的行為模式的過程。在時間序列數(shù)據(jù)中檢測到與預期行為有偏差的數(shù)據(jù)對于確保系統(tǒng)的正常運行非常重要。

一般來說，異?？梢苑殖蓛煞N：

▍全局異常/局部異常

局部異常

很多時候我們可以看到數(shù)據(jù)的潛在趨勢，看起來像一個“波浪”：早上的活動不足，白天很高，晚上很低。 局部異常發(fā)生在這種情況下。 例如：晚上的高活動意味著異常。

全局異常

這是我們最熟悉的那種異?，F(xiàn)象。 這是一個隨機出現(xiàn)在平常時間的異?，F(xiàn)象。 一般使用95%分位數(shù)就可以檢測到。


▍異常檢測方法

我們使用歷史數(shù)據(jù)來構(gòu)建由每個被監(jiān)測的數(shù)據(jù)的估計值。將實時數(shù)據(jù)與這些值進行比較，并分配一個分數(shù)。

基于從最近的數(shù)據(jù)觀察得到的閾值，決定實時數(shù)據(jù)是否為異常。這種方法的優(yōu)點是閾值不是靜態(tài)的，而是實時的。

檢測場景：


tecdat的解決方案從收集網(wǎng)站的行為數(shù)據(jù)開始。衡量趨勢的三個主要組成部分，即固定趨勢、周期趨勢和季節(jié)性數(shù)據(jù)，分別進行了總結(jié)，該算法查找到數(shù)據(jù)中的異常，向用戶發(fā)送自動實時警報。

通過實時的異常數(shù)據(jù)監(jiān)測，我們可以清楚地看到網(wǎng)站流量的差異，在發(fā)生異常狀況時迅速進行故障排除和修復，減少網(wǎng)站停機，減少潛在客戶的流失。

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