神策数据正式推出智能预警分析，你的指标预警小管家上线啦！

分析师/运营/产品同学需要每日关注实时/离线数据，人工操作费时费力，效果不佳；

依赖业务人员经验设置预警规则，在特殊场景下难以精准定位，误报、漏报异常……

以上场景有没有觉得很熟悉？在企业的业务开展过程中，运营人员希望能够得到“优惠券领取量”“新用户流失率”“广告位点击量”等关键指标变动的实时反馈，一方面提升业务效率，另一方面减少损失。但对于大多数企业来说，单纯依靠人工的方式很难在指标异常时立即感知；即使可以感知到异常，也需要成吨的工作量去完成深度分析，来找到引起异常的原因。

近日，神策数据正式推出智能预警分析，它能够帮助企业通过数据分析及算法推测数据指标的合理波动范围，触发报警的同时，自动定位导致问题出现的原因，实现面面俱到的指标变化感知及数据分析能力的全面升级。

您可以关注神策数据公众号，咨询客服了解并观看智能预警分析视频讲解。

一、你知道什么是智能预警分析吗？

智能预警分析，包括“智能化预警”和“自动化分析”两部分，可以拆解如下：

1.智能化预警：预测数据波动的合理区间

企业可以基于丰富的规则预警引擎及智能算法，智能预测指标区间，诊断异常指标。

在设置预警时，可以自定义名称、指标、时间颗粒度，并添加描述。对于时段，可以选择基于历史数据、时间序列来进行设置，也可以基于一定规则，对数据变化范围、时间范围进行配置。除此之外，借助Webhook能力，预警通知除了可以在系统内完成和邮件通知外，还可以发送到企业微信等效率工具/办公通讯软件上。

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2.自动化分析：及时、全面分析异常问题，定位异常的原因

一般情况下，企业可以直接对配置好的智能预警事件进行管理，一旦发现异常，直接进入详情页，查看报警值、值变化等情况。

智能预警分析的自动化分析能力，不仅可以帮助企业自动化定位异常维度和异常用户，还可以根据指标时序关联，帮助企业快速找到与预警异常点发生重合度较高的指标，进一步分析同期预警指标是否有相同或相关联的诱因。

除此之外，企业还可以根据智能预警分析的可视化指标关联图谱，依据指标之间的相关性，查看相应的指标变化境况，一方面从全局视角观察异常指标波动对其他指标的影响，另一方面快速找到可能诱发异常的原因。

二、神策智能预警分析：多角色价值共享，两大核心能力为企业稳健运营保驾护航

综合考虑到不同场景下智能预警分析功能的应用需求，神策数据针对多场景、异常指标发生前后等不同维度，总结出智能预警分析对企业不同角色的价值，并通过两大核心能力，助力企业及时排查问题、定位问题，驱动决策和业务优化与调整。

神策智能预警分析以智能算法为基础，智能预测值基于指标“总体趋势”+“周期性”+“特殊事件”，在一定时间周期内的波动范围，给出正常值的分布区间，解决团队依赖业务人员经验判断造成的偏差和行为不准确等问题。

同时，神策智能预警分析从不同企业的实际业务需求出发，支持智能预警与自定义预警规则配置。其中，规则预警支持同比、环比、对比特殊值，能够满足企业的特定规则判定。

在预警触达环节，借助智能预警分析的Webhook能力，可以满足企业多端触达预警消息的诉求，实现多通道预警触达。

2.基于指标时序、关联度算法和分析模型，快速定位问题根源

（1）自动获取异常分析维度

神策智能预警分析可基于算法，自动获取对整体指标变化影响较大的指标，将其初步判定为异常维度。比如自动获取该事件在数千种事件分析中的分组信息，自动获取该事件的所有事件属性。除此之外，还支持用户自定义维度分层。

通过多维深度分析，帮助企业精准定位异常问题，并可将分析结果带回分析模型中，深入、全面洞察，辅助运营决策。

（2）定位任意维度下的异常行为用户

依据用户行为分布分析给出指标正常区间，当用户行为数据超出正常区间，则会被系统标识为异常用户。神策智能预警分析通过定义任意维度下的异常行为用户，能够帮助企业清晰洞察用户行为，比如帮助广告企业定位作弊流量，帮助电商企业在运营活动中，圈选薅羊毛用户等。

基于异常用户定位，智能预警分析将支持向神策分析云用户行为序列跳转，运营同学可以把这部分异常用户保存为分群，为下一次的运营活动提供人群包选择。

（3）沉淀历史异常定位经验，实现同期预警指标分析

在积累一定指标异常预警后，多个预警指标都会有各自异常点的时间序列，且与同期指标有异常重合区域。如下图所示：

智能预警分析可以帮助企业基于异常点的时间序列，进行重合度匹配分析，及时、全面地了解同期预警指标的异常情况，发现指标某一重合区间内的关键指标，辅助分析与决策。

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（4）自动分析与报警指标强关联的指标

在一些企业的业务场景中，某个指标的上涨或者下跌会对其他指标产生一定的影响，比如广告业务与充值业务，二者的指标通常呈反方向变动，且具有密切关联性。

智能预警分析能够自动分析与报警指标强关联的指标，为企业提供全局性视野，帮助分析师站在整体业务上理解、观察指标波动，寻求新的洞察思路；同时结合核心指标KPI，更好地制定业务策略。

三、预警、分析、定位，全链路解读神策智能预警分析场景实践

场景一：全局视角洞悉Push转化率变化情况，及时定位异常问题

某企业运营团队对Push转化率格外关注，一旦发现指标异常，就必须对指标变化情况进行多维度查看，包括均值、最大值、最小值，为分析原因做准备。

在接入神策分析云的智能预警分析之后，该运营团队轻松实现了对指标近7天、近30天等区间内变化的智能感知。同时，运营同学还对中位数、均值等数据的异常变化进行实时追踪，一旦出现波动，系统立刻将预警通知推送到多个客户端及移动设备，包括团队常用的企业微信、邮件等，随时为深度分析提供基础，大大节省了运营团队发现问题、定位问题的时间，并提升了工作效率。

接下来，运营团队基于神策分析完成了所有相关入库指标维度的分析，并且通过维度分层，定位所有可能的原因，为进一步分析提供全面支持。

最后，运营同学使用智能预警分析的同期指标预警能力，从历史异常行为序列上，直接定位出现问题的环节。同时，利用指标关联分析，自动分析与报警指标存在正负相关的指标，并站在整体业务的视角，定位真正问题的同时，发现其他可能受到影响的业务，真正成为拥有“全局视角”的团队。

场景二：自动化分析异常问题，减少“薅羊毛”损失，有效提升运营效率与质量

某品牌零售企业在近期优惠券发放过程中，频繁发现部分用户有“薅羊毛”行为。为了及时定位“羊毛党”，运营团队提取了大量用户的优惠券领用数据，希望从中找出“羊毛党”的“作案规律”，但因为优惠券发放形式多样，无法准确定位“羊毛党”的入口来源及领取的优惠券额度，所以在很长一段时间内饱受“羊毛党”折磨。

神策数据推出智能预警分析之后，第一时间帮助该企业解决了以上问题。

首先，运营团队不再只是依靠经验来设置优惠券领取的区间范围，当“领取优惠券”指标超出预测的合理范围时，运营团队可以第一时间在办公通讯软件上收到预警通知，有效提升了团队工作效率。

其次，智能预警分析帮助运营人员直接提取异常用户，并针对异常预警进行深度分析，找到异常用户，也就是“羊毛党”的特征值，对其加以区隔，在一定时间内不再为其推送优惠券相关信息。

然后，依据同期指标，运营人员发现了“羊毛党”来领优惠券的主要入口，并及时调整该入口的优惠券放量，有效降低了“薅羊毛”行为的频率。

综上，在使用神策数据的智能预警分析之后，该品牌零售企业在此次活动中减少了25%左右的损失，运营工期也大大缩短，“薅羊毛”行为也有效抑制，全面提升了企业的业务效率与增长。