根本原因分析:データ内の異常をトラックする

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プロダクト分析で作業する場合、まず最初になぜそれが起こっているかを理解することが、が起きているかを理解することよりも、間違いなく重要ですこれは、Amplitudeが異常なデータを表示している場合に特に当てはまります——例えば、かなりの程度で通常でないイベントやプロパティなどです。異常なデータでは、検出されたものが一時的な異常なのか、あるいはプロダクトとのやり取りで変化が起こる前触れなのかを判断する必要があります。

履歴的に、この洞察が常に簡単に行えるとは限りませんでした。例えば、プラットフォーム→OS→デバイスファミリーから階層を移動して、最後に、観察された変更が特定のタイプのデバイスでユーザーによって行われたことを見つけ出すには、相当量の推測が必要になります。

Amplitudeの根本原因分析(RCA)機能は、異常なイベントのプロパティを分析することで、これに対応します。また、国別の休日やプロダクトの新しいリリースなどの外部コンテキストを引っ張ることでもできます。この方法では、異常を説明したり、明白なものを除去することができます。これで、ワークフローを合理化し、変更の「理由」を迅速に理解できるようになります。そうすると、「この変更を最もよく説明するユーザーグループはどれですか」という質問に簡単に答えることができます。または、「他の相互関係指標にどのような影響があるか」がわかるようになります。

注意:この機能は、エンタープライズプランのお客様とインサイトのアドオンが付いているお客様のみ利用できます。これは、イベントセグメンテーションチャートでのみサポートされており、数式では機能しません。

異常なデータポイントを分析する

RCAを使用するには、まず、異常なデータを表示するAmplitudeで分析が必要です。

例えば、このイベントセグメンテーションチャートは12月30日に異常な上昇があることを示しているとします:

root_cause_analysis_1.png

根本原因分析を使用して、この異常なデータポイントを調べるには、次のステップに従ってください:

  1. [異常+予測]をクリックして、関心のある結果が実際に統計的な異常であることを確認します。Amplitudeは、各日の統計的に予想された値が表示されるようにチャートを強化します。また、異常とみなされない値(ランダムな可能性の原因となるような値)の範囲も表示されるようにします。

root_cause_analysis_2.png

この例では、12月30日のデータポイントは、統計的に「正常」値の範囲内にありますが、ただそれだけのことです。

  1. データポイントをクリックして、マイクロスコープを表示します。次に、根本原因分析を実行をクリックします。Amplitudeは、根本原因分析タブに自動的に移動します

この時点で、Amplitudeは異常なイベントのプロパティをスキャンし、ベースラインと比較します。次に、各プロパティに時間系列グラフが生成されます。これにより、各値が異常なデータポイントでどのようにトラックするかを確認できます。

興味のあるグラフのチャートを開くをクリックして、これらのグラフをスタンドアロンイベントセグメンテーションチャートに拡張できます。

また、親指上下のアイコンをクリックして、チャートにフィードバックを与えることもできます。これは、チャートが役に立つかどうか、また、時間の経過に沿ってランキングアルゴリズムの改善に役立つかどうかをAmplitudeに伝えます。

RCAは、30のバッチでイベントプロパティをスキャンします。これは、最も関連性の高いプロパティの結果を最初に表示するためです。RCAは、自動的にスキャンを停止し、グラフでの異常値を避けることが時折あります。RCAにより多くのプロパティをスキャンさせたい場合は、スキャンを続行をクリックします。

注意:休日は、異常なデータポイントの原因になることが頻繁にあります。マイクロスコープは、調査中の異常が休日と重なった場合に、警告メッセージを発します。

分析を構成する

Amplitudeは、30もの最もクエリされたプロパティで自動的にスキャンを開始します。将来のスキャンに特定のイベントプロパティを含める場合、構成をクリックして、分析を構成モーダルを開きます。次に、プロパティを選択...をクリックし、リストから関心のあるプロパティを選択します。