Exploration des valeurs aberrantes et des facteurs clés grâce à la détection d'anomalies et à l'analyse de contribution basées sur le ML

Vous pouvez explorer de manière interactive les anomalies (également appelées cas particuliers) de votre analyse, ainsi que les facteurs qui y contribuent (facteurs clés). Vous pouvez explorer l'analyse après l'exécution de la détection d'anomalies par le ML. Les modifications que vous apportez dans cet écran ne sont pas enregistrées lorsque vous revenez à l'analyse.

Pour commencer, sélectionnez Explorer les anomalies dans l'analyse. La capture d'écran suivante montre l'écran des anomalies tel qu'il apparaît lorsque vous l'ouvrez pour la première fois. Dans cet exemple, l'analyse des contributeurs est configurée et montre deux facteurs clés.

Les sections de l'écran sont les suivantes, du haut à gauche au bas à droite :

• Contributeurs affiche les facteurs clés. Pour voir cette section, vous devez avoir des contributeurs dans votre configuration d'anomalie.

• Contrôles contient les paramètres d'exploration des anomalies.

• Nombre d'anomalies affiche les valeurs aberrantes détectées au fil du temps. Vous pouvez masquer ou afficher cette section du graphique.

• Les Noms de vos champs de catégorie ou de dimension servent de titres aux graphiques qui affichent les anomalies pour chaque catégorie ou dimension.

Les sections suivantes fournissent des informations détaillées sur chaque aspect de l'exploration des anomalies.

Exploration des contributeurs (facteurs clés)

Si votre analyse des anomalies est configurée pour détecter les principaux facteurs, exécutez QuickSight l'analyse des contributions pour déterminer quelles catégories (dimensions) influencent les valeurs aberrantes. La section Contributeurs apparaît à gauche.

Contributeurs contient les sections suivantes :

• Narratif – En haut à gauche, un résumé décrit tout changement dans les métriques.

• Configuration des principaux facteurs – Choisissez Configurer pour modifier les facteurs et la plage de dates à utiliser dans cette section.

• Trier par – Définit le tri appliqué aux résultats qui apparaissent en dessous. Sélectionnez parmi les éléments suivants :

  • Absolute difference (Différence absolue)

  • Contribution percentage (Pourcentage de contribution) (par défaut)

  • Deviation from expected (Écart par rapport aux prévisions)

  • Percentage difference (Différence en pourcentage)

• Résultats concernant les principaux facteurs – Affiche les résultats de l'analyse des principaux facteurs pour le point dans le temps sélectionné sur la chronologie située à droite.

  L'analyse des contributions identifie jusqu'à quatre des facteurs principaux ou facteurs clés qui contribuent à une anomalie. Par exemple, Amazon QuickSight peut vous indiquer les principaux clients qui ont contribué à l'augmentation des ventes de produits de santé aux États-Unis. Ce panneau n'apparaît que si vous choisissez d'inclure des champs dans l'analyse des contributions lorsque vous configurez l'anomalie.

  Si vous ne voyez pas ce panneau et que vous voulez l'afficher, vous pouvez l'activer. Pour cela, allez à l'analyse, choisissez la configuration des anomalies dans le menu de l'aperçu et choisissez jusqu'à quatre champs pour analyser les contributions. Si vous apportez des modifications aux contrôles de la feuille qui excluent les pilotes contributeurs, le panneau Contributions se ferme.

Paramétrage des contrôles pour la détection des anomalies

Vous trouverez les paramètres de la détection d'anomalies dans la section Contrôles de l'écran. Vous pouvez ouvrir et fermer cette section en cliquant sur le mot Contrôles.

Les paramètres incluent entre autres :

• Contrôles – Les paramètres actuels apparaissent en haut de l'espace de travail. Vous pouvez développer cette section en cliquant sur l'icône à double flèche située à droite. Les paramètres suivants sont disponibles pour explorer les cas particuliers générés par la détection des anomalies basée sur le Machine Learning :

  • Sévérité – Définit le degré de sensibilité de votre détecteur aux anomalies détectées (valeurs aberrantes). Vous devriez vous attendre à voir plus d'anomalies lorsque le seuil est réglé sur Bas et plus, et moins d'anomalies lorsque le seuil est réglé sur Haut et plus. Cette sensibilité est déterminée en fonction des écarts-types du score d'anomalie généré par l'algorithme RCF. La valeur par défaut est Moyenne et supérieure.

  • Direction – La direction sur l'axe des x ou l'axe des y que vous voulez identifier comme anormale. La valeur par défaut est [ALL] (Toutes). Vous pouvez choisir parmi les options suivantes :

    • Réglez ce paramètre sur Plus élevé que prévu pour identifier les valeurs plus élevées comme des anomalies.

    • Réglez ce paramètre sur Plus bas que prévu pour identifier les valeurs inférieures comme des anomalies.

    • Réglez sur [TOUT] pour identifier toutes les valeurs anormales, qu'elles soient élevées ou faibles.

  • Delta minimum – valeur absolue – Saisissez une valeur personnalisée à utiliser comme seuil absolu pour identifier les anomalies. Tout montant supérieur à cette valeur est considéré comme une anomalie.

  • Delta minimum – pourcentage – Saisissez une valeur personnalisée à utiliser comme seuil de pourcentage pour identifier les anomalies. Tout montant supérieur à cette valeur est considéré comme une anomalie.

  • Trier par – Choisissez la méthode que vous voulez appliquer pour trier les anomalies. Sur l'écran, les méthodes sont répertoriées par ordre de préférence. Consultez la liste suivante pour obtenir une description de chaque méthode.

    • Score d'anomalie pondéré – Score d'anomalie multiplié par le logarithme de la valeur absolue de la différence entre la valeur réelle et la valeur attendue. Il s'agit toujours d'un nombre positif.

    • Score d'anomalie – Score d'anomalie réel attribué à ce point de données.

    • Différence pondérée par rapport à la valeur attendue – (Valeur par défaut) Score d'anomalie multiplié par la différence entre la valeur réelle et la valeur attendue.

    • Différence par rapport à la valeur attendue – Différence réelle entre la valeur réelle et la valeur attendue (réelle-attendue).

    • Valeur réelle – Valeur réelle sans aucune formule appliquée.

  • Catégories – Un ou plusieurs paramètres peuvent apparaître à la fin des autres paramètres. Il y en a un pour chaque champ de catégorie que vous avez ajouté au sélecteur de champs. Vous pouvez utiliser les paramètres de catégorie pour limiter les données qui s'affichent à l'écran.

Affichage et masquage des anomalies par date

Le graphique Nombre d'anomalies affiche les valeurs aberrantes détectées au fil du temps. Si vous ne voyez pas ce graphique, vous pouvez l'afficher en sélectionnant AFFICHER LES ANOMALIES PAR DATE.

Ce graphique montre les anomalies (valeurs aberrantes) pour le point de données le plus récent de la série temporelles. Lorsqu'il est développé, il affiche les éléments suivants :

• Anomalies – Le centre de l'écran présente les anomalies pour le dernier point de données des séries chronologiques. Un ou plusieurs graphiques apparaissent avec les variations d'une métrique au fil du temps. Pour les utiliser, sélectionnez un point sur la ligne de temps. Le point dans le temps actuellement sélectionné est mis en évidence dans le graphique et comprend un menu vous offrant la possibilité d'analyser les contributions à la métrique actuelle. Vous pouvez également faire glisser le curseur sur la ligne de temps sans choisir un point spécifique pour afficher la valeur de la métrique pour cet instant donné.

• Anomalies par date – Si vous choisissez AFFICHER LES ANOMALIES PAR DATE, un autre graphique illustre le nombre d'anomalies significatives pour chaque point temporel. Vous pouvez voir les détails de ce graphique dans le menu contextuel de chaque barre.

• Ajustement de la chronologie – Chaque graphique dispose d'un outil d'ajustement de la chronologie sous les dates, que vous pouvez utiliser pour condenser, développer ou choisir une période de temps à afficher.

Exploration des anomalies par catégorie ou dimension

La section principale de l'écran Explorer les anomalies est verrouillée dans la partie inférieure droite de l'écran. Elle reste à cet endroit, quel que soit le nombre d'autres sections de l'écran ouvertes. S'il existe plusieurs anomalies, vous pouvez les faire défiler pour les mettre en évidence. Le graphique affiche les anomalies dans des gammes de couleurs et montre où elles se produisent sur une période donnée.

Chaque catégorie ou dimension dispose d'un graphique distinct qui utilise le nom du champ comme titre du graphique. Chaque graphique contient les éléments suivants :

• Configurer les alertes – Si vous explorez les anomalies à partir d'un tableau de bord, sélectionnez ce bouton pour vous abonner aux alertes et à l'analyse de contribution (si elle est configurée). Vous pouvez configurer les alertes pour le niveau de gravité (moyen, élevé, etc.). Vous pouvez recevoir les 5 premières alertes pour Higher than expected (Plus haute que prévu), Lower than expected (Plus basse que prévu) ou ALL (TOUTES). Les lecteurs de tableaux de bord peuvent configurer des alertes pour eux-mêmes. Si vous ouvrez la page Explorer les anomalies, ce bouton ne s'affiche pas si vous avez ouvert la page à partir d'une analyse.

  Note

  La possibilité de configurer les alertes n'est disponible que dans les tableaux de bord publiés.

• Statut – Sous l'en-tête Anomalies, l'étiquette de statut affiche des informations sur la dernière exécution. Par exemple, vous pouvez voir « Anomalies pour le revenu du 17 novembre 2018 ». Cette étiquette vous indique le nombre de métriques traitées et à quel moment. Vous pouvez choisir le lien pour en savoir plus sur les détails, comme le nombre de métriques ignorées.