Ge feedback om avvikelser

Användarfeedback är en av de viktigaste metoderna för att identifiera defekter i systemet för avvikelseidentifiering. Här tillhandahåller vi ett sätt för användare att markera felaktiga identifieringsresultat direkt i en tidsserie och tillämpa feedbacken omedelbart. På så sätt kan en användare lära systemet för avvikelseidentifiering hur man gör avvikelseidentifiering för en viss tidsserie genom aktiva interaktioner.

Så här ger du time series-feedback

Du kan ge feedback från sidan med måttinformation om alla serier. Välj vilken punkt som helst så ser du feedbackdialogrutan nedan. Den visar dimensionerna i den serie som du har valt. Du kan välja dimensionsvärden igen eller till och med ta bort några av dem för att hämta en batch med tidsseriedata. När du har valt tidsserie väljer du knappen Lägg till för att lägga till feedback. Det finns fyra typer av feedback som du kan ge. Om du vill lägga till flera feedbackobjekt väljer du knappen Spara när du har slutfört dina anteckningar.

Markera typen av avvikelsepunkt

Som du ser i bilden nedan fyller feedbackdialogrutan automatiskt tidsstämpeln för den valda punkten, men du kan redigera det här värdet. Sedan väljer du om du vill identifiera det här objektet som Anomaly en , NotAnomaly eller AutoDetect .

Valet tillämpar din feedback på framtida bearbetning av avvikelseidentifiering i samma serie. De bearbetade punkterna räknas inte om. Det innebär att om du har markerat en avvikelse som NotAnomaly ignorerar vi liknande avvikelser i framtiden, och om du har markerat en punkt som tenderar vi att identifiera liknande punkter som i NotAnomaly Anomaly Anomaly framtiden. Om AutoDetect väljs kommer eventuell tidigare feedback om samma punkt att ignoreras i framtiden.

Ge feedback för flera kontinuerliga punkter

Om du vill ge avvikelsefeedback för flera kontinuerliga punkter samtidigt väljer du den grupp med punkter som du vill kommentera. Det valda tidsintervallet fylls i automatiskt när du ger feedback om avvikelser.

Om du vill se om en enskild punkt påverkas av din avvikelsefeedback väljer du en enskild punkt när du bläddrar i en tidsserie. Om dess avvikelseidentifieringsresultat har ändrats av feedback visar knappbeskrivningen Påverkad av feedback: true. Om den visar Påverkad av feedback: falskt innebär det att en beräkning av avvikelsefeedback utfördes för den här punkten, men resultatet av avvikelseidentifiering bör inte ändras.

Det finns vissa situationer där vi inte föreslår att du ger feedback:

• Avvikelsen orsakas av en helgdag. Vi föreslår att du använder en förinställd händelse för att lösa den här typen av falskt larm, eftersom den är mer exakt.
• Avvikelsen orsakas av en känd ändring av datakällan. Till exempel skedde en uppströms systemändring vid den tidpunkten. I den här situationen förväntas det ge en avvikelseavisering eftersom vårt system inte visste vad som orsakade värdeändringen och när liknande värdeändringar kommer att ske igen. Därför rekommenderar vi inte att du kommenterar den här typen av problem som NotAnomaly .

Ändringspunkter

Ibland påverkar trendändringen av data resultatet av avvikelseidentifiering. När ett beslut fattas om huruvida en punkt är en avvikelse eller inte beaktas det senaste fönstret med historikdata. När din tidsserie har en trendändring kan du markera den exakta ändringspunkten, vilket hjälper vår avvikelseidentifiering i framtida analys.

Som du ser i bilden nedan kan du ChangePoint välja feedbacktyp och välja ChangePoint , eller i NotChangePoint AutoDetect listrutan.

Säsongsberoende

När vi utför avvikelseidentifiering för säsongsdata är ett steg att uppskatta tidsseriens period (säsongsberoende) och tillämpa den på fasen för avvikelseidentifiering. Ibland är det svårt att identifiera en exakt punkt och perioden kan också ändras. En felaktigt definierad period kan ha sidoeffekter på dina avvikelseidentifieringsresultat. Du kan hitta den aktuella perioden från en knappbeskrivning. Namnet är Min Period .

Du kan ge feedback under perioden för att åtgärda den här typen av avvikelseidentifieringsfel. Som bilden visar kan du ange ett periodvärde. Enheten innebär interval en kornighet. Här innebär noll intervall att data är icke-säsongsbaserade. Du kan också välja AutoDetect om du vill avbryta tidigare feedback och låta pipelinen identifiera period automatiskt.

Ge feedback om kommentarer

Du kan också lägga till kommentarer för att kommentera och ange kontext för dina data. Om du vill lägga till kommentarer väljer du ett intervall och lägger till texten för kommentaren.

Batchfeedback för tidsserier

Som tidigare beskrivits kan du med hjälp av feedbackmodalen välja eller ta bort dimensionsvärden för att hämta en batch med tidsserier som definieras av ett dimensionsfilter. Du kan också öppna den här modalen genom att klicka på knappen "+" för Feedback på den vänstra panelen och välja dimensioner och dimensionsvärden.

Så här visar du feedbackhistorik

Det finns två sätt att visa feedbackhistorik. Du kan välja knappen feedbackhistorik i den vänstra panelen så visas en ändringslista för feedback. Den visar all feedback som du har gett tidigare, antingen för enskilda serier eller dimensionsfilter.

Ett annat sätt att visa feedbackhistoriken är från en serie. Du ser flera knappar i det övre högra hörnet i varje serie. Välj knappen Visa feedback så växlar raden från att visa avvikelsepunkter till att visa feedbackposter. Den gröna flaggan representerar en ändringspunkt och de blå punkterna är andra feedbackpunkter. Du kan också välja dem och få en feedbacklista med information om den feedback som ges för den här punkten.

Nästa steg

• Diagnostisera en incident.
• Konfigurera mått och finjustera konfigurationen för identifiering
• Konfigurera aviseringar och få meddelanden via en hook