Phát hiện điểm thay đổi: xác định ngày lưu lượng truy cập chuyển sang mức mới

Phát hiện điểm thay đổi (Change Point Detection) tìm ra những ngày mà số lần nhấp hoặc lượt hiển thị hằng ngày chuyển sang một mức mới và giữ nguyên ở mức đó, khác với những ngày bất thường đơn lẻ. Với mỗi thay đổi, báo cáo cho biết giá trị trung bình trước và sau, độ lớn của mức chuyển dịch so với độ nhiễu thông thường giữa các ngày, cùng điểm tin cậy. Hãy dùng báo cáo này để xác định chính xác thời điểm bắt đầu một đợt sụt giảm hoặc tăng trưởng trước khi đi tìm nguyên nhân.

Cách tìm các điểm chuyển dịch

1. Trên toàn bộ khoảng thời gian, báo cáo cộng dồn khoảng cách giữa giá trị của từng ngày và giá trị trung bình của cả khoảng, tức là tổng tích lũy hay CUSUM. Khi mức nền thay đổi, tổng cộng dồn này sẽ bị bẻ cong, và ngày có giá trị lệch xa số 0 nhất là điểm tách có khả năng cao nhất.
2. Mỗi bên của điểm tách phải có ít nhất 7 ngày.
3. Mức chuyển dịch được đo bằng chênh lệch giữa hai giá trị trung bình chia cho độ lệch chuẩn gộp của hai bên, nói cách khác là tính theo đơn vị của độ nhiễu bình thường giữa các ngày. Một điểm tách chỉ được giữ lại nếu con số này đạt tới Độ nhạy (Sensitivity) mà bạn đặt.
4. Độ tin cậy được tính từ kiểm định hoán vị: các ngày của đoạn được xáo trộn 200 lần, và độ tin cậy là tỷ lệ các lần xáo trộn cho biên độ CUSUM nhỏ hơn biên độ thực.
5. Mỗi điểm tách được giữ lại sẽ tiếp tục được tìm kiếm ở cả hai phía (phân đoạn nhị phân), tối đa 8 điểm thay đổi.

Độ nhạy (Sensitivity) nằm trong khoảng từ 0,5 đến 3 độ lệch chuẩn, mặc định là 1,5. Giá trị càng thấp thì càng phát hiện được các thay đổi nhỏ hơn. Ngày của một điểm thay đổi là ngày đầu tiên của mức mới. Sổ tay của NIST mô tả CUSUM là phương pháp phù hợp với những dịch chuyển nhỏ nhưng kéo dài của giá trị trung bình, đúng với trường hợp mà báo cáo này xử lý.

Đọc kết quả

• Các thẻ số liệu: Số điểm thay đổi phát hiện được (kèm số đoạn), Mức chuyển dịch lớn nhất theo tỷ lệ phần trăm (kèm độ nhiễu theo ngày của chuỗi), Điểm thay đổi gần nhất cùng hướng và độ tin cậy, và mức thay đổi từ giá trị trung bình của đoạn đầu tiên đến đoạn cuối cùng.
• Chuỗi kèm điểm thay đổi vẽ các giá trị theo ngày, một đường làm mượt 7 ngày và giá trị trung bình của từng đoạn, với một đường nét đứt và phần trăm thay đổi tại mỗi điểm thay đổi.
• Thống kê CUSUM hiển thị chính tổng tích lũy: độ dốc thay đổi ở đó chính là mức nền của chuỗi thay đổi.
• Bảng liệt kê Ngày, Hướng (Tăng hoặc Giảm), Trung bình trước, Trung bình sau, Thay đổi, Mức dịch chuyển (đơn vị SD), Độ tin cậy, Số ngày trước và Số ngày sau.

Nếu bạn đổi chỉ số hoặc độ nhạy sau khi chạy, việc phát hiện sẽ được tính lại ngay trong trình duyệt. Báo cáo luôn bao phủ ít nhất 90 ngày; nếu khoảng thời gian ngắn hơn, nó sẽ được kéo dài ngược về trước và một ghi chú sẽ cho biết đã dùng những ngày nào.

Giả định của phương pháp

• Lưu lượng thay đổi theo từng bậc phẳng. Mô hình là một chuỗi các mức nền cộng với nhiễu. Một đường tăng đều không có điểm gãy duy nhất, nên có thể bị cắt thành nhiều bậc hoặc không cho ra điểm nào.
• Quy luật theo ngày trong tuần vẫn được giữ lại. Các lên xuống theo tuần được tính là nhiễu, khiến các thay đổi nhỏ khó vượt ngưỡng hơn. Với website có nhịp tuần rõ rệt, hãy xem thêm Time-Series Decomposition.
• Các thay đổi gần đây cần thời gian. Vì mỗi bên cần 7 ngày, một thay đổi bắt đầu trong 6 ngày gần nhất chưa thể được phát hiện.
• Độ tin cậy mang tính tham khảo, không phải bộ lọc. Nó không quyết định điểm có được liệt kê hay không, mà là độ lớn của mức dịch chuyển. Việc xáo trộn cũng coi mỗi ngày là độc lập, trong khi lưu lượng của các ngày liên tiếp có liên quan với nhau, vì vậy hãy hiểu độ tin cậy là giá trị tương đối chứ không phải xác suất chính xác.
• Điểm gãy lớn nhất được xử lý trước. Phân đoạn nhị phân tìm điểm tách mạnh nhất trước các điểm nhỏ hơn, nên hai thay đổi cách nhau một tuần có thể bị báo cáo thành một.

Làm gì với một điểm thay đổi

Hãy đối chiếu ngày đó với những gì đã xảy ra xung quanh: một lần triển khai, một đợt di chuyển, thay đổi mẫu giao diện, sự cố ngừng hoạt động hoặc một đợt cập nhật xếp hạng của Google. Sau đó thu hẹp phạm vi bằng cách chạy lại báo cáo với bộ lọc theo thư mục, quốc gia hoặc thiết bị để xem phần nào của website đã thay đổi. Khi đã biết nguyên nhân, hãy ghi lại dưới dạng chú thích.

Với những ngày bất thường đơn lẻ thay vì các thay đổi kéo dài, hãy dùng Anomaly Detection. Để được thông báo về các đợt sụt giảm ngay khi chúng xảy ra, hãy thiết lập cảnh báo.