智能监控日报：时序异常检测与多维度卡顿分析

智能数据监控日报系统1是一个针对视频公司A用户观看体验进行实时监控的系统，其核心关注点在于识别卡顿问题对用户体验的影响。该系统主要由以下几个部分构成： 1. **项目背景** 项目背景强调了卡顿对于视频服务提供商的重要性，它是提升用户体验的关键。作为数据分析专家，目标是通过异常检测算法自动检测出卡顿事件，进一步通过根因定位算法找出问题根源，以便及时采取措施。每日智能监控邮件日报的生成，有助于保持公司的服务质量。 2. **数据介绍** 数据主要包括用户使用的平台（如adr/ios）、视频ID、用户所在地的省份和运营商、当天的卡顿人数与总观看人数等关键指标。此外，CDN（内容分发网络）的数据也被纳入考虑，因为CDN的性能直接影响到视频加载速度。 3. **流程框架** 未给出具体流程框架细节，但可以推测框架可能包括数据获取、清洗预处理、异常检测、分析与报告生成，以及结果推送等步骤。 4. **Python连接mysql取数** 使用Python的Pymysql库连接MySQL数据库，实现动态数据抓取，表明系统的数据驱动特性，可以根据需要灵活提取所需的数据。 5. **Prophet时序异常检测算法** Prophet是Facebook开源的一种专门针对时间序列数据的异常检测算法，由于其在处理周期性数据方面的优势，被选用于这个系统中，确保对卡顿率等指标的准确监测。 6. **卡顿率多维度下钻分析报表** 报表内容丰富，包括文字描述卡顿情况（如动态变化和阈值触发机制），CDN质量排名的可视化呈现，以及多维度的卡顿率图表，这有助于深入分析问题的各个方面。 7. **其他功能** 报告还包含邮件发送功能，通过SMTP和EMAIL库实现，以及使用Windows任务计划程序实现全自动运行，确保数据监控的持续性和及时性。系统最终的效果是提供全面、智能且易于理解的监控报告，有效维护公司的服务质量。 综上，智能数据监控日报系统1是一个结合了数据采集、处理、分析和可视化的一体化解决方案，通过Python技术实现对视频卡顿问题的高效管理，对提升用户体验和维护企业核心业务有着重要作用。