智能监控日报:时序异常检测与多维度卡顿分析
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更新于2024-08-05
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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。
2022-03-07 上传
2023-06-06 上传
2023-06-10 上传
2023-05-09 上传
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2023-05-16 上传
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