根本原因分析：データ内の異常を追跡

根本原因分析（RCA）は、チャート内の異常なデータポイントを説明するプロパティとユーザーセグメントを自動的に検出するため、何が変更されたかを追跡するために手動でブレイクダウンを切り替える必要がありません。RCAは異常なイベントの特性を分析し、国ごとの祝日やプロダクトリリースなどの外部コンテキストを追加してから、異常を説明したり、明白な原因を除外したりします。

RCAがなければ、その説明を見つけることは必ずしも容易ではありません。 たとえば、特定のデバイスタイプのユーザーが観察された変化の要因であることを突き止めるには、_プラットフォーム > OS > デバイスファミリ_の順に移動する必要がある場合があります。RCAがそのセグメントを提示するため、異常なデータポイントがランダムなノイズなのか、ユーザーの行動の変化の始まりなのかを判断できます。

RCAを使用して、「この変更を最もよく説明できるユーザーグループはどれですか？」などの質問に答えます。 または「他の相関関係のある指標はどのように影響を受けますか？」

• この機能は、イベントセグメンテーションチャートのみをサポートします。数式はサポートしていません。

異常なデータポイントを分析する

RCAを使用するには、Amplitudeに異常なデータを表示する分析が必要です。

たとえば、このイベントセグメンテーションチャートは、12月30日に異常なピークを記録しています。

根本原因分析を使用してこの異常なデータポイントを調査するには、次の手順を実行します。

1. 「異常 + 予測」をクリックして、関心のある結果が実際に統計上の異常であることを確認します。 Amplitudeはチャートを強化して、統計的に期待される各日の値と、異常とは見なされない値の範囲（つまり、偶然に起因する可能性がある値）を表示します。

   

   この例では、12月30日のデータポイントは統計的に正常な値の範囲内ですが、エッジに近い値です。

2. データポイントをクリックすると、Microscopeが表示されます。次に、_根本原因分析を実行_をクリックします。下にスクロールして、_根本原因分析_タブを表示します。

Amplitudeは異常イベントのプロパティをスキャンし、それらをベースラインと比較します。 その後、各プロパティの時系列グラフを生成するため、各値が異常なデータポイントとどのように関連しているかを理解できます。

これらのグラフをスタンドアロンのイベントセグメンテーションチャートに展開するには、関心のあるグラフで_チャートを開く_をクリックします。

また、親指を上げるアイコンまたは親指を下げるアイコンをクリックすることで、チャートに関するフィードバックを提供することもできます。これにより、Amplitudeはチャートが有用かどうかを判断し、時間の経過とともにランキングアルゴリズムを改善するのに役立ちます。

RCAはイベントプロパティを30個のバッチでスキャンし、最も関連性の高いプロパティを最初に提示します。RCAは、グラフでユーザーを圧倒しないよう、スキャンを自動的に一時停止します。その他のプロパティをスキャンするには、［スキャンの継続］をクリックします。

分析の設定

Amplitudeは、最もクエリされる30のプロパティから自動的にスキャンを開始します。 特定のイベントプロパティを今後のスキャンに含める必要がある場合は、構成_をクリックして 分析を構成_モーダルを開きます。次に、[プロパティを選択...] をクリックし、リストから対象のプロパティを選択します。