Подход с со значением того же дня недели мы использем для алертинга как раз аудиторных метрик (например, DAU) и метрик заказов. Там действительно есть ярко выраженная недельная сезонность. Но ситуация с ивентами немного другая -- много событий могут достаточно волатильно себя вести, и среднее среднемесячное характеризует событие, как выяснилось, лучше, чем значения предыдущего дня недели в плане количества ложных срабатываний
Сигмы, к сожалению, слишком жесткий порог, где мы уже ошибку 2 рода будем совершать, то есть, не отловим аномалию, там где она есть, потому что достаточно редко аномалия характеризуется настолько высоким выбросом. Иногда это постепенный рост/падение (когда на какой-то одной версии приложения что-то отвалилось, например)
Спасибо за фидбек!
Подход с со значением того же дня недели мы использем для алертинга как раз аудиторных метрик (например, DAU) и метрик заказов. Там действительно есть ярко выраженная недельная сезонность. Но ситуация с ивентами немного другая -- много событий могут достаточно волатильно себя вести, и среднее среднемесячное характеризует событие, как выяснилось, лучше, чем значения предыдущего дня недели в плане количества ложных срабатываний
Сигмы, к сожалению, слишком жесткий порог, где мы уже ошибку 2 рода будем совершать, то есть, не отловим аномалию, там где она есть, потому что достаточно редко аномалия характеризуется настолько высоким выбросом. Иногда это постепенный рост/падение (когда на какой-то одной версии приложения что-то отвалилось, например)