표준 분산

설명

표준 분산은 메트릭이 구성된 임계값에서 얼마나 크게 벗어나는지 측정하여 변형에 대한 정규화된 측정항목을 제공합니다. 임계값을 기준으로 영향을 표준화하여 다양한 인사이트의 편차 심각도를 평가하는 데 도움이 됩니다. 값이 클수록 편차가 크다는 것을 나타냅니다.

공식

% 표준 분산 = ABS( (인사이트 메트릭 - 임계값)/(인사이트 메트릭 + 임계값) )

설명:

  • 인사이트 메트릭은 지정된 인사이트의 편차를 측정하는 데 사용되는 숫자 값입니다.
  • 임계값은 인사이트 메트릭이 평가되는 참조 값입니다.

인사이트 메트릭 및 임계값 정의는 인사이트 유형에 따라 다릅니다.

예를 들어, 변형 인사이트에서 메트릭은 변형 값이고 임계값은 과거 평균입니다.

지정된 예측 차이 및 편향 인사이트의 경우 MAPE가 10%이고 임계값이 8%이면 다음과 같습니다.

표준 분산 = ABS((10-8)/(10+8)) = ABS(2/18) = 0.11 또는 11%

Note:

인사이트 목록에서 영향은 표준 분산과 같습니다.