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# 使用 ML 支持的异常检测和贡献分析探索异常值和关键驱动因素
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您可以通过交互方式探索分析中的异常（也称为异常值）以及贡献因素（关键驱动因素）。可在 ML 支持的异常检测运行后探索该分析。您在此屏幕中所做的更改，在返回分析时不保存。

首先，在洞察中选择**探索异常**。以下屏幕截图显示了首次打开异常屏幕时显示的画面。在此示例中，设置了贡献者分析，并显示了两个关键驱动因素。

![\[显示了贡献者的异常分析。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_cn/quick/latest/userguide/images/anomaly-exploration-v2.png)


屏幕的各个部分从左上到右下包括以下内容：
+ **贡献者**显示关键驱动因素。要查看此部分，您需要在异常配置中设置贡献者。
+ **控件**包含异常探索的设置。
+ **异常的数量**显示一段时间内检测到的异常值。您可以隐藏或显示此图表部分。
+ 您的类别或维度字段的**字段名称**用作显示每个类别或维度异常的图表的标题。

以下部分提供探索异常的各个方面的详细信息。

**Topics**
+ [探索贡献者（关键驱动因素）](exploring-anomalies-key-drivers.md)
+ [异常检测的设置控件](exploring-anomalies-controls.md)
+ [按日期显示和隐藏异常](exploring-anomalies-by-date.md)
+ [按类别或维度探索异常](exploring-anomalies-per-category-or-dimension.md)