当您在数据看板中发现 QoS 指标出现异常时，可在分析诊断页面进行拆维分析，找出异常发生的根本原因，从而高效解决潜在或已出现的播放问题。本文将详细介绍如何使用分析诊断功能，通过拆维分析和下钻定位问题根源。

功能介绍

• 多指标深度诊断：支持对播放失败率、首帧时间、卡顿率、未起播率等核心 QoS 指标进行深度诊断。
• 全局维度拆分：支持在主趋势图中按核心维度（如系统类型）进行拆分对比，快速发现宏观差异。
• 多维度下钻分析：支持手动选择最多 3 个维度（如网络类型、应用版本等）对指标进行拆解，并通过交叉分析快速定位引发问题的特定用户群体或场景。
• 辅助归因：根据所选指标，提供对应的辅助分析图表，如指标分布图和错误码排行，帮助您直达问题根源。

操作步骤

1. 登录视频点播控制台。
2. 单击左侧导航栏质量平台 > 分析诊断。
3. 在分析诊断页面，您首先需要设定分析范围，并通过指标趋势图锁定问题。
   1. 设置查询条件：在定位异常数据区域，您需要：
      • 基础筛选：根据您的分析目标设置筛选条件。例如，在应用名称下拉框中选择您的应用，并将分析周期设为近 3 天。
      • 看板指标：在看板指标下拉框中选择您关注的指标，例如播放失败率。支持对以下核心 QoS 指标进行深度诊断：
        • 首帧时间
        • 播放失败率
        • 卡顿率
        • 百秒卡顿时长
        • 百秒卡顿次数
        • 平均播放码率
        • 中断率
        • 未起播率
        • 平均 Seek 时长
      • 全局拆分维度：选择一个维度（例如系统类型）用于拆分指标趋势图。这能帮助您在宏观层面快速对比不同群体的数据差异。
   2. 分析宏观趋势：观察指标趋势图，了解所选指标在指定时间范围内的整体表现。图中不同的颜色曲线代表不同的拆分维度。下图示例中展示了按系统类型拆分的 Android 和 iOS 播放失败率趋势。
      
4. 在拆分维度分析区域，拆分维度进行根因分析：
   1. 选择拆分维度：在选择维度下拉框中，手动勾选您希望分析的维度，例如网络类型、业务类型和应用版本号。您最多可同时选择 3 个维度。系统将为您选择的每个维度生成一个独立的数据分析表。
   2. 分析数据并定位根源：在各个维度的数据表中，通过对比不同维度值下的指标表现，您可以快速定位到指标异常的关键因素。在以下截图示例中，通过分析：
      
      • 网络类型表：可以发现 2G 网络下的播放失败率显著高于其它网络类型。
      • 业务类型表：可以发现普通视频的播放失败率远高于其他业务类型。
      • 应用版本号表：可以发现 6.5.2 版本的播放失败率远高于其他版本。

   说明

   除了手动分析，平台还提供 AI 智能分析诊断工具。您可以指定您希望分析的日期，系统会智能选择一个对比日期。系统通过将异常日期的数据与系统智能选择的正常基线日期进行对比，快速定位导致数据异常的原因和维度。

5. 在定位到关键维度后，系统还会根据您所选的指标，提供对应的辅助图表，帮助您从更深层次归因。
   • 指标值分布图：当您分析首帧时间、百秒卡顿时长、平均播放码率、平均 Seek 时长这些指标时，系统会以柱状图的形式，直观展示所选指标在不同数值区间的播放量分布。您可以快速了解用户体验的整体水平。以首帧时间分布为例，下图中：
     
     横坐标代表首帧时间的区间，纵坐标代表落入该区间的播放量。从图中可以看出，接近 8000 万次播放的首帧时间都在 0.2 秒以内，表明绝大多数用户的起播体验非常流畅。该分布图可以帮助您判断问题的影响范围。例如，一个较高的平均首帧时间，究竟是所有用户的首帧都变慢了，还是仅有少数用户遇到了极端情况。
   • Top 10 错误码：当您分析播放失败率时，系统会以列表形式展示在当前筛选条件下，出现次数最多的 10 个错误码、其影响的播放量及占比，为您提供明确的技术排查方向。例如，下图中“http请求返回code不是200”是首要问题，影响了 5101 次播放。