ما الخطوات التي يمكن استخدامها في تنظيم البيانات وإدماجها؟

إضافة أعمدة

إضافة أعمدة مخصصة إلى مجموعة البيانات الهدف. على سبيل المثال، يمكن حساب قيمة المخزون عبر ضرب عدد الوحدات الموجودة في العمود UNITS في سعر البيع الموجود في العمود RETAIL_PRICE (أي UNITS * RETAIL_PRICE).

إضافة بيانات

إضافة مصادر بيانات إلى تدفق البيانات. على سبيل المثال، إذا كنت تدمج مجموعتي بيانات، فستقوم بإضافة كلتا المجموعتين إلى تدفق البيانات الخاص بك. يرجى الاطلاع على دعم قاعدة البيانات لتدفقات البيانات.

التجميع

تكوين إجماليات مجموعة عن طريق استخدام دوال تجميع. على سبيل المثال، count أو sum أو average.

تحليل المشاعر

رصد ما يعبر عن عمود نص بعينه من مشاعر (اللغة الإنجليزية فقط). على سبيل المثال، يجب تحليل تعليقات العميل لتحديد إذا كانت إيجابية أو سلبية. يُقيّم تحليل التوجه النص استنادًا إلى الكلمات والعبارات التي تشير إلى عاطفة إيجابية أو متعادلة أو سلبية. واستنادًا إلى نتيجة التحليل، يحتوي العمود الجديد على مشاعر توصف بأنها "إيجابية" أو "متوازنة" أو "سلبية".

تطبيق نموذج ذكاء اصطناعي

تحليل البيانات باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي. على سبيل المثال، يمكنك تنفيذ اكتشاف الكائنات، أو تصنيف الصور، أو اكتشاف النص باستخدام نموذج تم إنشاؤه في خدمة OCI Vision. اطلع على استخدام نماذج Oracle Cloud Infrastructure Vision Models في Oracle Analytics. يمكنك أيضًا إجراء تحليل لغوي مثل تحليل المشاعر واكتشاف اللغة باستخدام النماذج المكونة في خدمة اللغة من OCI.

تطبيق نموذج

تحليل البيانات بتطبيق نموذج تعلم آلة من تعلم الآلة من Oracle أو علوم بيانات OCI. على سبيل المثال، ربما كونت نموذج تصنيف للتنبؤ برسائل البريد الإلكتروني المرغوبة أو غير المرغوبة. اطلع على تطبيق نموذج تنبؤ أو نموذج مسجل من Oracle Machine Learning على مجموعة بيانات.

تطبيق الاسكربت المخصص

تحويل بياناتك باستخدام دالة، مثل المعرفة في Oracle Cloud Infrastructure (OCI). على سبيل المثال، يمكنك استخدام دالة لتحويل النص الإنجليزي إلى الإسبانية أو الألمانية. يسجل مسؤول Oracle Analytics هذه الدوال لتكون متوفرة لك.

AutoML

استخدم إمكانية AutoML في Oracle Autonomous Data Warehouse لتقديم توصيات النماذج التنبئية وتدريبها لديك. تحلل خطوة AutoML بياناتك، وتحسب الخوارزمية الأفضل للاستخدام، وتسجل نموذجًا تنبئيًا في Oracle Analytics. يتم حساب التحليلات في قاعدة البيانات، وليس في Oracle Analytics. تتوفر هذه الخطة في محدد الخطوات عند الاتصال بمجموعة بيانات قائمة على Oracle Autonomous Data Warehouse.

يرجى الاطلاع على تدريب نموذج تنبئي باستخدام AutoML في Oracle Autonomous Data Warehouse.

المادة التعليمية

تجميع في حاويات

تعيين قيم البيانات في فئات، مثل عالية أو منخفضة أو متوسطة. على سبيل المثال، يمكنك تصنيف قيم RISK إلى ثلاث خانات باسم منخفض ومتوسط ومرتفع.

تفرع

تكوين مخرجات متعددة من تدفق بيانات. على سبيل المثال، إذا كان لديك بيانات معاملات المبيعات مستندة إلى البلد، فيمكنك حفظ البيانات الخاصة بالولايات المتحدة الأمريكية في الفرع الأول والبيانات الخاصة بكندا في الفرع الثاني.

تكوين مكعب Essbase

قم بتكوين مكعب Essbase من جدول البيانات أو قاعدة البيانات.

القيمة التراكمية

حساب الإجماليات التراكمية مثل الإجمالي المتغير أو الإجمالي المُحدَّث.

تحليلات قاعدة البيانات

إجراء تحليل متقدم وتحليل لاستخراج البيانات. على سبيل المثال، يمكنك اكتشاف القيم الشاذة وبيانات التجمعات وبيانات العينة وتحليل التقارب. تتوفر هذه الخطة في محدد الخطوات عند الاتصال بمجموعة بيانات قائمة على قاعدة بيانات Oracle أو Oracle Autonomous Data Warehouse يتم حساب التحليلات في قاعدة البيانات، وليس في Oracle Analytics. يرجى الاطلاع على وظائف تحليلات قاعدة البيانات.

ترشيح

تحديد ما يمثل أهمية من البيانات. على سبيل المثال، يمكنك تكوين مرشح لحصر بيانات إيرادات المبيعات على الأعوام من 2020 وحتى 2022.

تحليلات الرسومات البيانية

تنفيذ تحليل جغرافي مساحي، مثل حساب المسافة أو عدد القفزات بين رأسين. تتوفر هذه الخطة في محدد الخطوات عند الاتصال بمجموعة بيانات قائمة على قاعدة بيانات Oracle أو Oracle Autonomous Data Warehouse يتم حساب التحليلات في قاعدة البيانات، وليس في Oracle Analytics. يرجى الاطلاع على دوال تحليلات الرسوم البيانية.

تجميع غير رقمي

تصنيف البيانات غير الرقمية في مجموعات يتم تعريفها. على سبيل المثال، يمكنك وضع أوامر لمجالات الأعمال Communication (التواصل) وDigital (رقمي) في المجموعة المسماة Technology (تكنولوجيا)، وأوامر Games (الألعاب) وStream (البث) في المجموعة المسماة Entertainment (الترفيه).

ربط

حشد البيانات من مصادر متعددة باستخدام ربط قاعدة بيانات عن طريق عمود مشترك. على سبيل المثال، يمكنك ربط مجموعة بيانات Orders (الأوامر) بمجموعة بيانات Customer_orders (أوامر العميل) باستخدام حقل customer ID (مُعرِّف العميل).

دمج

تجميع أعمدة متعددة ضمن عمود واحد. على سبيل المثال، يمكن دمج أعمدة عنوان الشارع واسم الشارع والولاية والرمز البريدي بحيث تُعرض جميعها في عمود واحد.

إعادة تسمية الأعمدة

تغيير اسم عمود ليكون أكثر دلالة. على سبيل المثال، يمكنك تغيير CELL إلى رقم الهاتف المحمول.

إعادة ترتيب الأعمدة

تغيير ترتيب الأعمدة في مجموعة بيانات المخرجات. على سبيل المثال، قد تريد ترتيب الأعمدة بالترتيب الأبجدي بناءً على اسم العمود، أو ترتيب الأعمدة بناءً على نوع البيانات (حرف، وعدد صحيح، وهكذا).

حفظ البيانات

تحديد موضع حفظ البيانات المتولدة عن تدفق البيانات. ويمكن حفظها ضمن مجموعة بيانات في Oracle Analytics أو في قاعدة بيانات. كما يمكن تحديد معلمات وقت التشغيل، أو تغيير الاسم الافتراضي لمجموعة البيانات. يرجى الاطلاع على دعم قاعدة البيانات لتدفقات البيانات.

تحديد الأعمدة

تحديد الأعمدة المطلوب تضمينها في تدفق البيانات أو استبعادها منه (الوضع الافتراضي هو تضمين كل أعمدة البيانات).

تقسيم الأعمدة

استخراج البيانات من داخل الأعمدة. على سبيل المثال، إذا كان العمود يحتوي على 001011Black، يمكنك تقسيم هذه البيانات إلى عمودين منفصلين 001011 وBlack.

تقدير المتوالية الزمنية

حساب القيم المقدرة استنادًا إلى البيانات التاريخية. تتم عملية التقدير على عمود للوقت وعمود هدف ضمن مجموعة بيانات محددة ويحسب القيم المقدرة للعمود الهدف.

تدريب <نوع نموذج>

تدريب نماذج لتعلم الآلة تستخدم خوارزميات للتنبؤ الرقمي والتصنيف المتعدد والتصنيف الثنائي والتجميع. يرجى الاطلاع على خطوات تدفق البيانات لتدريب نماذج تعلم الآلة.

عند الانتهاء من تدريب نموذج لتعلم الآلة، يمكن استخدامه مع البيانات عن طريق خطوة تطبيق النموذج.

تحويل العمود

تغيير تنسيق أو هيكل أو قيم البيانات. على سبيل المثال، يمكن تحويل النص إلى أحرف كبيرة، أو إزالة المسافات البادئة أو اللاحقة من البيانات، أو حساب زيادة بالنسبة المئوية في قيمة معينة.

توحيد الصفوف

دمج صفوف من مصدري بيانات (وهو ما يعرف بأمر UNION في مصطلحات SQL). يمكنك مطابقة الأعمدة حسب الترتيب أو الاسم.