بصفتك مؤلف محتوى، يمكنك تمكين رؤى سياقية للتمثيلات المرئية الفردية في لوحة عمل وتحديد الأعمدة من مجموعة البيانات التي تستخدمها الخوارزمية لتحديد الرؤى المحتملة.
يتم إيقاف خاصية Explain في التمثيل المرئي افتراضيًا عند تكوين تمثيل مرئي جديد. يمكنك تمكينها لكل أنواع التمثيلات المرئية، باستثناء الإطار والمخطط ومصفوفة الارتباط. بمجرد تشغيل الخاصية، يمكن للمستخدمين اكتشاف المعلومات الدقيقة التي يتم تكوينها تلقائيًا.
يمكنك أيضًا تحديد الأعمدة من مجموعة البيانات التي تريد أن تراعيها خوارزمية الذكاء الاصطناعي عند إنشاء المعلومات الدقيقة. تقوم بهذا بإضافتها إلى قسم الأعمدة المرتبطة من جزء التدقيق اللغوي لتمثيلك المرئي. يتم استخدام هذه الأعمدة فقط بواسطة خوارزمية المعلومات الدقيقة للسياق ولا يتم تضمينها في التمثيل المرئي الأصلي أو إضافتها إليه. قبل أنت تسمح للآخرين باكتشاف المعلومات الدقيقة السياقية التي يتم تكوينها من تحديداتك، خذ بعض الوقت لمراجعة المعلومات الدقيقة بنفسك والقيام بالتعديلات على الأعمدة المرتبطة حسب الحاجة.
تقوم خوارزمية المعلومات الدقيقة السياقية بتقييم الأعمدة ذات الصلة وتحديد الأعمدة التي تعرض أعلى تباين بين التحديد وبقية البيانات في التمثيل المرئي، في سياق أي مرشحات مطبقة.
يمكنك إضافة ما يصل إلى 30 عمودًا مرتبطًا. يمكن أن تكون هذه الأعمدة سمات أو مقاييس أو أعمدة وقت وتاريخ أو عمليات حسابية لكن تستخدم الخوارزمية فقط الأعمدة التي تعتبرها مؤهلة. على سبيل المثال، توضع فقط الحسابات التي تستخدم وظائف بسيطة مثل وظائف البث أو السلسلة في الاعتبار. في حالة إضافة أعمدة أنواع بيانات تاريخ متعددة، يتم أخذ الأول في الاعتبار فقط في التسلسل.
لمجموعات بيانات XSA (مصادر قائمة على مناطق لغير الموضوعات)، يوجد خيارًا افتراضيًا لترك قسم الأعمدة المرتبطة في جزء التدقيق اللغوي فارغًا. في هذه الحالة، تحدد المعلومات الدقيقة السياقية تلقائيًا الأعمدة الأكثر ملاءمة لاستخدامها لتحديد المعلومات الدقيقة. لكن، توصي Oracle أن تضيف الأعمدة ذات الصلة للحصول على المعلومات الدقيقة ذات المغزى. لمناطق الموضوعات، يجب إضافة الأعمدة المرتبطة لتكوين المعلومات الدقيقة السياقية للتمثيلات المرئية باستخدام البيانات من مناطق الموضوعات هذه.
كمؤلف محتوى، قم بتمكين المعلومات الدقيقة السياقية لتمثيل مرئي.
كمؤلف محتوى، حدد الأعمدة التي تريد أن تضعها خوارزمية المعلومات الدقيقة السياقية في الاعتبار عند تكوين المعلومات الدقيقة لتمثيل مرئي.