Jaké statistické analýzy mohu do vizualizací přidat?

Prognóza

Funkce prognózy používá lineární regresi k předpovídání budoucích hodnot na základě existujících hodnot podél lineárního trendu.

Můžete nastavit budoucí časová období pro předpověď hodnoty na základě časové řady ve vašich datech. Prostudujte si téma Přidání předpovědi k vizualizaci.

Společnost Oracle podporuje tyto typy modelů prognózy:

• Automaticky regresivní integrovaný klouzavý průměr (ARIMA) – Tento typ je vhodný, pokud vaše data minulých časových řad nejsou sezónní, ale poskytují dostatek pozorování (alespoň 50, ale raději více než 100 pozorování) k vysvětlení a projekci budoucnosti.
• Sezónní ARIMA – Tento typ je vhodný, pokud vaše data mají pravidelný vzor změn, které se v průběhu časových období opakují. Například sezónnost v měsíčních údajích se může projevit tak, že se vysoké hodnoty vyskytují v letních měsících a nízké hodnoty v zimních měsících.
• Exponenciální trojité vyhlazování (ETS) – Tento typ je vhodný pro analýzu opakujících se dat časových řad, která nemají jasný vzor. Tento typ modelu vytváří exponenciální klouzavý průměr, který bere v úvahu tendenci dat se opakovat v časových intervalech.
• Prophet – Tento typ je vhodný, pokud vaše datová sada pokrývá delší časová období, obsahuje několik silných sezón, zahrnuje dříve známé nepravidelné události, chybí datové body nebo má velké odlehlé hodnoty.

Můžete také vytvořit vlastní výpočet pomocí funkce FORECAST, abyste měli větší kontrolu nad nastavením, nebo pokud chcete prognózu použít v jiných vizualizacích. Viz část Analytické funkce.

Shluky

Funkce shluku seskupuje množinu objektů takovým způsobem, že objekty ve stejné skupině vykazují navzájem větší koherenci a blízkost než objekty v jiných skupinách. Můžete například použít barvy v bodovém grafu k zobrazení shluků různých skupin. Prostudujte si téma Vytvoření shluku nebo odlehlé hodnoty ve vizualizaci.

• K-means – Použijte k rozdělení "n" pozorování do "k" shluků, ve kterých každé pozorování patří do shluku s nejbližší střední hodnotou, sloužící jako prototyp shluku.
• Hierarchické shlukování – Slouží k vytvoření hierarchie shluků vytvořených pomocí aglomerativního přístupu (zdola nahoru) nebo rozdělujícího přístupu (shora dolů).

Můžete také vytvořit vlastní výpočet pomocí funkce CLUSTER, abyste měli větší kontrolu nad nastavením, nebo pokud chcete cluster použít v jiných vizualizacích. Viz Analytické funkce.

Odlehlé hodnoty

Funkce odlehlých hodnot zobrazuje datové záznamy, které se nacházejí nejdále od průměrného očekávání jednotlivých hodnot. Do této kategorie spadají například extrémní hodnoty, které se nejvíce odchylují od ostatních pozorování. Odlehlé hodnoty mohou indikovat variabilitu měření, experimentální chyby nebo novinku. Pokud přidáte odlehlé hodnoty do grafu, který již má shluky, pak se odlehlé hodnoty zobrazí jako různé tvary.

Odlehlé hodnoty mohou používat shlukování K-means nebo hierarchické shlukování. Viz Vytvoření shluku nebo odlehlé hodnoty ve vizualizaci.

Můžete také vytvořit vlastní výpočet pomocí funkce OUTLIER, abyste měli větší kontrolu nad nastavením, nebo pokud chcete odlehlou hodnotu použít v jiných vizualizacích. Viz Analytické funkce.

Referenční linie

Funkce referenčních linií definuje vodorovné nebo svislé čáry v grafu, které odpovídají hodnotám osy X nebo Y. Viz téma Přidání referenční čáry do vizualizace.

• Linie – Můžete si vybrat, zda chcete vypočítat hranici mezi průměrem, minimem nebo maximem. Například v leteckém průmyslu, pokud je účast cestujících vynesena v závislosti na čase, referenční linie může ukázat, zda je účast cestujících v konkrétním měsíci nad nebo pod průměrem.
• Pásmo – Pásmo představuje horní a dolní rozsah datových bodů. Můžete si vybrat vlastní volbu nebo funkci standardní odchylky a zvolit mezi průměrem, maximem a minimem. Pokud například analyzujete prodeje podle měsíce a používáte vlastní referenční pásmo od průměru do maxima, můžete určit měsíce, kdy jsou prodeje nadprůměrné, ale pod maximem.

Spojnice trendu

Funkce spojnice trendu udává obecný průběh příslušné metriky. Spojnice trendu je přímka spojující několik bodů v grafu. Spojnice trendu vám pomáhá analyzovat konkrétní směr skupiny sad hodnot ve vizualizaci. Viz Přidání statistických analytik do vizualizací.

• Lineární – Použijte pro lineární data. Vaše data jsou lineární, pokud vzor v jejich datových bodech připomíná čáru. Lineární spojnice trendu ukazuje, že vaše metrika stabilně roste nebo klesá.
• Polynomická – Tuto zakřivenou čáru použijte, když data kolísají. Je to užitečné například pro analýzu zisků a ztrát u velkého souboru dat.
• Exponenciální – Tuto zakřivenou čáru použijte, když hodnoty dat rostou nebo klesají stále rychleji. Pokud vaše data obsahují nulové nebo záporné hodnoty, nemůžete vytvořit linii exponenciálního trendu.

Můžete také vytvořit vlastní výpočet pomocí funkce TRENDLINE, abyste měli větší kontrolu nad nastavením, nebo pokud chcete čáru trendu použít v jiných vizualizacích. Viz Analytické funkce.