Forbedre visualiseringer med statistiske analyser

Med Oracle Analytics kan du tilføje en række statistiske analyser fra ruden Analyse i datapanelet, der leveres fuldt konfigureret, så du ikke behøver at være ekspert i statistik for at opnå resultater.

.png

Du konfigurerer basisvalg til disse analyser i panelet Grammatik. Hvis din visualisering for eksempel analyserer udgifter uden for politik pr. måned, kan du bruge valget Perioder til at angive antallet af måneder i prognosen (i dette eksempel prognosticerer '3' tre måneder for januar, februar og marts fra det endelige datapunkt for december).

Hvis du har brug for større kontrol over statistiske indstillinger, eller du vil bruge analyse i andre visualiseringer, kan du overveje at tilføje en beregning og bruge udtryks-builder til at definere den tilsvarende funktion. (Klik på Tilføj (+) fra ruden Data i datapanelet, og vælg derefter Opret beregning for at vise udtryks-builder). Du kan for eksempel bruge funktionen FORECAST().

.png

Se Oprette et beregnet dataelement.

Du kan også få adgang til de statistiske analysevalg ved at højreklikke på en visualisering og vælge Tilføj statistik.

.png

Prognose

Prognosefunktioner bruger lineær regression til at forudsige fremtidige værdier på basis af eksisterende værdier langs en lineær tendens.

Du kan angive et antal tidsperioder i fremtiden, som du vil forudsige værdien for på basis af dine eksisterende tidsseriedata. Se Føje en prognose til en visualisering.

Oracle understøtter følgende prognosemodeltyper:

• ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) - Brug den, hvis dine tidligere tidsseriedata ikke er sæsonafhængige, men giver et tilstrækkeligt antal observationer (mindst 50, men helst mere end 100 observationer) til at forklare og forudsige fremtiden.
• Sæsonbestemt ARIMA - Brug den, hvis dine data har et regelmæssigt ændringsmønster, der gentages i perioder. Sæsonafhængighed i månedlige data kan for eksempel være, når der er høje værdier i sommermånederne og lave værdier i vintermånederne.
• ETS (Exponential Triple Smoothing) - Brug den til at analysere tidsseriedata, der gentages, men ikke har et klart mønster. Denne modeltype opretter et eksponentielt glidende gennemsnit, der tager højde for dataenes tendens til at gentage sig selv i intervaller over tid.

Du kan også oprette en tilpasset beregning ved hjælp af funktionen FORECAST for at få større kontrol over indstillinger, eller hvis du vil bruge prognosen i andre visualiseringer. Se Analytiske funktioner.

Klynger

Klyngefunktionen grupperer et sæt objekter på en sådan måde, at objekter i den samme gruppe er mere sammenhængende og ligner hinanden mere end objekter i andre grupper. Du kan for eksempel bruge farver i et punktdiagram til at vise klynger med forskellige grupper. Se Oprette en klynge eller afvigelse i en visualisering.

• K-Means-klynger - Bruges til at opdele "n" observationer i "k" klynger, hvor hver enkelt observation hører til klyngen med den nærmeste middelværdi og fungerer som klyngens prototype.
• Hierarkiske klynger - Bruges til at oprette et hierarki af klynger ved hjælp af en samlende tilgang (nedefra og op) eller en opsplittende tilgang (oppefra og ned).

Du kan også oprette en tilpasset beregning ved hjælp af funktionen CLUSTER for at få større kontrol over indstillinger, eller hvis du vil bruge klyngen i andre visualiseringer. Se Analytiske funktioner.

Afvigelser

Afvigelsesfunktionen viser de data-records, der ligger længst væk fra gennemsnitsforventningen for individuelle værdier. Ekstreme værdier, der afviger mest fra andre observationer, falder for eksempel i denne kategori. Afvigelser kan angive variabilitet i målinger, eksperimentelle fejl eller en nyhed. Hvis du føjer afvigelser til et diagram, der allerede har klynger, afbildes afvigelserne som forskellige former.

Afvigelser kan bruge K-Means-klynger eller hierarkiske klynger. Se Oprette en klynge eller afvigelse i en visualisering.

Du kan også oprette en tilpasset beregning ved hjælp af funktionen OUTLIER for at få større kontrol over indstillinger, eller hvis du vil bruge afvigelsen i andre visualiseringer. Se Analytiske funktioner.

Referencelinjer

Referencelinjefunktionen definerer vandrette eller lodrette linjer i et diagram, der svarer til X-akse- eller Y-akseværdierne. Se Føje en referencelinje til en visualisering.

• Linje - Du kan vælge at beregne linjen mellem gennemsnit, minimum eller maksimum. Hvis passagerantallet i luftfartsindustrien for eksempel afbildes i forhold til tid, kan referencelinjen vise, om passagerantallet for en bestemt måned er over eller under gennemsnittet.
• Bånd - Et bånd repræsenterer det øvre og nedre interval for datapunkter. Du kan vælge et tilpasset valg eller en standardafvigelsesfunktion og vælge mellem gennemsnit, maksimum og minimum. Hvis du for eksempel analyserer salg efter måned og bruger et tilpasset referencebånd fra gennemsnit til maksimum, kan du identificere måneder, hvor salget er over gennemsnittet, men under maksimum.

Tendenslinjer

Tendenslinjefunktionen angiver den generelle kurs for den pågældende metrik. En tendenslinje er en lige linje, der forbinder et antal punkter i et diagram. En tendenslinje hjælper dig med at analysere retningen for en gruppe værdisæt i en visualisering. Se Føje statistiske analyser til visualiseringer.

• Lineær - Brug sammen med lineære data. Dine data er lineære, hvis mønsteret i deres datapunkter ser ud som en linje. En lineær tendenslinje viser, at din metrik stiger eller falder støt.
• Polynomial - Brug denne kurvede linje, når data fluktuerer. Den er for eksempel praktisk ved analyse af gevinst og tab via et stort datasæt.
• Eksponentiel - Brug denne kurvede linje, når dataværdier stiger eller falder i et stadigt højere tempo. Du kan ikke oprette en eksponentiel tendenslinje, hvis dine data indeholder nulværdier eller negative værdier.

Du kan også oprette en tilpasset beregning ved hjælp af funktionen TRENDLINE for at få større kontrol over indstillinger, eller hvis du vil bruge tendenslinjen i andre visualiseringer. Se Analytiske funktioner.

Du kan også føje prognoser, tendenslinjer og klynger til en projektmappe ved hjælp af analytiske funktioner i rent tekstformat. Se Analytiske funktioner.

Du kan tilknytte parametre til en visualiserings referencelinjes eller -bånds datoværdi eller datointerval, når du vil bruge en parameterværdi til at placere referencelinjen eller -båndet på visualiseringen. Se Tilknytte en parameter til en referencelinje eller et bånd.

Når du konfigurerer referencelinjen i ruden Analyse på panelet Grammatik, kan du for eksempel bruge valget Type til at vise en linje eller et bånd, bruge valget Funktion til at ændre standardlinjen til Gennemsnit, Percentil eller Øverste N eller bruge valget Z-rækkefølge til kolonner med dato og datorækkefølge for at placere referencelinjen foran eller bagved en visualisering. Hvis du vælger en attributkolonne, der ikke er en dato, for eksempel By, kan du vælge en Værdi, for eksempel Chicago, hvor referencelinjen skal vises.