Daten in Oracle Analytics anreichern und transformieren

Transformationseditor einrichten

Bevor Sie beginnen, sollten Sie den Transformationseditor so konfigurieren, dass der Datenbereich, der Empfehlungsbereich und Qualitätskacheln angezeigt werden. Verwenden Sie dazu diese Umschaltoptionen unten rechts: Datenbereich ein-/ausblenden, Spaltenaktionsbereich umschalten und Qualitätskacheln umschalten.

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Zum Transformationseditor navigieren

Im Arbeitsmappeneditor: Wenn Sie eine Arbeitsmappe öffnen, klicken Sie auf die Seite "Daten", und wählen Sie im Datendiagramm das gewünschte Dataset aus. Wenn das Dataset mehrere Tabellen enthält, wird ein Join-Diagramm mit einer Registerkarte für jede Tabelle angezeigt. Wählen Sie eine Tabelle aus, um diese im Transformationseditor zu öffnen.

Im Dataset-Editor: Wenn Sie ein Dataset öffnen, wird der Transformationseditor angezeigt. Wenn das Dataset mehrere Tabellen enthält, wird ein Join-Diagramm mit einer Registerkarte für jede Tabelle angezeigt. Wählen Sie eine Tabelle aus, um diese im Transformationseditor zu öffnen.

Mit dem Transformationseditor können Sie die Datenqualität bewerten, Metadaten bearbeiten und Ihre Daten bereinigen und transformieren.

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Um die Daten zu transformieren, klicken Sie auf Optionen (die Auslassungspunkte oben rechts in der Datenspalte ), und wählen Sie eine Transformationsoption aus (z.B. Bin, Umbenennen oder In Text konvertieren).

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Empfohlene Transformationen anwenden

Wenn Sie eine Arbeitsmappe erstellen und dieser ein Dataset hinzufügen, werden die Daten anhand einer repräsentativen Stichprobe der Daten einem Profiling auf Spaltenebene unterzogen. Nach dem Profiling können Sie die für die erkennbaren Spalten im Dataset gegebenen Transformations- und Anreicherungsempfehlungen implementieren. Klicken Sie im Empfehlungsbereich auf der rechten Seite auf eine Empfehlung, um diese zu implementieren.

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Die folgenden Typen von Empfehlungen werden gegeben, um Transformationen und Anreicherungen der Daten per Mausklick zu ermöglichen:

• Spaltenverkettungen wie das Hinzufügen einer Spalte mit dem Vor- und Nachnamen einer Person
• Anreicherung durch benutzerdefinierte Knowledge-Ressourcen, die der Administrator zu Oracle Analytics hinzugefügt hat.
• Teilextraktionen aus Datumsangaben wie das Trennen des Wochentags von einem Datum im Format Monat-Tag-Jahr, um die Daten für die Visualisierungen besser nutzbar zu machen
• Löschen Sie Spalten mit sensiblen Feldern.
• Anreicherungen der Dauer für Datumsspalten, mit Extraktion des Alters in Jahren, Monaten oder Tagen. Beispiel: Sie können die generierte numerische Spalte verwenden, um Daten in Bins einzuteilen, wie 0-3 Monate, 3-6 Monate, mehr als 6 Monate usw.
• GPS-Anreicherungen wie Breiten- und Längengrad von Orten oder Postleitzahlen
• Obfuskation oder Maskierung sensibler Felder (vollständig und teilweise).
• Teilextraktionen wie das Trennen der Hausnummer vom Straßennamen in einer Adresse
• Semantische Extraktionen wie das Trennen von Informationen von einem erkannten Semantic Type, etwa einer Domain von einer E-Mail-Adresse

Eigene Transformationen anwenden

Zusätzlich zu den empfohlenen Transformationen aus dem Spaltenaktionsbereich können Sie auch Ihre eigenen Transformationen auf verschiedene Arten erstellen:

• Mit dem Menü Optionen über jeder Spalte können Sie gängige Transformationen wie Umbenennen, Großbuchstaben und Zuschneiden anwenden. Siehe Daten transformieren.
  
  
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• Klicken Sie im Datenbereich auf Vorbereitungsschritt hinzufügen, um eine Spalte basierend auf einer benutzerdefinierten Transformation hinzuzufügen. Sie können Ihre Spalte mit zahlreichen Funktionen erstellen, wie Operatoren, mathematischen Funktionen, Aggregationen und Konvertierung. Siehe Spalten zu einem Dataset hinzufügen.
• Im Bereich für Elementoptionen unten links im Datenbereich können Sie den Spaltentyp ändern (Option Behandeln wie auf "Attribut" oder "Kennzahl" setzen) oder den standardmäßigen Typ der Aggregation ändern.

  Tipp: Um Empfehlungen zum Festlegen der Spaltentypen anzuzeigen, klicken Sie in der Symbolleiste auf Automatische Empfehlungen für "Behandeln wie" prüfen (). Beispiel: Wenn der semantische Profiler eine Spalte mit numerischen IDs, wie 1078220, ursprünglich als Kennzahl identifiziert, können Sie die Spalte in ein Attribut ändern.

So wirken sich Dataset-Transformationen auf Arbeitsmappen und Datenflüsse aus

Die auf ein Dataset angewendeten Datentransformations- und Anreicherungsänderungen betreffen alle Arbeitsmappen und Datenflüsse, die dasselbe Dataset verwenden. Wenn Sie eine Arbeitsmappe mit dem Dataset öffnen, wird in einer Meldung darauf hingewiesen, dass die Arbeitsmappe aktualisierte Daten verwendet. Wenn Sie die Daten in einem Dataset aktualisieren, werden die Änderungen am Vorbereitungsskript automatisch auf die aktualisierten Daten angewendet.