¿Qué pasos puedo utilizar para organizar e integrar mis datos?

Agregar columnas

Para agregar columnas personalizadas al juego de datos de destino. Por ejemplo, podría calcular el valor del stock multiplicando el número de unidades de la columna UNITS por el precio de venta de la columna RETAIL_PRICE (es decir, UNITS * RETAIL_PRICE).

Agregar datos

Para agregar orígenes de datos al flujo de datos. Por ejemplo, si desea fusionar dos juegos de datos, deberá agregar ambos juegos de datos al flujo de datos. Consulte Soporte de base de datos para flujos de datos.

Agregar

Para crear totales de grupo mediante funciones de agregación. Por ejemplo, recuento, suma o media.

Analizar sentimientos

Para detectar sentimientos en una columna de texto determinada. Por ejemplo, podría analizar los comentarios del cliente para determinar si son positivos o negativos. El análisis de sentimiento evalúa el texto en función de palabras y frases que muestran una emoción positiva, neutra o negativa. Según el resultado del análisis, la nueva columna contendrá Positiva, Neutra o Negativa.

Aplicar modelo de IA

Analice los datos utilizando un modelo de inteligencia artificial. Por ejemplo, puede realizar la detección de objetos, la clasificación de imágenes o la detección de texto mediante un modelo creado en el servicio OCI Vision. Consulte Uso de modelos de OCI Vision en Oracle Analytics. También puede realizar análisis de idioma como análisis de sentimientos y detección de idioma con modelos creados en OCI Language Service.

Aplicar modelo

Analice los datos mediante la aplicación de un modelo de aprendizaje automático de Oracle Machine Learning u OCI Data Science. Por ejemplo, puede que haya creado un modelo de clasificación para predecir si los correos electrónicos son correo deseado o no deseado. Consulte Aplicación de un modelo de aprendizaje automático de Oracle predictivo o registrado a un juego de datos.

Aplicar script personalizado

Transforme sus datos con una función, como la que se define en Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Por ejemplo, puede utilizar una función para convertir texto en inglés en texto en español o alemán. El administrador de Oracle Analytics registra estas funciones para que estén disponibles.

AutoML

Utilice la capacidad AutoML de Oracle Autonomous Data Warehouse para recomendar y entrenar un modelo predictivo propio. El paso AutoML analiza los datos, calcula el mejor algoritmo que se puede utilizar y registra un modelo de predicción en Oracle Analytics. El análisis se calcula en la base de datos, no en Oracle Analytics. Este paso está disponible en el selector de paso cuando está conectado a un juego de datos basado en Oracle Autonomous Data Warehouse.

Consulte Entrenamiento de un modelo predictivo mediante AutoML en Oracle Autonomous Data Warehouse.

Tutorial

Discretizar

Para asignar valores de datos en categorías, como alto, bajo o medio. Por ejemplo, puede clasificar los valores de RISK en tres bins: bajo, medio y alto.

Bifurcar

Para crear varias salidas a partir de un flujo de datos. Por ejemplo, si tiene datos de transacciones de ventas basados en el país, podría guardar los datos de los Estados Unidos en la primera rama, y los de Canadá en la segunda.

Crear cubo de Essbase

Cree un cubo de Essbase a partir de una hoja de cálculo o una base de datos.

Calcular valor acumulado

Parar calcular totales acumulados, como el agregado móvil o el agregado de ejecución.

Analizar bases de datos

Para realizar análisis avanzados y análisis de minería de datos. Por ejemplo, puede detectar anomalías, datos de cluster, datos de muestra y realizar análisis de afinidad. Este paso está disponible en el selector de paso cuando está conectado a un juego de datos basado en una base de datos Oracle o en Oracle Autonomous Data Warehouse. El análisis se calcula en la base de datos, no en Oracle Analytics. Consulte Funciones de análisis de base de datos.

Filtrar

Para seleccionar solamente los datos que más le interesan. Por ejemplo, podría crear un filtro para limitar los datos de ingresos de ventas al período entre los años 2020 y 2022.

Analizar gráfico

Realice análisis geoespaciales, como el cálculo de la distancia o el número de saltos entre dos vértices. Este paso está disponible en el selector de paso cuando está conectado a un juego de datos basado en una base de datos Oracle o en Oracle Autonomous Data Warehouse. El análisis se calcula en la base de datos, no en Oracle Analytics. Consulte Funciones de análisis de gráficos.

Agrupar

Para clasificar datos no numéricos en grupos que defina. Por ejemplo, podría colocar las órdenes de las líneas de negocio Communication y Digital en un grupo denominado Technology, y las órdenes de Games y Stream en un grupo denominado Entertainment.

Unir

Para combinar datos de varios orígenes de datos mediante una unión de base de datos basada en una columna común. Por ejemplo, puede que desee unir un juego de datos Orders a un juego de datos Customer_orders utilizando un campo de identificador de cliente.

Fusionar

Para combinar varias columnas en una sola columna. Por ejemplo, podría fusionar las columnas de dirección, nombre de la calle, estado y código postal en una única columna.

Renombrar columnas

Para cambiar el nombre de una columna por otro más significativo. Por ejemplo, puede cambiar Móvil a Número de teléfono móvil de contacto.

Volver a ordenar columnas

Cambie el orden de las columnas en el juego de datos de salida. Por ejemplo, es posible que desee ordenar las columnas alfabéticamente por el nombre de columna u ordenar las columnas por el tipo de datos (carácter, entero, etc.).

Guardar datos

Para especificar dónde desea guardar los datos generados por el flujo de datos. Puede guardar los datos en un juego de datos de Oracle Analytics o en una base de datos. También puede especificar parámetros de tiempo de ejecución o cambiar el nombre del juego de datos por defecto. Consulte Soporte de base de datos para flujos de datos.

Seleccionar columnas

Para especificar las columnas que desea incluir o excluir en el flujo de datos (por defecto se incluyen todas las columnas de datos).

Dividir columnas

Para extraer datos de columnas. Por ejemplo, si una columna contiene 001011Black, podría dividir estos datos en dos columnas distintas: 001011 y Black.

Prever serie temporal

Para calcular valores previstos según datos históricos. Una previsión toma una columna de tiempo y una columna de destino de un determinado juego de datos y calcula los valores previstos para la columna de destino.

Entrenar <tipo de modelo>

Entrene modelos de aprendizaje automático mediante algoritmos de predicción numérica, clasificación múltiple, clasificación binaria y agrupación en clusters. Consulte Pasos de flujo de datos para entrenar modelos de aprendizaje automático.

Cuando haya entrenado un modelo de aprendizaje automático, podrá aplicarlo a sus datos mediante el paso Aplicar modelo.

Transformar columna

Para cambiar el formato, la estructura o los valores de los datos. Por ejemplo, podría convertir texto en mayúsculas, recortar los espacios iniciales y finales de los datos o calcular un valor de aumento de porcentaje.

Unir filas

Para fusionar las filas de dos orígenes de datos (se conoce como el comando UNION en terminología SQL). Puede hacer coincidir las columnas por orden o por nombre.