Interagire con gli approfondimenti automatici per concentrarsi sui dati ai quali si è interessati

Gli approfondimenti automatici consentono agli autori di contenuti di modificare direttamente gli algoritmi AI e di focalizzarsi solo su tipi specifici di approfondimenti o su determinate colonne del data set.

Impostazioni utente degli approfondimenti automatici

Fare clic su Impostazioni approfondimenti nella parte superiore destra del pannello Approfondimenti automatici. Viene visualizzata una finestra di dialogo che offre due tipi di impostazioni:
  • Selezionare il tipo di approfondimenti

    Nella parte superiore del pannello Impostazioni è visualizzato un set di 10 icone che elencano i tipi di approfondimenti che possono essere generati dagli approfondimenti automatici. Ognuno di questi tipi rappresenta un tipo specifico di analisi da eseguire sul data set. Per selezionare o deselezionare i tipi di approfondimenti, fare clic sulle varie icone, quindi su Applica. Gli approfondimenti automatici prendono in considerazione questa scelta nella nuova esecuzione e cercano solo gli approfondimenti del tipo selezionato. Per impostazione predefinita, sono selezionati tutti i tipi possibili.
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    Alcuni approfondimenti vengono visualizzati solo se nel data set sono presenti colonne specifiche. Anche se sono state selezionate tutte le icone, è possibile che non siano ancora visualizzate perché il data set (o le colonne selezionate) non includono i tipi di colonna richiesti. Ad esempio, gli approfondimenti correlati al tempo vengono visualizzati solo se nella selezione esiste una colonna relativa al tempo. Un altro esempio è rappresentato dalle mappe cromatiche che richiedono almeno due dimensioni nella relativa definizione. Pertanto, se è presente una sola dimensione, non viene visualizzata alcuna mappa cromatica.

  • Selezionare la colonna del data set da includere negli approfondimenti automatici
    Per impostazione predefinita, gli approfondimenti automatici identificano automaticamente la colonna del data set che include gli approfondimenti più utili. Il processo iniziale di selezione delle colonne si basa su algoritmi interni, ma è possibile sostituire la scelta iniziale delle colonne e selezionare colonne specifiche che devono essere utilizzate dagli approfondimenti automatici. Gli algoritmi di classificazione per la visualizzazione degli approfondimenti automatici possono utilizzare fino a 11 colonne distinte di un data set contemporaneamente:
    • Misure: è possibile utilizzare fino a tre misure distinte ogni volta che si eseguono gli approfondimenti automatici. Se nessuna colonna di metriche è selezionata, gli approfondimenti automatici si concentrano sugli approfondimenti che conteggiano i record nel data set.
    • Calcoli generalizzati: questa impostazione indica che gli approfondimenti automatici calcolano anche una metrica contatore righe (che conta il numero di record) sulla quale trovare approfondimenti. Se non si desidera visualizzare gli approfondimenti sul conteggio del numero di righe, deselezionare questa opzione.
    • Attributi tempo: attualmente è supportato un solo attributo tempo durante l'esecuzione degli approfondimenti automatici. Selezionare una colonna di tipo data nei dati. Se non è selezionata una dimensione tempo, gli approfondimenti automatici non mostreranno il tipo di approfondimenti correlati al tempo.
    • Attributi di piccole dimensioni: si tratta di colonne di attributi con cardinalità bassa, vale a dire colonne che includono un numero ridotto di valori distinti, ad esempio meno di 10. Questi attributi sono utili per rappresentare analisi e approfondimenti aggregati di alto livello. È possibile selezionare fino a cinque attributi di questo tipo contemporaneamente in una singola esecuzione degli approfondimenti automatici.
    • Attributi di medie dimensioni: si tratta di colonne di attributi che includono un numero moderato di valori distinti, ad esempio fino a 200. Queste colonne sono utili per rappresentare i dati in rappresentazioni a dispersione o box plot. È possibile selezionare fino a due attributi di questo tipo contemporaneamente in una singola esecuzione degli approfondimenti automatici.
    • Colonne escluse: queste colonne sono state identificate come non appropriate per i tipi di visualizzazione degli approfondimenti automatici, ad esempio le colonne con una cardinalità molto elevata come l'ID riga oppure le colonne con una proporzione molto alta di valori vuoti. Se queste colonne vengono rappresentate direttamente nelle visualizzazioni, potrebbe non essere possibile estrarre facilmente gli approfondimenti leggibili. L'esclusione di una colonna potrebbe essere dovuta anche a regole di aggregazione specifiche (conteggio o conteggio distinto).

    Esaminare le impostazioni delle colonne ed effettuare una selezione delle colonne significativa per il proprio caso aziendale, quindi fare clic su Applica. Il motore di intelligenza artificiale di classificazione degli approfondimenti viene eseguito e restituisce rapidamente una serie di approfondimenti ordinati in base alla probabilità di visualizzare informazioni interessanti. La selezione di un numero sempre maggiore di colonne da includere nell'algoritmo degli approfondimenti automatici riduce la probabilità di visualizzare approfondimenti su tutte queste colonne contemporaneamente. Nel pannello vengono visualizzati soltanto gli approfondimenti più significativi, in base alla probabilità di interesse dell'algoritmo. Se si selezionano molte colonne nelle impostazioni, è improbabile che vengano tutte incluse negli approfondimenti selezionati. Al contrario, se si selezionano poche colonne, aumenta la probabilità di visualizzare approfondimenti specifici per quelle colonne nel pannello.

    La selezione effettuata per un determinato data set rimane memorizzata nel sistema la prossima volta che si apre quel data set. Pertanto, non è necessario selezionare di nuovo gli stessi oggetti.

Calcoli personalizzati e altre limitazioni per le colonne

I calcoli personalizzati della cartella di lavoro non vengono visualizzati come opzioni per le selezioni degli approfondimenti automatici. Per eseguire gli approfondimenti automatici in una specifica formula personalizzata, è necessario creare le formula a livello di preparazione dei dati, ovvero modificando la definizione del data set in Oracle Analytics e aggiungendo una colonna calcolata lì. Questi oggetti calcolati personalizzati vengono quindi inclusi nel punteggio degli approfondimenti automatici, come qualsiasi altra colonna nel data set.

Alcuni tipi di colonna non sono ancora supportati dagli approfondimenti automatici, ad esempio le metriche con le regole di aggregazione conteggio o conteggio distinto o le colonne con il tipo di dati Geometrie in Oracle Analytics.