Migliorare le visualizzazioni con le funzioni di analitica statistica

Oracle Analytics consente di aggiungere una vasta gamma di funzioni di analitica statistica dal pannello Analitica del Pannello dati; queste funzioni vengono fornite completamente configurate in modo da non dover essere un esperto in statistica per ottenere risultati.

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Configurare le opzioni di base per queste funzioni di analitica nel Pannello grammatica. Ad esempio, se la visualizzazione analizza le spese fuori regolamento per mese, è possibile utilizzare l'opzione Periodi per specificare il numero di mesi da includere nella previsione (in questo esempio, '3' include la previsione dei tre mesi gennaio, febbraio e marzo a partire dal datapoint finale di dicembre).

Se è necessario esercitare un maggiore controllo sulle impostazioni statistiche o si desidera utilizzare le funzioni di analitica in altre visualizzazioni, è consigliabile aggiungere un calcolo e utilizzare la Costruzione guidata dell'espressione per definire la funzione equivalente. (Nel riquadro Dati del Pannello dati fare clic su Aggiungi (+), quindi su Crea calcolo per visualizzare la Costruzione guidata dell'espressione.) Ad esempio, è possibile utilizzare la funzione FORECAST().

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Vedere Creare un elemento dati calcolato.

È inoltre possibile accedere alle opzioni di analitica statistica facendo clic con il pulsante destro del mouse su una visualizzazione e selezionando Aggiungi statistiche.

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Previsione

La funzione Previsione utilizza la regressione lineare per prevedere i valori futuri in base ai valori esistenti lungo una tendenza lineare.

È possibile impostare vari periodi di tempo nel futuro per i quali si desidera prevedere il valore in base ai dati delle serie temporali esistenti. Vedere Aggiungere una previsione a una visualizzazione.

Oracle supporta i tipi di modelli di previsione riportati di seguito.

• Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA): utilizzare questo tipo di modello se i dati delle serie temporali passate non sono stagionali, ma forniscono osservazioni sufficienti (almeno 50 osservazioni, ma preferibilmente più di 100) per spiegare e progettare il futuro.
• Seasonal ARIMA: utilizzare questo tipo di modello se i dati presentano un pattern uniforme di modifiche che si ripetono nei vari periodi di tempo. Ad esempio, la stagionalità nei dati mensili potrebbe essere costituita dal verificarsi di valori elevati durante i mesi estivi e di valori bassi durante i mesi invernali.
• Exponential Triple Smoothing (ETS): utilizzare questo tipo di modello per analizzare i dati delle serie temporali ripetitive che non presentano un pattern sufficientemente chiaro. Questo tipo di modello produce una media mobile esponenziale che tiene conto della tendenza dei dati a ripetersi a intervalli nel tempo.

In alternativa, creare un calcolo personalizzato con la funzione FORECAST per esercitare un maggiore controllo sulle impostazioni o se si desidera usare la previsione in altre visualizzazioni. Vedere Funzioni analitiche.

Cluster

La funzione Cluster raggruppa un set di oggetti in modo che gli oggetti all'interno di uno stesso gruppo presentino tra loro caratteristiche di coerenza e similitudine maggiori rispetto agli oggetti di altri gruppi. Ad esempio, è possibile utilizzare i colori in un grafico a dispersione per mostrare cluster di gruppi diversi. Vedere Creare un cluster o un valore anomalo in una visualizzazione.

• Configurazione cluster K-medie: da utilizzare per suddividere "n" osservazioni in "k" cluster in cui ogni osservazione appartiene al cluster con la media più vicina e funge da prototipo del cluster.
• Configurazione cluster gerarchica: consente di creare una gerarchia di cluster mediante un approccio agglomerante (bottom-up) o divisivo (top-down).

In alternativa, creare un calcolo personalizzato con la funzione CLUSTER per esercitare un maggiore controllo sulle impostazioni o se si desidera usare il cluster in altre visualizzazioni. Vedere Funzioni analitiche.

Valori anomali

La funzione Valori anomali visualizza i record di dati più lontani dall'aspettativa media dei singoli valori. Ad esempio, in questa categoria rientrano i valori estremi che si discostano maggiormente dalle altre osservazioni. I valori anomali possono indicare variabilità nella misurazione, errori sperimentali o una novità. Se si aggiungono valori anomali a un grafico che dispone già di cluster, i valori anomali verranno rappresentati come forme diverse.

I valori anomali possono utilizzare la configurazione cluster K-medie o la configurazione cluster gerarchica. Vedere Creare un cluster o un valore anomalo in una visualizzazione.

In alternativa, creare un calcolo personalizzato con la funzione OUTLIER per esercitare un maggiore controllo sulle impostazioni o se si desidera usare il valore anomalo in altre visualizzazioni. Vedere Funzioni analitiche.

Linee di riferimento

La funzione Linee di riferimento definisce, in un grafico, le linee orizzontali o verticali che corrispondono ai valori dell'asse X o dell'asse Y. Vedere Aggiungere una linea di riferimento a una visualizzazione.

• Linea: per calcolare la linea è possibile scegliere tra Media, Minima e Massima. Ad esempio, nel settore del trasporto aereo, se l'affluenza dei passeggeri viene tracciata rispetto al tempo, la linea di riferimento può mostrare se l'affluenza dei passeggeri per un determinato mese è superiore o inferiore alla media.
• Banda; una banda rappresenta l'intervallo superiore e inferiore dei datapoint. È possibile scegliere un'opzione personalizzata o una funzione di deviazione standard e tra media, massima e minima. Ad esempio, se si analizzano le vendite mese per mese e si utilizza una banda di riferimento personalizzata dalla media al massimo, è possibile identificare i mesi in cui le vendite sono superiori alla media, ma inferiori al massimo.

Linee di tendenza

La funzione Linea di tendenza indica l'andamento generale della metrica in questione. Per linea di tendenza si intende una linea retta che collega numerosi punti su un grafico. La linea di tendenza facilita l'analisi della direzione specifica di un gruppo di set di valori in una visualizzazione. Vedere Aggiungere funzioni di analitica statistica alle visualizzazioni.

• Lineare: da utilizzare con i dati lineari. I dati sono lineari se il pattern nei relativi datapoint è simile a una linea. Una linea di tendenza lineare indica che la metrica aumenta o diminuisce a una velocità costante.
• Polinomiale: utilizzare questa linea curva quando i dati fluttuano. Questa linea è utile, ad esempio, per analizzare i profitti e le perdite in un data set di grandi dimensioni.
• Esponenziale: utilizzare questa linea curva quando i valori dei dati aumentano o diminuiscono a velocità sempre maggiori. Se i dati contengono valori pari a zero o negativi, non è possibile creare una linea di tendenza esponenziale.

In alternativa, creare un calcolo personalizzato con la funzione TRENDLINE per esercitare un maggiore controllo sulle impostazioni o se si desidera usare la linea di tendenza in altre visualizzazioni. Vedere Funzioni analitiche.

In alternativa, è possibile aggiungere previsioni, linee di tendenza e cluster a una cartella di lavoro utilizzando funzioni di analitica di solo testo. Vedere Funzioni analitiche.

È possibile associare i parametri a un valore o un intervallo di date di una linea o banda di riferimento di una visualizzazione quando si desidera utilizzare il valore di un parametro per posizionare la linea o la banda di riferimento nella visualizzazione. Vedere Associare un parametro a una linea o banda di riferimento.

Ad esempio, quando si configura la linea di riferimento nel riquadro Analytics del pannello Grammatica, è possibile selezionare l'opzione Tipo per visualizzare una linea o una banda, usare l'opzione Funzione per modificare la linea predefinita in Media, Percentile o Primi N oppure usare l'opzione Ordine Z per le colonne di data e ordine data al fine di posizionare la linea di riferimento davanti o dietro una visualizzazione. Se si seleziona una colonna di attributi non di tipo data, ad esempio City, è possibile scegliere un Valore, ad esempio Chicago, in corrispondenza del quale visualizzare la linea di riferimento.