統計分析を使用すると、ワークブックで、クラスタや外れ値の強調表示、予測の追加、トレンド線や基準線の表示を行えるようになります。
ワークブックに予測や外れ値、トレンド線などの統計分析を追加するには、「データ・パネル」の「統計」ペインにある、すぐに利用可能な分析を使用するか、構成を細かく制御する必要がある場合は式ビルダーの関数を使用します。
Oracle Analyticsでは、「データ・パネル」の「統計」ペインから様々な統計分析を追加できますが、この分析は完全に構成済であるため、統計の専門家でなくとも結果を出すことが可能です。
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統計の設定をさらに細かく制御する必要がある場合や、別のビジュアライゼーションの分析を使用する場合は、計算の追加を検討し、式ビルダーを使用して同等の関数を定義します。(「データ・パネル」の「データ」ペインから、「追加」(+)、「計算の作成」の順にクリックし、式ビルダーを表示します。)たとえば、FORECAST()関数を使用します。
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「計算済データ要素の作成」を参照してください。
統計分析オプションには、ビジュアライゼーションを右クリックして、「統計の追加」を選択してもアクセスできます
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次に示す統計分析をビジュアライゼーションに追加することで、データに対するより優れたインサイトを得られます。
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予測
予測関数は、線形回帰を使用して、既存の値および線形トレンドに基づいて将来の値を予測します。
既存の時系列データに基づいて、値を予測する将来の期間の数値を設定できます。ビジュアライゼーションへの予測の追加を参照してください。
Oracleでは、次の予測モデル・タイプをサポートしています:
また、設定をより細かく制御する場合や、他のビジュアライゼーションで予測を使用する場合は、FORECAST
関数を使用してカスタム計算を作成します。分析関数を参照してください。
クラスタ
クラスタ関数は、同じグループのオブジェクトが別のグループのオブジェクトよりも相互にコヒーレンスと近似性を示しているという方法で、オブジェクトのセットをグループ化します。たとえば、散布図で色を使用して、様々なグループのクラスタを示すことができます。ビジュアライゼーションでのクラスタまたは外れ値の作成を参照してください。
また、設定をより細かく制御する場合や、他のビジュアライゼーションでクラスタを使用する場合は、CLUSTER
関数を使用してカスタム計算を作成します。分析関数を参照してください。
外れ値
外れ値関数は、個々の値の平均期待値から最も離れた位置にあるデータ・レコードを表示します。たとえば、他の観測値から最も逸脱している極値は、このカテゴリに該当します。外れ値は、測定のばらつき、実験誤差、または新規性を示している可能性があります。すでにクラスタがあるチャートに外れ値を追加すると、外れ値は様々な形で示されます。
外れ値は、K平均法クラスタリングまたは階層的クラスタリングを使用できます。ビジュアライゼーションでのクラスタまたは外れ値の作成を参照してください。
また、設定をより細かく制御する場合や、他のビジュアライゼーションで外れ値を使用する場合は、OUTLIER
関数を使用してカスタム計算を作成します。分析関数を参照してください。
基準線
基準線関数は、X軸またはY軸の値に対応する水平線または垂直線をチャートに定義します。ビジュアライゼーションへの基準線の追加を参照してください。
トレンド線
トレンド線関数は、対象となっているメトリックの一般的な経過を示します。トレンド線は、グラフ上の複数のポイントを結ぶ直線です。トレンド線は、ビジュアライゼーション内の値セットのグループの特定の方向性を分析するのに役立ちます。ビジュアライゼーションへの統計分析の追加を参照してください。
また、設定をより細かく制御する場合や、他のビジュアライゼーションでトレンド線を使用する場合は、TRENDLINE
関数を使用してカスタム計算を作成します。分析関数を参照してください。
自己回帰和分移動平均(ARIMA)、季節性ARIMAまたは三重指数平滑化(ETS)に基づいて、予測をワークブックに追加します。たとえば、夏の気温を前年の夏のデータに基づいて予測できます。
基準線を使用すると、ビジュアライゼーションの中で、平均、中央値、パーセンタイル、および類似の情報を識別できます。