Høyreklikk på en kolonne i datasettet i Oracle Analytics, velg Forklar, og velg deretter fanen Uregelmessigheter. Innen noen sekunder får du opp en liste over uregelmessigheter, som hver representeres av én stolpe i det øverste stolpediagrammet.
Forklar vurderer attributt- og datokolonnene og identifiserer skjæringspunkt mellom to eller tre attributtkolonner der verdien av en måling er forskjellig fra den logisk forventede verdien (regresjoner). De detaljerte resultatene er forskjellige for målinger og attributter.
Hvis du forklarer en målingskolonne
Fanen Uregelmessigheter analyserer kombinasjoner av attributter fra dimensjonene som er valgt i Innstillinger, og identifiserer skjæringspunkt der målingsverdier er forskjellige fra verdiene som forventes av regresjonsalgoritmer. En beskrivelse ved siden av visualiseringen oppsummerer kombinasjonen av attributter som er identifisert som unormale. Visualiseringen nedenfor viser avviket mellom den faktiske verdien til målingen (stolpe) kontra forventet regresjonsverdi (flate linjer). Du kan legge til diagrammet på lerretet og bruke det som det er. Du kan også manuelt visualisere kombinasjonen som ble identifisert som en sterkt avvikende verdi.
Hvis du forklarer en attributtkolonne
Fanen Uregelmessigheter analyserer kombinasjoner av attributter fra dimensjonene som er valgt i Innstillinger, og identifiserer skjæringspunkt der antallet poster er forskjellig fra antallet som forventes av regresjonsalgoritmer. Du kan vise en rullegardinliste i teksten om tilleggskostnader øverst i fanen, som viser hvilken verdi av det valgte attributtet som vises. Lenger ned på siden beskriver teksten over visualiseringen kombinasjonen av attributter som er identifisert som unormale. Visualiseringen viser avviket mellom det faktiske antallet poster for dette skjæringspunktet (stolpe), kontra det forventede regresjonstallet (flate linjer). Du kan legge til diagrammet på lerretet og bruke det akkurat som det er.