Quais Etapas Posso Usar para Organizar e Integrar Meus Dados?

Adicionar Colunas

Adicione colunas personalizadas ao seu conjunto de dados de destino. Por exemplo, você pode calcular o valor de seu estoque multiplicando o número de unidades em uma coluna UNITS pelo preço de venda em uma coluna RETAIL_PRICE (ou seja, UNITS * RETAIL_PRICE).

Adicionar Dados

Adicione origens de dados ao seu fluxo de dados. Por exemplo, se você estiver mesclando dois conjuntos de dados, adicione-os ao fluxo de dados. Consulte Suporte de Banco de Dados para Fluxos de Dados.

Agregar

Criar totais de grupo, registros de contagem e valores concatenados. Por exemplo, sum, count, listagg. Consulte Funções de Agregação.

Analisar Sentimento

Detecte sentimento para uma determinada coluna de texto (somente em inglês). Por exemplo, você pode analisar o feedback do cliente para determinar se ele é positivo ou negativo. A análise de sentimento avalia o texto com base em palavras e expressões que indicam uma emoção positiva, neutra ou negativa. Com base no resultado da análise, uma nova coluna conterá Positivo, Neutro ou Negativo.

Aplicar Modelo de IA

Analise dados usando um modelo de inteligência artificial. Por exemplo, você pode executar detecção de objeto, classificação de imagem ou detecção de texto usando um modelo criado no serviço OCI Vision. Consulte Usar Modelos do Oracle Cloud Infrastructure Vision no Oracle Analytics. Você também pode executar análise de linguagem, como análise de sentimentos e detecção de idioma, usando modelos criados no OCI Language Service.

Aplicar Modelo

Analise dados aplicando um modelo de aprendizado de máquina do Oracle Machine Learning ou OCI Data Science. Por exemplo, você pode ter criado um modelo de classificação para prever se os e-mails são ou não spam. Consulte Aplicar um Modelo Preditivo ou Registrado do Oracle Machine Learning a um Conjunto de Dados.

Aplicar Script Personalizado

Transforme seus dados usando uma função, como uma definida no Oracle Cloud Infrastructure (OCI). Por exemplo, você poderá usar uma função para converter texto em inglês para espanhol ou alemão. O administrador do Oracle Analytics registra essas funções para torná-las disponíveis a você.

AutoML

Use o recurso AutoML do Oracle Autonomous Data Warehouse para recomendar e treinar um modelo preditivo para você. A etapa AutoML analisa seus dados, calcula o melhor algoritmo a ser usado e registra um modelo de previsão no Oracle Analytics. As análises são calculadas no banco de dados, não no Oracle Analytics. Esta etapa está disponível no seletor de etapa quando você está conectado a um conjunto de dados baseado no Oracle Autonomous Data Warehouse.

Consulte Treinar um Modelo Preditivo Usando AutoML no Oracle Autonomous Data Warehouse.

Tutorial

Bin

Designe valores de dados a categorias, como alto, baixo ou médio. Por exemplo, você poderá categorizar valores para RISK em três bins para baixo, médio e alto.

Ramificação

Cria diversas saídas de um fluxo de dados. Por exemplo, se você tiver dados de transações de vendas baseados no país, poderá salvar dados para os Estados Unidos na primeira ramificação e dados para o Canadá na segunda ramificação.

Criar Cubo do Essbase

Crie um cubo do Essbase com base em uma planilha ou banco de dados.

Valor Cumulativo

Calcule totais cumulativos, como agregado móvel ou agregado transferido.

Análise de Banco de Dados

Faça análises avançadas e de mineração de dados. Por exemplo, você pode detectar anomalias, dados de cluster e amostras de dados e realizar análise de afinidade. Esta etapa está disponível no seletor de etapa quando você está conectado a um conjunto de dados baseado no banco de dados Oracle ou no Oracle Autonomous Data Warehouse. As análises são calculadas no banco de dados, não no Oracle Analytics. Consulte Funções Analíticas do Banco de Dados.

Filtrar

Selecione apenas os dados do seu interesse. Por exemplo, você pode criar um filtro para limitar os dados de receita das vendas aos anos de 2020 a 2022.

Análise de Gráfico

Realize análises geoespaciais, como calcular a distância ou o número de hops entre dois vértices. Esta etapa está disponível no seletor de etapa quando você está conectado a um conjunto de dados baseado no banco de dados Oracle ou no Oracle Autonomous Data Warehouse. As análises são calculadas no banco de dados, não no Oracle Analytics. Consulte Funções Analíticas do Gráfico.

Agrupar

Categorize dados não numéricos em grupos que você define. Por exemplo, você pode colocar os pedidos das linhas de negócios Communication e Digital em um grupo chamado Technology e os pedidos de Games e Stream em um grupo chamado Entertainment.

Junção

Combine dados de diversas origens usando uma junção de banco de dados com base em uma coluna comum. Por exemplo, você poderá unir um conjunto de dados Orders a um conjunto de dados Customer_orders usando um campo de ID do cliente.

Mesclar

Combine várias colunas em uma única. Por exemplo, você pode mesclar as colunas de nome da rua, número do imóvel, cidade, estado e CEP em uma única coluna.

Renomear Colunas

Altere o nome de uma coluna para algo mais significativo. Por exemplo, você poderia alterar CELL para Número do Celular do Contato.

Reordenar Colunas

Altere a ordem das colunas no conjunto de dados de saída. Por exemplo, você pode querer ordenar as colunas em ordem alfabética com base no nome da coluna ou ordenar as colunas com base no tipo de dados (caractere, número inteiro e assim por diante).

Salvar Dados

Especifique onde salvar os dados gerados pelo fluxo de dados. Você pode salvar os dados em um conjunto de dados no Oracle Analytics ou em um banco de dados. É possível também especificar parâmetros de runtime ou alterar o nome do conjunto de dados padrão. Consulte Suporte de Banco de Dados para Fluxos de Dados.

Selecionar Colunas

Especifique quais colunas incluir ou excluir em seu fluxo de dados (o padrão é incluir todas as colunas de dados).

Dividir Colunas

Extraia dados de dentro das colunas. Por exemplo, se uma coluna contiver 001011Black, você poderá dividir esses dados em duas colunas separadas, 001011 e Black.

Previsão de Séries Temporais

Calcule valores previstos com base em dados históricos. Uma previsão utiliza uma coluna de tempo e uma coluna de destino de determinado conjunto de dados e calcula os valores previstos para a coluna de destino.

Treinar <tipo de modelo>

Treine modelos de aprendizado de máquina usando algoritmos para previsão numérica, várias classificações, classificação binária e clusterização. Consulte Etapas de Fluxo de Dados para Treinar Modelos de Aprendizado de Máquina.

Quando você tiver treinado um modelo de aprendizado de máquina, aplique-o aos seus dados usando a etapa Aplicar Modelo.

Transformar Coluna

Altere o formato, a estrutura ou os valores dos dados. Por exemplo, você poderá converter texto em maiúsculas, remover espaços à esquerda e à direita dos dados ou calcular uma porcentagem de aumento do valor.

União de Linhas

Mescle as linhas de duas origens de dados (conhecido como comando UNION na terminologia SQL). Você pode correlacionar colunas por ordem ou nome.