Ce paşi pot folosi pentru a organiza şi integra datele?

Adăugare coloane

Adăugaţi coloane personalizate la setul dvs. de date de destinaţie. De exemplu, aţi putea calcula valoarea stocului înmulţind numărul de bucăţi dintr-o coloană UNITS cu preţul de vânzare dintr-o coloană RETAIL_PRICE (asta înseamnă, UNITS * RETAIL_PRICE).

Adăugare date

Adăugaţi surse de date în fluxul de date. De exemplu, dacă fuzionaţi două seturi de date, adăugaţi ambele seturi de date la fluxul de date. Consultaţi Suport la baze de date pentru fluxurile de date.

Agregare

Creaţi totaluri de grup prin aplicarea funcţiilor de agregare. De exemplu, total, sumă sau medie.

Analizare sentiment

Detectaţi sentimentul pentru o anumită coloană de text (doar pentru limba engleză). De exemplu, puteţi analiza feedbackul de la clienţi pentru a determina dacă este pozitiv sau negativ. Analiza de sentiment evaluează textul pe baza cuvintelor şi expresiilor care indică o emoţie pozitivă, neutră sau negativă. Pe baza rezultatului analizei, o nouă coloană conţine Pozitiv, Neutru sau Negativ.

Aplicare model AI

Analizaţi datele utilizând un model de inteligenţă artificială. De exemplu, puteţi detecta obiecte, clasifica imagini sau detecta text utilizând un model creat în serviciul OCI Vision. Consultaţi Utilizarea modelelor Oracle Cloud Infrastructure Vision în Oracle Analytics. Puteţi efectua o analiză a limbii, precum analiza de sentiment şi detectarea limbii, utilizând modele create în OCI Language Service.

Aplicare model

Analizaţi datele prin aplicarea unui model de învăţare automată din Oracle Machine Learning sau OCI Data Science. De exemplu, puteţi crea un model de clasificare, pentru a anticipa dacă e-mailurile sunt de tip e-mail nesolicitat sau nu. Consultaţi Aplicarea la un set de date a unui model Oracle de învăţare automată, predictiv sau înregistrat.

Aplicare script personalizat

Transformaţi-vă datele utilizând o funcţie, cum ar fi una definită în Oracle Cloud Infrastructure (OCI). De exemplu, puteţi utiliza o funcţie pentru a converti textul din engleză în spaniolă sau germană. Administratorul Oracle Analytics înregistrează aceste funcţii pentru a vi le pune la dispoziţie.

AutoML

Utilizaţi capacitatea AutoML a Oracle Autonomous Data Warehouse, care vă poate recomanda un model predictiv şi-l poate instrui în locul dvs. Pasul AutoML vă analizează datele, calculează cel mai bun algoritm de utilizat şi înregistrează un model de predicţie în Oracle Analytics. Analizele sunt calculate în baza de date, nu în Oracle Analytics. Acest pas este disponibil în selectorul de paşi când sunteţi conectat la un set de date bazat pe Oracle Autonomous Data Warehouse.

Consultaţi Instruirea unui model predictiv utilizând AutoML în Autonomous Data Warehouse.

Tutorial

Grupare

Asignaţi valorile datelor în categorii, precum ridicat, redus sau mediu. De exemplu, puteţi categoriza valorile pentru RISK în trei bin-uri: mici, medii şi mari.

Ramură

Creează rezultate multiple dintr-un flux de date. De exemplu, dacă aveţi date despre tranzacţiile de vânzări în funcţie de ţară, puteţi salva datele pentru Statele Unite în prima ramură şi cele pentru Canada în a doua ramură.

Creare cub Essbase

Creaţi un cub Essbase dintr-o foaie de calcul sau o bază de date.

Valoare cumulată

Calculaţi totaluri cumulate, precum o agregare în mişcare sau o agregare în rulare.

Analize baze de date

Efectuaţi analiza avansată şi analiza pentru data mining. De exemplu, puteţi să detectaţi anomalii, date despre cluster, date generice şi să efectuaţi analize de afinitate. Acest pas este disponibil în selectorul de paşi când sunteţi conectat la un set de date bazat pe Oracle Database sau Oracle Autonomous Data Warehouse. Analizele sunt calculate în baza de date, nu în Oracle Analytics. Consultaţi Funcţii de analiză pentru baze de date.

Filtrare

Selectaţi numai datele de care sunteţi interesat. De exemplu, puteţi crea un filtru pentru a limita datele veniturilor din vânzări ale unei coloane la anii 2020 - 2022.

Analiza graficelor

Efectuaţi o analiză geo-spaţială, cum ar fi calcularea distanţei sau a numărului de salturi între două vârfuri. Acest pas este disponibil în selectorul de paşi când sunteţi conectat la un set de date bazat pe Oracle Database sau Oracle Autonomous Data Warehouse. Analizele sunt calculate în baza de date, nu în Oracle Analytics. Consultaţi Funcţii de analiză pentru grafice.

Grupare

Categorisiţi datele non-numerice în grupuri definite de dvs. De exemplu, puteţi adăuga comenzi pentru liniile de business Communication şi Digital într-un grup numit Technology şi comenzile pentru Games şi Stream într-un grup numit Entertainment.

Efectuare join

Combinaţi datele din mai multe surse de date efectuând un join de bază de date pe baza unei coloane comune. De exemplu, aţi putea reuni un set de date Comenzi cu un set de date Customer_orders utilizând un câmp de identificare a clientului.

Fuzionare

Combinaţi mai multe coloane într-o singură coloană. De exemplu, puteţi fuziona coloanele Adresă stradă, Nume stradă, Stat şi Cod poştal într-o singură coloană.

Redenumire coloane

Modificaţi numele unei coloane într-unul mai semnificativ. De exemplu, puteţi modifica CELL la număr de telefon mobil contact.

Reordonarea coloanelor

Modificaţi ordinea coloanelor în setul de date rezultat. De exemplu, aţi putea să ordonaţi coloanele alfabetic, după numele coloanei, sau să ordonaţi coloanele după tipul de date (caractere, număr întreg etc.).

Salvare date

Specificaţi unde să salvaţi datele generate de fluxul de date. Puteţi salva datele într-un set de date din Oracle Analytics sau într-o bază de date. Puteţi specifica şi parametri de runtime, sau să modificaţi numele setului de date prestabilit. Consultaţi Suport la baze de date pentru fluxurile de date.

Selectare coloane

Specificaţi ce coloane de date trebuie incluse în sau excluse din fluxul de date (opţiunea prestabilită este includerea tuturor coloanelor de date).

Divizare coloane

Extrageţi datele din coloane. De exemplu, dacă o coloană conţine 001011Black, puteţi defalca aceste date în două coloane diferite, 001011 şi Black.

Prognoză serie temporală

Calculaţi valorile prognozate pe baza datelor istorice. O prognoză preia o coloană temporală şi o coloană de destinaţie dintr-un anumit set de date şi calculează valorile prognozate pentru coloana de destinaţie.

Instruire <tip de model>

Instruirea modelelor de învăţare automată utilizând algoritmi pentru predicţie numerică, mai multe clasificări, clasificare binară şi clusterizare. Consultaţi Paşii fluxului de date pentru instruirea modelelor de învăţare automată.

Atunci când aţi instruit un model de învăţare automată, aplicaţi-l datelor utilizând pasul Aplicare Model.

Transformare coloană

Modificaţi formatul, structura sau valorile datelor. De exemplu, puteţi converti textul în litere mari, ajusta spaţiile de la începutul şi sfârşitul datelor sau calcula o creştere procentuală a valorii.

Reunire rânduri

Fuzionaţi rândurile din două surse de date (acţiune cunoscută drept comandă UNION în limbaj SQL). Puteţi asocia coloanele în funcţie de ordine sau de nume.