Vilka steg kan jag använda för att organisera och integrera mina data?

Lägga till kolumner

Lägg till anpassade kolumner i måldatamängden. Du skulle till exempel kunna beräkna värdet på lagret genom att multiplicera antalet enheter i kolumnen UNITS med försäljningspriset i kolumnen RETAIL_PRICE (det vill säga UNITS * RETAIL_PRICE).

Lägga till data

Lägg till datakällor i dataflödet. Om du till exempel slår samman två datamängder kan du lägga till båda datamängderna i dataflödet. Se Databasstöd för dataflöden.

Aggregera

Skapa gruppsummor genom att tillämpa aggregeringsfunktioner. till exempel antal, summa eller genomsnitt.

Analysera sentiment

Upptäck sentiment för en angiven textkolumn (endast på engelska). Du kan till exempel analysera feedback från kunder för att avgöra om den är positiv eller negativ. I sentimentanalyser utvärderas text baserat på ord och fraser som anger en positiv, neutral eller negativ känsla. Utifrån analysens resultat innehåller en ny kolumn positivt, neutralt eller negativt.

Tillämpa AI-modell

Analysera data med hjälp av en modell baserad på artificiell intelligens. Du skulle t.ex. kunna utföra objektavkänning, bildklassificering eller textavkänning med hjälp av en modell som skapats i OCI Vision-tjänsten. Se Använd OCI Vision-modeller i Oracle Analytics. Du kan också utföra språkanalyser som sentimentanalys och språkigenkänning med modeller som skapats i OCI Language Service.

Använd modell

Analysera data genom att tillämpa en maskininlärningsmodell från Oracle Machine Learning eller OCI Data Science. Du skulle t.ex. kunna ha skapat en klassificeringsmodell för att förutsäga om e-postmeddelanden är skräppost eller inte skräppost. Se Tillämpa en förutsägelsemodell eller registrerad modell från Oracle Machine Learning på en datamängd.

Använd anpassat skript

Transformera dina data med hjälp av en funktion, t.ex. en som definieras i Oracles molninfrastruktur (OCI). Du skulle till exempel kunna använda en funktion för att konvertera engelsk text till spanska eller tyska. Administratören av Oracle Analytics registrerar de här funktionerna så att de blir tillgängliga för dig.

AutoML

Låt funktionen för automatisk maskininlärning (AutoML) i Oracle Autonomous Data Warehouse ge dig rekommendationer och träna en förutsägelsemodell åt dig. I steget AutoML analyseras dina data, beräknas den bästa algoritmen att använda och registreras en förutsägelsemodell i Oracle Analytics. Analyserna beräknas i databasen och inte i Oracle Analytics. Det här steget är tillgängligt i stegväljaren när du har anslutit till en datamängd baserad på Oracle Autonomous Data Warehouse.

Se Träna en förutsägelsemodell med AutoML i Oracle Autonomous Data Warehouse.

Självstudier

Behållare

Tilldela datavärden till kategorier, t.ex. hög, låg eller medel. Du skulle till exempel kunna kategorisera värden för RISK i tre behållare för låg, medel och hög.

Gren

Skapa flera utdata från ett dataflöde. Om du till exempel har försäljningstransaktionsdata baserade på land skulle du kunna spara data för USA i den första grenen och data för Kanada i den andra grenen.

Skapa Essbase-kub

Skapa en Essbase-kub utifrån ett kalkylblad eller en databas.

Ackumulerat värde

Beräkna ackumulerade summor, t.ex. rörliga aggregeringar eller löpande aggregeringar.

Databasanalys

Utför avancerade analyser och analyser av datautvinning. Du kan till exempel identifiera avvikelser, klustra data, sampla data och utföra affinitetsanalys. Det här steget är tillgängligt i stegväljaren när du har anslutit till en datamängd baserad på Oracle Database eller Oracle Autonomous Data Warehouse. Analyserna beräknas i databasen och inte i Oracle Analytics. Se Funktioner för databasanalys.

Filtrera

Välj endast de data du är intresserad av. Du kan till exempel skapa ett filter för att begränsa försäljningsintäktsdata till åren 2020 till och med 2022.

Diagramanalys

Utför geospatial analys, t.ex. beräkna avståndet eller antalet hopp mellan två vertexpunkter. Det här steget är tillgängligt i stegväljaren när du har anslutit till en datamängd baserad på Oracle Database eller Oracle Autonomous Data Warehouse. Analyserna beräknas i databasen och inte i Oracle Analytics. Se Funktioner för diagramanalys.

Gruppera

Kategorisera icke-numeriska data i grupper som du definierar. Du skulle till exempel kunna placera order för affärsområdena Kommunikation och Digitalt i en grupp benämnd Teknik, och order för Spel och Strömning i en grupp benämnd Underhållning.

Koppla

Kombinera data från flera datakällor med hjälp av en databaskoppling baserad på en gemensam kolumn. Du skulle till exempel kunna koppla datamängden Orders till datamängden Customer_orders med hjälp av ett fält för kund-id.

Slå samman

Kombinera flera kolumner till en enda kolumn. Du kan till exempel slå samman kolumnerna för gatuadress, gatunamn, delstat och postnummer till en kolumn.

Ändra namn på kolumner

Ändra namnet på en kolumn till något mer meningsfullt. Du kanske till exempel ändrar CELL till Mobilnummer till kontaktperson.

Sortera om kolumner

Ändra kolumnernas ordning i utdatamängden. Du kanske till exempel vill ordna kolumnerna i alfabetisk ordning utifrån kolumnnamn eller ordna kolumnerna utifrån datatyp (tecken, heltal osv.).

Spara data

Ange var du vill spara de data som genereras av dataflödet. Du kan spara dessa data i en datamängd i Oracle Analytics eller en databas. Du kan också ange exekveringsparametrar eller ändra datamängdens standardnamn. Se Databasstöd för dataflöden.

Välj kolumner

Ange vilka datakolumner som ska inkluderas i eller exkluderas från dataflödet (standard är att inkludera alla datakolumner).

Dela kolumner

Extrahera data inifrån kolumner. Om en kolumn till exempel innehåller 001011Black skulle du kunna dela dessa data i två separata kolumner, 001011 och Black.

Prognos för tidsserier

Beräkna prognosvärden utifrån historiska data. I en prognos beräknas prognosvärden för målkolumnen utifrån en tidskolumn och en målkolumn i en given datamängd.

Träna modelltyp

Träna maskininlärningsmodeller med algoritmer för numerisk prediktion, multiklassificering, binär klassificering och klustring. Se Dataflödessteg för träning av maskininlärningsmodeller.

När du tränat en maskininlärningsmodell tillämpar du den på dina data med steget Använd modell.

Transformera kolumn

Ändra format, struktur eller värde för data. Du kan till exempel konvertera text till versaler, ta bort inledande eller avslutande blanksteg från data, eller beräkna en procentuell värdeökning.

Förena rader

Slå samman raderna från två datakällor (kallas för kommandot UNION inom SQL-terminologi). Du kan matcha kolumner per ordning eller namn.