ฟังก์ชันการวิเคราะห์ฐานข้อมูล
ฟังก์ชันการวิเคราะห์ฐานข้อมูลช่วยให้คุณทำการวิเคราะห์ขั้นสูงและการวิเคราะห์การทำเหมืองข้อมูลได้ เช่น การตรวจหาความผิดปกติ การคลัสเตอร์ข้อมูล การสุ่มข้อมูล และการวิเคราะห์ความเกี่ยวข้อง ฟังก์ชันการวิเคราะห์จะใช้ได้เมื่อคุณเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล Oracle หรือ Oracle Autonomous Data Warehouse
เพื่อแสดงขั้นตอน Database Analytics ในโปรแกรมแก้ไขโฟลว์ข้อมูล คุณต้องเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล Oracle หรือ Oracle Autonomous Data Warehouse
| ประเภทฟังก์ชัน | คำอธิบาย |
|---|---|
|
การตรวจหาความผิดปกติแบบไดนามิค |
ตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลอินพุตของคุณโดยไม่มีโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการไฮไลต์การทำรายการทางการเงินที่ผิดปกติ เมื่อคุณใช้งานฟังก์ชันนี้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ให้คอนฟิเกอร์คอลัมน์การแบ่งพาร์ติชันเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด |
|
การคลัสเตอร์แบบไดนามิค |
คลัสเตอร์ข้อมูลอินพุตของคุณโดยไม่มีโมเดลที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการกำหนดและค้นหาเซกเมนต์ลูกค้าสำหรับวัตถุประสงค์ด้านการตลาด เมื่อคุณใช้งานฟังก์ชันนี้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ให้คอนฟิเกอร์คอลัมน์การแบ่งพาร์ติชันเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด |
|
ชุดรายการที่พบบ่อย |
สำรวจความสัมพันธ์ในข้อมูลโดยการระบุชุดรายการที่มักจะเกิดขึ้นพร้อมกัน เทคนิคการทำเหมืองข้อมูลนี้ยังรู้จักกันในชื่อการเรียนรู้กฎการเชื่อมโยง การวิเคราะห์ความเกี่ยวข้อง หรือการวิเคราะห์ตะกร้าตลาดในอุตสาหกรรมค้าปลีก หากคุณใช้ชุดรายการที่พบบ่อยเป็นเครื่องมือวิเคราะห์ตะกร้าตลาด คุณอาจพบว่าลูกค้าที่ซื้อแชมพูจะซื้อครีมนวดผมด้วย การดำเนินการนี้ใช้ทรัพยากรสูงและประสิทธิภาพจะขึ้นอยู่กับหลายปัจจัย เช่น ปริมาณชุดข้อมูลอินพุต ชุด ID การทำรายการ และชุดคอลัมน์ค่ารายการ ในการหลีกเลี่ยงไม่ให้ฐานข้อมูลมีประสิทธิภาพการทำงานลดลง ให้ลองใช้เปอร์เซ็นต์การรองรับขั้นต่ำที่สูงขึ้น (ค่าดีฟอลต์คือ 0.25) แล้วค่อยๆ ลดลงเพื่อช่วยให้มีชุดรายการในเอาต์พุตมากขึ้น |
|
การสุ่มเก็บตัวอย่างข้อมูล |
เลือกเปอร์เซ็นต์ตัวอย่างแบบสุ่มของข้อมูลจากตาราง คุณแค่ระบุเปอร์เซ็นต์ของข้อมูลที่ต้องการเก็บตัวอย่าง ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการสุ่มเก็บตัวอย่างข้อมูลของคุณสิบเปอร์เซ็นต์ |
|
การสร้างโทเค็นข้อความ |
วิเคราะห์ข้อมูลข้อความโดยการแยกย่อยเป็นคำเฉพาะและนับการเกิดซ้ำของแต่ละคำ เมื่อคุณรันโฟลว์ข้อมูล Oracle Analytics จะสร้างตารางในฐานข้อมูลที่ชื่อ DR$IndexName$I ซึ่งมีข้อความโทเค็นและรายละเอียดเกี่ยวกับจำนวนโทเค็น ใช้ตาราง DR$IndexName$I เพื่อสร้างชุดข้อมูล
การเชื่อมต่อฐานข้อมูลที่คุณใช้สำหรับโฟลว์ข้อมูลจะต้องมีสิทธิ์พิเศษในฐานข้อมูล โปรดตรวจสอบกับผู้ดูแลระบบในเรื่องต่อไปนี้
|
|
ชุดเวลา |
ชุดเวลาเป็นเทคนิคการทำเหมืองข้อมูลที่คาดการณ์มูลค่าเป้าหมายตามประวัติที่ทราบของค่าเป้าหมาย อินพุตในการวิเคราะห์ชุดเวลาเป็นลำดับของค่าเป้าหมาย ซึ่งจะให้การประมาณของค่าเป้าหมายสำหรับแต่ละช่วงเวลา ซึ่งสามารถรวมช่วงเวลาได้สูงสุด 30 ช่วงเวลาที่เกินจากข้อมูลในอดีต โมเดลยังคำนวณสถิติต่าง ๆ ที่วัดความเหมาะสมกับข้อมูลในอดีต สถิติเหล่านี้พร้อมใช้งานเป็นชุดข้อมูลเอาต์พุตเพิ่มเติมผ่านการตั้งค่าพารามิเตอร์ หมายเหตุ: อัลกอริทึมชุดเวลาพร้อมใช้งานจากฐานข้อมูล Oracle เวอร์ชัน 18c เป็นต้นไปเท่านั้น |
|
การเลิกกำหนดจุดอ้างอิงข้อมูล |
ย้ายข้อมูลที่เก็บอยู่ในคอลัมน์ไปยังรูปแบบแถว ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการย้ายหลายคอลัมน์ที่แสดงค่าเมตริครายรับสำหรับแต่ละปัไปยังคอลัมน์รายรับเดียวที่มีหลายแถวค่าสำหรับไดเมนชันปี คุณแค่เลือกคอลัมน์เมตริคที่จะย้ายและระบุชื่อให้กับคอลัมน์ใหม่ คุณจะได้รับชุดข้อมูลใหม่ที่มีคอลัมน์น้อยลงและมีแถวมากขึ้น |
หมายเหตุ: ในการใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์ ให้ตรวจสอบว่าผู้ดูแลระบบได้ใช้งานฟังก์ชันการวิเคราะห์แล้ว (คอนโซล, ระบบขั้นสูง, ประสิทธิภาพและการทำงานร่วมกัน, ใช้งานโหนดการวิเคราะห์ฐานข้อมูลในโฟลว์ข้อมูล)