ปรับปรุงการแสดงข้อมูลด้วยการวิเคราะห์ทางสถิติ
การวิเคราะห์ทางสถิติช่วยให้คุณสามารถไฮไลต์คลัสเตอร์หรือค่าผิดปกติ เพิ่มการคาดการณ์ รวมทั้งแสดงเส้นแนวโน้มและเส้นอ้างอิงในเวิร์กบุค
ก่อนที่คุณจะเริ่มต้นด้วยการวิเคราะห์ทางสถิติ
หากต้องการเพิ่มการวิเคราะห์ทางสถิติไปยังเวิร์กบุค เช่น การคาดการณ์ ค่าผิดปกติ และเส้นแนวโน้ม คุณสามารถใช้การวิเคราะห์แบบพร้อมใช้ในช่องการวิเคราะห์ของพาเนลข้อมูล หรือใช้ฟังก์ชันในตัวสร้างเอ็กซ์เพรสชันหากคุณต้องการควบคุมคอนฟิเกอเรชันมากขึ้น
Oracle Analytics ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มช่วงการวิเคราะห์ทางสถิติจากช่องการวิเคราะห์ของพาเนลข้อมูลซึ่งได้รับการคอนฟิเกอร์มาแล้วอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม้จะไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญทางสถิติก็ตาม
.png
คุณจะคอนฟิเกอร์ตัวเลือกสำหรับการวิเคราะห์ให้ตรงกับความต้องการของคุณ ตัวอย่างเช่น หากการแสดงข้อมูลของคุณวิเคราะห์ค่าใช้จ่ายตามเดือนที่ไม่อยู่ในข้อกำหนด คุณอาจใช้ตัวเลือก ช่วงเวลา เพื่อระบุจำนวนเดือนที่จะคาดการณ์ ในตัวอย่างนี้ '3' จะคาดการณ์สามเดือน ได้แก่ มกราคม กุมภาพันธ์ และมีนาคม จากจุดข้อมูลสุดท้ายของเดือนธันวาคม
หากคุณต้องการควบคุมการตั้งค่าทางสถิติมากขึ้น หรือคุณต้องการใช้การวิเคราะห์ในการแสดงข้อมูลอื่นๆ ให้พิจารณาเพิ่มการคำนวณและใช้ตัวสร้างเอ็กซ์เพรสชันเพื่อกำหนดฟังก์ชันที่เทียบเท่ากัน จากช่องข้อมูล ให้คลิก เพิ่ม (+) ตามด้วย สร้างการคํานวณ เพื่อแสดงตัวสร้างเอ็กซ์เพรสชัน ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้ฟังก์ชัน FORECAST()
โปรดดู สร้างอีลิเมนต์ข้อมูลที่คำนวณ
เคล็ดลับ: นอกจากนี้ คุณยังสามารถเข้าใช้ตัวเลือกการวิเคราะห์ทางสถิติโดยคลิกขวาในการแสดงข้อมูลและเลือก เพิ่มสถิติ
.png
ฉันสามารถเพิ่มการวิเคราะห์ทางสถิติอะไรไปยังการแสดงข้อมูลได้บ้าง
เพิ่มการวิเคราะห์ทางสถิติเหล่านี้ในการแสดงข้อมูลของคุณเพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับข้อมูลมากขึ้น
.png
คาดการณ์
ฟังก์ชันการคาดการณ์จะใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อคาดการณ์ค่าในอนาคตตามค่าที่มีอยู่ในแนวโน้มเชิงเส้น
คุณสามารถตั้งค่าช่วงเวลาในอนาคตเพื่อคาดการณ์ค่าตามชุดเวลาในข้อมูลของคุณ โปรดดู เพิ่มการคาดการณ์ในการแสดงข้อมูล
Oracle รองรับโมเดลการคาดการณ์ประเภทเหล่านี้:
- Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) - ประเภทนี้เหมาะสมเมื่อข้อมูลชุดเวลาในอดีตไม่ใช่แบบฤดูกาล แต่ให้ข้อสังเกตมากพอ (ข้อสังเกตอย่างน้อย 50 รายการ แต่ควรมากกว่า 100 รายการ) เพื่ออธิบายและคาดการณ์อนาคต
- Seasonal ARIMA - ประเภทนี้เหมาะสมเมื่อข้อมูลของคุณมีรูปแบบการเปลี่ยนแปลงตามปกติที่เกิดขึ้นซ้ำในช่วงเวลาต่างๆ ตัวอย่างเช่น รูปแบบตามฤดูกาลในข้อมูลรายเดือนอาจเกิดขึ้นเมื่อมีค่าสูงเกิดขึ้นในช่วงเดือนฤดูร้อนและมีค่าลดลงในช่วงเดือนฤดูหนาว
- Exponential Triple Smoothing (ETS) - ประเภทนี้เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลชุดเวลาที่เกิดซ้ำๆ ซึ่งไม่มีรูปแบบที่ชัดเจน ประเภทโมเดลนี้จะสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทวีคูณที่พิจารณาแนวโน้มของข้อมูลเพื่อเกิดซ้ำในรอบเวลาต่างๆ เมื่อเวลาผ่านไป
- Prophet - ประเภทนี้จะเหมาะเมื่อชุดข้อมูลของคุณครอบคลุมช่วงเวลาที่ขยาย มีฤดูกาลที่รุนแรงหลายฤดูกาล มีเหตุการณ์ผิดปกติที่ทราบก่อนหน้านี้ มีจุดข้อมูลหายไป หรือมีค่าผิดปกติขนาดใหญ่
คุณยังสามารถสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน FORECAST เพื่อให้สามารถควบคุมการตั้งค่าได้มากขึ้น หรือหากคุณต้องการใช้การคาดการณ์ในการแสดงข้อมูลอื่น โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์
คลัสเตอร์
ฟังก์ชันคลัสเตอร์จะจัดกลุ่มออบเจกต์ในแบบที่ออบเจกต์ในกลุ่มเดียวกันเพื่อแสดงความเกี่ยวเนื่องและการเชื่อมต่อระหว่างกันมากกว่าออบเจกต์ในกลุ่มอื่นๆ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้สีต่างๆ ในแผนภูมิกระจายเพื่อแสดงคลัสเตอร์ของกลุ่มต่างๆ โปรดดู สร้างคลัสเตอร์หรือค่าผิดปกติในการแสดงข้อมูล
- การคลัสเตอร์แบบ K-means - ใช้เพื่อแบ่งพาร์ติชันข้อสังเกต "n" เป็นคลัสเตอร์ "k" ซึ่งข้อสังเกตแต่ละรายการเป็นของคลัสเตอร์ที่มีค่ามีนที่ใกล้เคียงที่สุด ซึ่งใช้เป็นต้นแบบของคลัสเตอร์
- การคลัสเตอร์ตามลำดับชั้น - ใช้เพื่อสร้างลำดับชั้นของคลัสเตอร์ที่สร้างโดยใช้แนวทางแบบ Agglomerative (ล่างขึ้นบน) หรือแนวทางแบบ Divisive (บนลงล่าง)
CLUSTER เพื่อให้สามารถควบคุมการตั้งค่าได้มากขึ้น หรือหากคุณต้องการใช้คลัสเตอร์ในการแสดงข้อมูลอื่น โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์ค่าผิดปกติ
ฟังก์ชันค่าผิดปกติจะแสดงเรคคอร์ดข้อมูลที่อยู่ห่างที่สุดจากความคาดหวังโดยเฉลี่ยของแต่ละค่า ตัวอย่างเช่น ค่าที่สูงหรือต่ำเกินไปที่เบี่ยงเบนมากที่สุดจากข้อสังเกตอื่นๆ จะอยู่ในชนิดนี้ ค่าผิดปกติสามารถบ่งบอกถึงความผันแปรในการวัด ข้อผิดพลาดการทดลอง หรือความใหม่ หากคุณเพิ่มค่าผิดปกติไปยังแผนภูมิที่มีคลัสเตอร์อยู่แล้ว ค่าผิดปกติจะแสดงเป็นรูปร่างที่แตกต่างออกไป
ค่าผิดปกติสามารถใช้การคลัสเตอร์แบบ K-Means หรือการคลัสเตอร์ตามลำดับชั้น โปรดดู สร้างคลัสเตอร์หรือค่าผิดปกติในการแสดงข้อมูล
คุณยังสามารถสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน OUTLIER เพื่อให้สามารถควบคุมการตั้งค่าได้มากขึ้น หรือหากคุณต้องการใช้ค่าผิดปกติในการแสดงข้อมูลอื่น โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์
เส้นอ้างอิง
ฟังก์ชันเส้นอ้างอิงจะกำหนดเส้นแนวนอนหรือแนวตั้งในแผนภูมิที่สอดคล้องกับค่าแกน X หรือแกน Y โปรดดู เพิ่มรายการอ้างอิงให้กับการแสดงข้อมูล
- เส้น - คุณสามารถเลือกที่จะคำนวณเส้นระหว่างค่าเฉลี่ย ค่าต่ำสุด และค่าสูงสุด ตัวอย่างเช่น ในอุตสาหกรรมสายการบิน หากมีการพล็อตจำนวนผู้โดยสารกับเวลา เส้นอ้างอิงสามารถแสดงให้เห็นว่าจำนวนผู้โดยสารของเดือนหนึ่งๆ อยู่เหนือหรือต่ำกว่าค่าเฉลี่ย
- ช่วง - ช่วงแสดงถึงช่วงสูงหรือช่วงต่ำของจุดข้อมูล คุณสามารถเลือกตัวเลือกที่กำหนดเองหรือฟังก์ชันค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และระหว่างค่าเฉลี่ย ค่าสูงสุด และค่าต่ำสุด ตัวอย่างเช่น หากคุณกำลังวิเคราะห์ยอดขายตามเดือน และคุณใช้ช่วงอ้างอิงที่กำหนดเองจากค่าเฉลี่ยถึงค่าสูงสุด คุณสามารถระบุเดือนที่ยอดขายสูงกว่าค่าเฉลี่ย แต่ต่ำกว่าค่าสูงสุดได้
เส้นแนวโน้ม
ฟังก์ชันเส้นแนวโน้มระบุแนวทางทั่วไปของเมตริคที่ต้องการ เส้นแนวโน้มคือเส้นตรงที่เชื่อมต่อจุดจำนวนหนึ่งบนกราฟ เส้นแนวโน้มช่วยคุณวิเคราะห์ทิศทางเฉพาะของกลุ่มชุดค่าในการแสดงข้อมูล โปรดดู เพิ่มการวิเคราะห์ทางสถิติไปยังการแสดงข้อมูล
- เชิงเส้น - ใช้กับข้อมูลเชิงเส้น ข้อมูลของคุณเป็นเส้นตรงหากรูปแบบในจุดข้อมูลมีลักษณะคล้ายกับเส้น เส้นแนวโน้มที่เป็นเส้นตรงแสดงให้เห็นว่าเมตริคของคุณเพิ่มขึ้นหรือลดลงในอัตราเสถียร
- พหุคูณ - ใช้เส้นโค้งนี้เมื่อข้อมูลผันผวน ซึ่งมีประโยชน์สำหรับการวิเคราะห์กำไรและขาดทุนในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เป็นต้น
- ทวีคูณ - ใช้เส้นโค้งนี้เมื่อค่าข้อมูลเพิ่มหรือตกลงที่อัตราสูงขึ้นมาก คุณไม่สามารถสร้างเส้นแนวโน้มแบบทวีคูณหากข้อมูลของคุณมีค่าศูนย์หรือค่าที่เป็นลบ
คุณยังสามารถสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน TRENDLINE เพื่อให้สามารถควบคุมการตั้งค่าได้มากขึ้น หรือหากคุณต้องการใช้เส้นแนวโน้มในการแสดงข้อมูลอื่น โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์
เพิ่มการวิเคราะห์ทางสถิติไปยังการแสดงข้อมูล
การวิเคราะห์ทางสถิติช่วยให้คุณสามารถไฮไลต์คลัสเตอร์หรือค่าผิดปกติ เพิ่มการคาดการณ์ รวมทั้งแสดงเส้นแนวโน้มและเส้นอ้างอิงในเวิร์กบุค เลือกรายการดังกล่าวบนแท็บการวิเคราะห์ของช่อง ข้อมูล ในโปรแกรมแก้ไขเวิร์กบุค
หรือคุณสามารถเพิ่มการคาดการณ์ เส้นแนวโน้ม และคลัสเตอร์ไปยังเวิร์กบุคโดยใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์แบบเฉพาะข้อความ โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์
- บนโฮมเพจ ให้วางเคอร์เซอร์เหนือเวิร์กบุค คลิก การดำเนินการ แล้วเลือก เปิด
- ใน ช่องข้อมูล คลิกไอคอน การวิเคราะห์
- ลากและวาง คลัสเตอร์ หรือ ค่าผิดปกติ จากช่อง การวิเคราะห์ ไปยังการแสดงข้อมูล
- ในการคอนฟิเกอร์ฟังก์ชันการวิเคราะห์ ให้คลิก คุณสมบัติ ในแผงข้อมูลไวยากรณ์ และใช้ตัวเลือกในช่อง การวิเคราะห์
เพิ่มการคาดการณ์ในการแสดงข้อมูล
เพิ่มการคาดการณ์ในเวิร์กบุคของคุณตาม Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA), Seasonal ARIMA, Exponential Triple Smoothing (ETS) หรือ Prophet ตัวอย่างเช่น คุณอาจต้องการคาดการณ์อุณหภูมิฤดูร้อนโดยอิงจากข้อมูลจากฤดูร้อนปีก่อนๆ
- ในช่องข้อมูล คลิก การวิเคราะห์
- ใช้ช่อง การวิเคราะห์ ในแผงข้อมูลไวยากรณ์เพื่อเปลี่ยนการตั้งค่าดีฟอลต์สำหรับโมเดล
ตัวอย่างเช่น คุณสามารถเปลี่ยนประเภทโมเดลดีฟอลต์ ARIMA ตามฤดูกาล เป็น Prophet หรือใช้ งวด เพื่อระบุจำนวนงวดที่จะคาดการณ์
เพิ่มรายการอ้างอิงให้กับการแสดงข้อมูล
เส้นอ้างอิงช่วยให้คุณสามารถระบุค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน ค่าเปอร์เซ็นต์ และข้อมูลที่คล้ายกันในการแสดงข้อมูล
คุณสามารถใช้คอลัมน์การวัด แอททริบิว วันที่ และวันที่ที่รับค่ามาเพื่อสร้างเส้นและช่วงอ้างอิง
วันที่ที่ได้รับคือคอลัมน์ที่มีระดับความละเอียดต่างกัน เช่น ปี ไตรมาส เดือน และวัน Oracle Analytics จะสร้างคอลัมน์วันที่ที่ได้รับสําหรับคอลัมน์วันที่ เวลา หรือเวลาระบบในชุดข้อมูลโดยอัตโนมัติ
คุณสามารถเชื่อมโยงพารามิเตอร์กับค่าของเส้นอ้างอิงหรือช่วงการอ้างอิงในการแสดงข้อมูล เมื่อคุณต้องการใช้ค่าพารามิเตอร์ในการวางเส้นหรือช่วงอ้างอิงบนการแสดงข้อมูล โปรดดู เชื่อมโยงพารามิเตอร์กับเส้นหรือช่วงอ้างอิง
เมื่อคุณคอนฟิเกอร์เส้นอ้างอิงในช่องการวิเคราะห์บนช่องคุณสมบัติในแผงข้อมูลไวยากรณ์ คุณอาจเลือกตัวเลือก ประเภท เพื่อแสดงเส้นหรือช่วง หรือใช้ตัวเลือก ฟังก์ชัน เพื่อเปลี่ยนเส้นดีฟอลต์เป็นค่าเฉลี่ย, เปอร์เซ็นต์ไทล์, N สูงสุด หรือใช้ตัวเลือกลำดับ Z เพื่อให้คอลัมน์ลำดับวันที่และวันที่จัดตำแหน่งเส้นอ้างอิงให้อยู่ด้านหน้าหรือด้านหลังการแสดงข้อมูล หากคุณเลือกคอลัมน์แอททริบิวที่ไม่ใช่วันที่ เช่น เมือง คุณสามารถเลือก ค่า เช่น Chicago ที่จะแสดงเส้นอ้างอิง
- บนโฮมเพจ ให้วางเคอร์เซอร์เหนือเวิร์กบุค คลิก การดำเนินการ แล้วเลือก เปิด
- ในแผงข้อมูล ข้อมูล ให้คลิก การวิเคราะห์
- คลิกเพิ่มสถิติ
แล้วเลือกรายการอ้างอิง - ใช้คอลัมน์เพื่อเลือกแอททริบิวการวัด วันที่ หรือไม่ใช่วันที่
- ในช่อง การวิเคราะห์ เลือกคุณสมบัติเพื่ออัปเดต
- คลิก บันทึก
สร้างคลัสเตอร์หรือค่าผิดปกติในการแสดงข้อมูล
เพิ่มคลัสเตอร์และค่าผิดปกติไปยังเวิร์กบุคของคุณ
- บนโฮมเพจ ให้วางเคอร์เซอร์เหนือเวิร์กบุค คลิก การดำเนินการ แล้วเลือก เปิด
- ในช่องข้อมูล คลิก การวิเคราะห์
- ลากและวาง คลัสเตอร์ หรือ ค่าผิดปกติ จากช่อง การวิเคราะห์ ไปยังการแสดงข้อมูล
- ในการคอนฟิเกอร์ฟังก์ชันการวิเคราะห์ ให้คลิก การวิเคราะห์ ในช่อง คุณสมบัติ