ปรับปรุงการแสดงข้อมูลด้วยการวิเคราะห์ทางสถิติ

Oracle Analytics ช่วยให้คุณสามารถเพิ่มช่วงการวิเคราะห์ทางสถิติจากช่องการวิเคราะห์ของพาเนลข้อมูลซึ่งได้รับการคอนฟิเกอร์มาแล้วอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้คุณได้รับผลลัพธ์ที่ถูกต้องแม้จะไม่ได้เป็นผู้เชี่ยวชาญทางสถิติก็ตาม

.png

คุณคอนฟิเกอร์ตัวเลือกพื้นฐานสำหรับการวิเคราะห์เหล่านี้ในพาเนลไวยากรณ์ ตัวอย่างเช่น หากการแสดงข้อมูลของคุณวิเคราะห์ค่าใช้จ่ายตามเดือนที่ไม่อยู่ในข้อกำหนด คุณอาจใช้ตัวเลือก ช่วงเวลา เพื่อระบุจำนวนเดือนที่จะคาดการณ์ (ในตัวอย่างนี้ '3' จะคาดการณ์ช่วงเวลาสามเดือน ได้แก่ เดือนมกราคม กุมภาพันธ์ และมีนาคม จากจุดข้อมูลสุดท้ายในเดือนธันวาคม)

หากคุณต้องการควบคุมการตั้งค่าทางสถิติมากขึ้น หรือคุณต้องการใช้การวิเคราะห์ในการแสดงข้อมูลอื่นๆ ให้พิจารณาเพิ่มการคำนวณและใช้ตัวสร้างเอ็กซ์เพรสชันเพื่อกำหนดฟังก์ชันที่เทียบเท่ากัน (จากช่องข้อมูลในพาเนลข้อมูล ให้คลิก เพิ่ม (+) ตามด้วย สร้างการคำนวณ เพื่อแสดงตัวสร้างเอ็กซ์เพรสชัน) ตัวอย่างเช่น คุณอาจใช้ฟังก์ชัน FORECAST()

.png

โปรดดู สร้างอีลิเมนต์ข้อมูลที่คำนวณ

นอกจากนี้ คุณยังสามารถเข้าใช้ตัวเลือกการวิเคราะห์ทางสถิติโดยคลิกขวาในการแสดงข้อมูลและเลือก เพิ่มสถิติ

.png

คาดการณ์

ฟังก์ชันการคาดการณ์จะใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อคาดการณ์ค่าในอนาคตตามค่าที่มีอยู่ในแนวโน้มเชิงเส้น

คุณสามารถตั้งค่าจำนวนช่วงเวลาในอนาคตที่คุณต้องการคาดการณ์ค่าตามข้อมูลชุดเวลาที่มีอยู่ของคุณ โปรดดู เพิ่มการคาดการณ์ในการแสดงข้อมูล

Oracle รองรับโมเดลการคาดการณ์ประเภทเหล่านี้:

• Auto-Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) - ใช้เมื่อข้อมูลชุดเวลาในอดีตไม่ใช่แบบฤดูกาล แต่ให้ข้อสังเกตมากพอ (ข้อสังเกตอย่างน้อย 50 รายการ แต่ควรมากกว่า 100 รายการ) เพื่ออธิบายและคาดการณ์อนาคต
• Seasonal ARIMA - ใช้เมื่อข้อมูลของคุณมีรูปแบบการเปลี่ยนแปลงตามปกติที่เกิดขึ้นซ้ำในช่วงเวลาต่างๆ ตัวอย่างเช่น รูปแบบตามฤดูกาลในข้อมูลรายเดือนอาจเกิดขึ้นเมื่อมีค่าสูงเกิดขึ้นในช่วงเดือนฤดูร้อนและมีค่าลดลงในช่วงเดือนฤดูหนาว
• Exponential Triple Smoothing (ETS) - ใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลชุดเวลาที่เกิดซ้ำๆ ซึ่งไม่มีรูปแบบที่ชัดเจน ประเภทโมเดลนี้จะสร้างค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบทวีคูณที่พิจารณาแนวโน้มของข้อมูลเพื่อเกิดซ้ำในรอบเวลาต่างๆ เมื่อเวลาผ่านไป

หรือสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน 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)

หรือสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน CLUSTER เพื่อให้สามารถควบคุมการตั้งค่าได้มากขึ้น หรือหากคุณต้องการใช้คลัสเตอร์ในการแสดงข้อมูลอื่น โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์

ค่าผิดปกติ

ฟังก์ชันค่าผิดปกติจะแสดงเรคคอร์ดข้อมูลที่อยู่ห่างที่สุดจากความคาดหวังโดยเฉลี่ยของแต่ละค่า ตัวอย่างเช่น ค่าที่สูงหรือต่ำเกินไปที่เบี่ยงเบนมากที่สุดจากข้อสังเกตอื่นๆ จะอยู่ในชนิดนี้ ค่าผิดปกติสามารถบ่งบอกถึงความผันแปรในการวัด ข้อผิดพลาดการทดลอง หรือความใหม่ หากคุณเพิ่มค่าผิดปกติไปยังแผนภูมิที่มีคลัสเตอร์อยู่แล้ว ค่าผิดปกติจะแสดงเป็นรูปร่างที่แตกต่างออกไป

ค่าผิดปกติสามารถใช้การคลัสเตอร์แบบ K-Means หรือการคลัสเตอร์ตามลำดับชั้น โปรดดู สร้างคลัสเตอร์หรือค่าผิดปกติในการแสดงข้อมูล

หรือสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน 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

หรือสร้างการคำนวณที่กำหนดเองโดยใช้ฟังก์ชัน TRENDLINE เพื่อให้สามารถควบคุมการตั้งค่าได้มากขึ้น หรือหากคุณต้องการใช้เส้นแนวโน้มในการแสดงข้อมูลอื่น โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์

หรือคุณสามารถเพิ่มการคาดการณ์ เส้นแนวโน้ม และคลัสเตอร์ไปยังเวิร์กบุคโดยใช้ฟังก์ชันการวิเคราะห์แบบเฉพาะข้อความ โปรดดู ฟังก์ชันวิเคราะห์

คุณสามารถเชื่อมโยงพารามิเตอร์กับเส้นอ้างอิงของการแสดงข้อมูล หรือค่าวันที่หรือช่วงวันที่ของช่วง เมื่อคุณต้องการใช้ค่าพารามิเตอร์ในการวางเส้นหรือช่วงอ้างอิงบนการแสดงข้อมูล โปรดดู เชื่อมโยงพารามิเตอร์กับเส้นหรือช่วงอ้างอิง

เมื่อคุณคอนฟิเกอร์เส้นอ้างอิงในช่องการวิเคราะห์บนแผงข้อมูลไวยากรณ์ คุณอาจเลือกตัวเลือก ประเภท เพื่อแสดงเส้นหรือช่วง หรือใช้ตัวเลือก ฟังก์ชัน เพื่อเปลี่ยนเส้นดีฟอลต์เป็นค่าเฉลี่ย, เปอร์เซ็นต์ไทล์, N สูงสุด หรือใช้ตัวเลือกลำดับ Z เพื่อให้คอลัมน์ลำดับวันที่และวันที่จัดตำแหน่งเส้นอ้างอิงให้อยู่ด้านหน้าหรือด้านหลังการแสดงข้อมูล หากคุณเลือกคอลัมน์แอททริบิวที่ไม่ใช่วันที่ เช่น เมือง คุณสามารถเลือก ค่า เช่น Chicago ที่จะแสดงเส้นอ้างอิง