Oracle Analitik Yapay Zeka (AI) Yardımcısı'ndan Sonuçları Geliştirme

Verilerinizin dikkatli bir şekilde dizine alıp düzenleyerek Oracle Analitik Yapay Zeka Asistanınızdan aldığınız sonuçları iyileştirebilirsiniz.

Oracle Analitik Yapay Zeka (AI) Yardımcınız geniş dil modeli (LLM) tarafından desteklenir. Geniş dil modelleri (LLM) metni anlamada sayılardan daha iyidir, bu nedenle veri kümelerinizdeki boş değerleri "Bilinmiyor" veya "Kullanılamaz" gibi anlamlı metinlerle değiştirin. Ayrıca, müşterileri toplam satışa göre gruplara ayırmak veya sipariş tutarlarını küçük, orta ve büyük aralıklarına ayırmak gibi sayısal değerleri bölümlendirme yoluyla sonuçlarınızı iyileştirebilirsiniz. Verileri Hazırlarken Bölme Sütunu Oluşturma konusuna bakın.

Verilerinizi Oracle Analitik önerileri ile zenginleştirmek ve dönüştürmek, Yardımcı'ya daha fazla bağlam sağlayabilir. Örneğin, bir veri kümesinin sayısal bir tarihten bir haftanın gününü çıkarttığınız veri parçası çıkartmalarını içerecek şekilde dönüştürülmesi, Yardımcının "2024'teki tüm Cuma günü satışlarını göster" gibi bir bilgi istemine daha doğru yanıt verebileceği anlamına gelir. Verilerinizi Artırma ve Dönüştürme konusuna bakın.

Dizine alınmış verilerini okuyan herkes tarafından anlaşılabilecek net sütun adları kullanarak, yinelenen adlardan kaçınarak ve eş anlamlı sözcüklerden yararlanarak bu verilerdeki belirsizliği azaltabilirsiniz. Örneğin, veri kümeleri genellikle birden fazla tarih alanına sahiptir (sipariş tarihi, sevkiyat tarihi, fatura tarihi). Bir kişi "aya göre satışları göster" gibi bir soru sorduğunda bu durum karışıklığa neden olabilir. Tarih öndeğeri olarak atamak istediğiniz sütunda "Tarih" adlı bir eşanlamlı oluşturarak bunu önleyebilirsiniz. Veri Kümesi Sütunları İçin Eşanlamlıları Belirtme konusuna bakın.

Verilerinizi dizine alırken, dizine almak istediğiniz sütunları dikkatlice seçin. Kullanıcıların Yardımcı'dan metrikler, bölgeler ve tarihler gibi içgörüler ve görselleştirmeler sağlamasını isteyebilecekleri sütunları göz önünde bulundurun. Yardımcı içgörülerini geliştirmeden karmaşıklık katabileceğinden müşteri kimlikleri, stok tutma birimleri (SKU) veya adresler gibi yüksek kardinalite içeren sütunları dizine almaktan kaçının. Veri kümenizi dizine alırken Önerilen Dizin Ayarlarını Kullan'ı seçerek başlayın ve arama dizininizi oradan optimize etmek için ayrı sütun seçeneklerini geliştirin. Önerilen Dizin Ayarları Hakkında konusuna bakın.