Veritabanı Analitik Fonksiyonları

Veritabanı analitik fonksiyonları, gelişmiş analiz ve veri inceleme analizi gerçekleştirmenize olanak tanır. Örneğin anormallikleri tespit etme, veri kümeleme, veri örnekleme ve eğilim analizi. Analitik Fonksiyonları, bir Oracle veritabanına veya Oracle Otonom Veritabanı Ambarı'na bağlandığınızda kullanılabilir.

LiveLabs Sprint

Veri akışı düzenleyicisinde Veritabanı Analitiği adımını görüntülemek için bir Oracle veritabanına veya Oracle Kendi Kendini Yöneten Veri Ambarı'na bağlanmanız gerekir.

Fonksiyon Tipleri	Açıklama
Dinamik Anormallik Tespiti	Girdi verilerinizdeki anormallikleri öntanımlı bir model olmadan tespit edin. Örneğin, olağan dışı finansal işlemleri vurgulamak isteyebilirsiniz. Bu fonksiyonu büyük veri kümelerinde devreye alırken performansı en üst seviyeye çıkarmak için bölümleme sütunlarını konfigüre edin.
Dinamik Kümeleme	Girdi verilerinizi öntanımlı bir model olmadan kümeleyin. Örneğin, pazarlama amacıyla müşteri gruplarının özelliklerini belirlemek ve grupları keşfetmek isteyebilirsiniz. Bu fonksiyonu büyük veri kümelerinde devreye alırken performansı en üst seviyeye çıkarmak için bölümleme sütunlarını konfigüre edin.
Sık Kullanılan Öğe Kümesi	Sıklıkla birlikte görünen öğe kümelerini belirleyerek verilerinizdeki ilişkileri keşfedin. Bu veri inceleme tekniği aynı zamanda ilişkilendirme kuralı öğrenimi, eğilim analizi veya perakende sektöründe alışveriş sepeti analizi olarak da bilinir. Sık kullanılan öğe kümesini bir alışveriş sepeti analizi aracı olarak kullanırsanız, şampuan satın alan müşterilerin saç kremi de satın aldığını görebilirsiniz. Bu işlem kaynağa dayalıdır ve işlemin performans; girdi veri kümesi hacmi, işlem no'nun kardinalitesi ve Öğe değeri sütununun kardinalitesi gibi çeşitli faktörlere bağlıdır. Veritabanında potansiyel performans düşüşünü önlemek için daha yüksek bir minimum destek yüzdesi değeri ile deneyin (öndeğer 0,25'tir) ve çıktınızda daha fazla öğe kümesi olması için bunu kademeli olarak azaltın.
Verileri Örnekleme	Bir tablodan rastgele numune veri yüzdesi seçer. Örneklemek istediğiniz veri yüzdesini belirlemeniz yeterlidir. Örneğin, verilerinizin yüzde onluk kısmını rastgele örneklemek isteyebilirsiniz.
Metni Belirteçlere Ayırma	Metni ayrı sözcüklere ayırarak ve her sözcüğün tekrarını sayarak metin verilerini analiz edin. Veri akışınızı çalıştırdığınızda Oracle Analitik, belirteç metni ve belirteç sayısı ile ilgili detayları içeren DR$IndexName$I adlı veritabanında bir tablo oluşturur. Veri kümesi oluşturmak için DR$IndexName$I tablosunu kullanın. Çıktılar bölümünde, her alanın yanında bulunan Oluştur seçeneğini kullanarak dizine eklenecek sütunları seçin. Ayrı sözcüklere bölmek istediğiniz alanı seçmek için Parametreler bölümünde Metin Sütunu'nu seçin ve Sütun seçin'e tıklayın. Çıktı veri kümesine bir veya daha fazla sütun eklemek için Referans Sütun<sayı> seçeneklerini kullanın. Özel lexer'lar için Çince, Danca, Felemenkçe, İngilizce, Fince, Almanca, Norveççe, Japonca, Korece ve İsveççe gibi belirli dilleri seçmek üzere Özel Dil Lexer'ı Kullan seçeneğini kullanın. Desteklenen diller hakkında daha fazla bilgi için bkz. Oracle veritabanı dokümantasyonu. Veri akışınız için kullandığınız veritabanı bağlantısı özel veritabanı yetkileri gerektirir. Yöneticinizle şunları kontrol edin: Veritabanı hesabınızda `grant EXECUTE on CTXSYS.CTX_DDL to schema name` olması. Kaynak tablonun bulunduğu şemayla aynı kullanıcı adına sahip bir Oracle Analitik bağlantısı kullanırsınız. Bu, veri akışı çalışırken erişim yetkisi sorunlarından kaçınmak için en iyi uygulamadır. Analiz ettiğiniz veritabanı tablosu sütununda CONTEXT dizini yok. Analiz ettiğiniz veritabanı tablosunda bir CONTEXT dizini varsa metin belirteçlere ayırma veri akışını çalıştırmadan önce bu dizini kaldırın.
Zaman Serisi	Zaman Serisi, bilinen bir hedef değerler geçmişine dayalı olarak hedef değeri tahmin eden bir veri inceleme tekniğidir. Zaman serisi analizinin girdisi, bir hedef değerler dizisidir. Tarihsel verilerin ötesinde 30 adede kadar dönemi içerebilen bir zaman penceresinin her dönemi için hedef değer tahminleri sağlar. Model aynı zamanda tarihsel verilere uyum iyiliğini ölçen çeşitli istatistikleri de hesaplar. Bu istatistikler, bir parametre ayarı aracılığıyla ek bir çıkış veri seti olarak kullanılabilir. Not: Zaman Serisi algoritması yalnızca Oracle veritabanı sürüm 18c'den itibaren mevcuttur.
Verilerin Özetini Çözme	Sütunlarda saklanan verileri satır formatına dönüştürün. Örneğin, her yıl için bir gelir metriği değeri gösteren birden fazla sütunu, yıl boyutu için birden fazla satır içeren tek bir gelir sütununa dönüştürmek isteyebilirsiniz. Dönüştürülecek metrik sütunları seçmeniz ve yeni sütun için bir ad belirtmeniz yeterlidir. Daha az sütun ve daha çok satır içeren yeni bir veri kümesi elde edersiniz.

Not: Analitik fonksiyonlarını kullanmak için yöneticinin analitik fonksiyonları etkinleştirdiğine emin olun (Konsol, Gelişmiş Sistem Ayarları, Performans ve Uyumluluk, Veri Akışlarında Veritabanı Analitik Düğümünü Etkinleştirme konusuna bakın).