Verilerimi Düzenlemek ve Bütünleştirmek İçin Hangi Adımları Kullanabilirim?

Sütun Ekleme

Hedef veri kümenize özel sütunlar ekleyin. Örneğin, UNITS sütunundaki birim sayısı ile RETAIL_PRICE sütunundaki satış fiyatını çarparak stok değerinizi hesaplayabilirsiniz. (yani, UNITS * RETAIL_PRICE).

Veri Ekleme

Veri akışınıza veri kaynakları ekleyin. Örneğin, iki veri kümesini birleştiriyorsanız her iki veri kümesini de veri akışınıza eklersiniz. Veri Akışları İçin Veritabanı Desteği konusuna bakın.

Birleştirme

Birleştirme işlevleri uygulayarak grup toplamları oluşturun. Örneğin sayım, toplama veya ortalama.

Duyguyu Analiz Etme

Belirli bir metin sütunu için duyguyu tespit edin (sadece İngilizce). Örneğin, pozitif mi negatif mi olduğunu belirlemek üzere müşteri geri bildirimini analiz edebilirsiniz. Yaklaşım analizi pozitif, nötr veya negatif duygu gösteren sözcüklere ve sözcük gruplarına bağlı olarak metni değerlendirir. Analizin sonucuna bağlı olarak, yeni bir sütun Pozitif, Nötr veya Negatif içerir.

Adaptif Zeka Modeli Uygulama

Bir yapay zeka modeli kullanarak verileri analiz edin. Örneğin, Oracle Bulut Altyapısı Vision hizmetinde oluşturulan bir modeli kullanarak nesne algılama, görüntü sınıflandırma veya metin algılama gerçekleştirebilirsiniz. Bkz. Oracle Analitik'te Oracle Bulut Altyapısı Vision Modellerini Kullanma. Ayrıca Oracle Bulut Altyapısı Dil Hizmetinde oluşturulan modelleri kullanarak duygu analizi ve dil tespiti gibi dil analizi de gerçekleştirebilirsiniz.

Modeli Uygulama

Oracle Makine Öğrenimi veya Oracle Bulut Altyapısı Veri Biliminden bir makine öğrenimi modelini uygulayarak verileri analiz edin. Örneğin, e-postaların spam olup olmadığını tahmin etmek için bir sınıflandırma modeli oluşturabilirsiniz. Bir Veri Kümesine Öngörüye Dayalı Model veya Kayıtlı Oracle Makine Öğrenimi Modeli Uygulama konusuna bakın.

Özel Komut Listesi Uygulama

Oracle Bulut Altyapısı'nda tanımlanmış olan gibi bir fonksiyon kullanarak verilerinizi dönüştürün. Örneğin, İngilizce metni İspanyolca veya Almancaya dönüştürmek için bir fonksiyon kullanabilirsiniz. Oracle Analitik yöneticiniz, bu fonksiyonları size sunmak için kaydeder.

AutoML

Sizin için öngörüye dayalı bir model önermesi ve bunu eğitmesi için Oracle Kendi Kendini Yöneten Veri Ambarı'nın AutoML özelliğini kullanın. AutoML adımı verilerinizi analiz eder, kullanılacak en iyi algoritmayı hesaplar ve öngörüye dayalı modeli Oracle Analitik'te kaydeder. Analitik, Oracle Analitik'te değil, veritabanında hesaplanır. Bu adım, Oracle Kendi Kendini Yöneten Veri Ambarı tabanlı bir veri kümesine bağlandığınızda adım seçicide bulunur.

Oracle Otonom Veri Ambarında AutoML Kullanarak Tahmine Dayalı Bir Model Eğitme konusuna bakın.

Eğitim Programı

Bölme

Veri değerlerini yüksek, düşük veya orta gibi kategorilere atayın. Örneğin RISK için değerleri düşük, orta ve yüksek olmak üzere üç bölmeye ayırabilirsiniz.

Dal

Bir veri akışından birden çok çıktı oluşturur. Örneğin ülke bazında satış işlemi verileriniz varsa Amerika Birleşik Devletleri verilerini ilk dala ve Kanada verilerini ikinci dala kaydedebilirsiniz.

Essbase Küpü Oluşturma

Bir elektronik tablodan veya veritabanından Essbase küpü oluşturun.

Kümülatif Değer

Hareketli toplam veya çalışan toplam gibi kümülatif toplamları hesaplayın.

Veritabanı Analitiği

Gelişmiş analiz ve veri inceleme analizi yapın. Örneğin, anormallikleri tespit edebilir, verileri kümeleyebilir, verileri örnekleyebilir ve eğilim analizi gerçekleştirebilirsiniz. Bu adım, Oracle veritabanı veya Oracle Kendi Kendini Yöneten Veri Ambarı tabanlı bir veri kümesine bağlandığınızda adım seçicide bulunur. Analitik, Oracle Analitik'te değil, veritabanında hesaplanır. Veritabanı Analitik Fonksiyonları konusuna bakın.

Filtre

Sadece ilgilendiğiniz verileri seçin. Örneğin, satış geliri verilerini 2020-2022 yıllarıyla sınırlandırmak için bir filtre oluşturabilirsiniz.

Çizge Analitiği

İki köşe arasındaki mesafeyi veya atlama sayısını hesaplama gibi jeouzamsal analiz gerçekleştirin. Bu adım, Oracle veritabanı veya Oracle Kendi Kendini Yöneten Veri Ambarı tabanlı bir veri kümesine bağlandığınızda adım seçicide bulunur. Analitik, Oracle Analitik'te değil, veritabanında hesaplanır. Bkz. Çizge Analitiği Fonksiyonları.

Gruplama

Sayısal olmayan verileri tanımladığınız gruplarda kategorilere ayırın. Örneğin, Communication ve Digital iş kollarına yönelik siparişleri Technology adlı bir gruba, Games ve Stream siparişlerini Entertainment adlı bir gruba yerleştirebilirsiniz.

Birleştirme

Ortak bir sütuna dayalı bir veritabanı birleştirmesi kullanarak birden çok veri kaynağından gelen verileri birleştirin. Örneğin, Orders veri kümesini bir müşteri no alanı kullanarak Customer_orders veri kümesi ile birleştirebilirsiniz.

Birleştirme

Birden fazla sütunu tek bir sütunda birleştirin. Örneğin sokak adresi, sokak adı, eyalet ve posta kodu sütunlarını tek bir sütunda birleştirebilirsiniz.

Sütunları Yeniden Adlandırma

Bir sütunun adını daha anlamlı bir adla değiştirin. Örneğin, CELL - HÜCRE İrtibat Cep Telefonu Numarası olarak değiştirilebilir.

Sütunları Yeniden Sıralama

Çıktı veri kümesindeki sütunların sıralamasını değiştirin. Örneğin, sütunları sütun adını esas alarak alfabetik olarak sıralamak isteyebilir veya veri tipini (karakter, tam sayı ve v.b.) esas alarak sıralamak isteyebilirsiniz.

Verileri Kaydetme

Veri akışı tarafından oluşturulan verilerin nereye kaydedileceğini belirtin. Verileri Oracle Analitik'teki bir veri kümesine veya bir veritabanına kaydedebilirsiniz. Ayrıca çalıştırma zamanı parametrelerini belirtebilir veya veri kümesi adı öndeğerini değiştirebilirsiniz. Bkz. Veri Akışları İçin Veritabanı Desteği.

Sütunları Seçme

Veri akışınıza hangi sütunların dahil edileceğini veya hariç tutulacağını belirtin (öndeğer olarak tüm veri sütunları dahil edilir).

Sütunları Bölme

Sütunların içindeki verileri çıkartın. Örneğin bir sütun 001011Black içeriyorsa bu verileri 001011 ve Black gibi iki ayrı sütuna ayırabilirsiniz.

Zaman Serisi Tahmini

Tarihsel verilere dayalı olarak tahmini değerleri hesaplayın. Bir tahmin belirli bir veri kümesinden bir zaman sütununu ve hedef sütunu alır ve hedef sütun için tahmin edilen değerleri hesaplar.

Eğitim <modeli tipi>

Sayısal öngörü, çoklu sınıflandırma, ikili sınıflandırma ve kümeleme için algoritmalar kullanarak makine öğrenimi modellerini eğitin. Bkz. Makine Öğrenimi Modellerini Eğitmek İçin Veri Akışı Adımları.

Bir makine öğrenimi modeli eğittiğinizde, Modeli Uygula adımını kullanarak modeli verilerinize uygulayın.

Sütunu Dönüştürme

Verilerin formatını, yapısını veya değerlerini değiştirin. Örneğin, metni büyük harfe dönüştürebilir, verilerden baştaki ve sondaki boşlukları kırpabilir veya değerdeki bir yüzde artışını hesaplayabilirsiniz.

Satırları Birleştirme

İki veri kaynağının satırlarını birleştirin (SQL terminolojisinde UNION komutu olarak bilinir). Sütunları sıraya veya ada göre eşleştirebilirsiniz.