عند تكوين مجموعة بيانات، يقوم Oracle Analytics بتعريف البيانات على مستوى العمود لإنتاج مجموعة من التوصيات الدلالية لإصلاح بياناتك أو إثرائها. عندما تقوم بتكوين المصنفات، يمكنك أيضًا تضمين إثراء المعرفة في تمثيلاتك المرئية عن طريق إضافتها من لوحة البيانات.
وتستند تلك التوصيات إلى النوع الدلالي المحدد الذي اكتشفه النظام بشكل تلقائي أثناء خطوة التوصيف. على سبيل المثال، يتم تعريف بيانات مجموعات البيانات في مناطق الموضوعات المحلية باستخدام عينة أعلى رقم بسيطة.
هناك فئات من الأنواع الدلالية مثل المواقع الجغرافية المحددة بأسماء المدن والأنماط التي يمكن التعرف عليها كما في بطاقات الائتمان وعناوين البريد الإلكتروني وأرقام الضمان الاجتماعي والتواريخ والأنماط المتكررة. يمكنك أيضًا إنشاء الأنواع الدلالية الخاصة بك.
يسري التحليل على العديد من الأنواع الدلالية.
يتم تصنيف فئات الأنواع الدلالية للتعرف على:
يتم تحديد التوصيات المتعلقة بإصلاح مجموعة البيانات أو تحسينها أو إثرائها وفقًا لنوع البيانات.
أمثلة على التوصيات بشأن الأنواع الدلالية:
يتم تبين الأنواع الدلالية تبعًا للأنماط الموجودة في بياناتك.
يتم تقديم توصيات بشأن تلك الأنواع الدلالية:
يتم التعرف على الأنواع الدلالية وفقًا للمحتوى المعرفي المرجعي المحمل مسبقًا مع الخدمة.
يتم تقديم توصيات تستند إلى مراجع لتلك الأنواع الدلالية:
تستند عمليات الإثراء الموصى بها على الأنواع الدلالية.
تتحدد عمليات الإثراء بناءً على تدرج المواقع الجغرافية:
تستخدم عملية التحليل حدودًا بعينها لاتخاذ قرارات بشأن أنواع دلالية محددة.
وكقاعدة عامة، يجب أن تلبي 85% من قيم البيانات في العمود معاييرَ نوع دلالي واحد حتى يتسنى للنظام اتخاذ قرار بشأن التصنيف. ونتيجة لذلك، فإن عمودًا يشتمل بنسبة 70% على الأسماء الأولى و30% على "قيم أخرى" لا يفي بمتطلبات الحد، ومن ثَمَّ لا يتم تقديم توصيات.
استخدم توصيات المعرفة المخصصة لتحسين معرفة نظام Oracle Analytics. تتيح المعرفة المخصصة لمحلل صياغة Oracle Analytics تعريف أنواع الصياغة الأكثر تحديدًا للأعمال والحصول على توصيات إثراء محوكمة وذات صلة. على سبيل المثال، قد تحتاج إلى إضافة مرجع معرفة مخصصة يقوم بتصنيف أدوية موصوفة في فئات أدوية USP لـ Analgesics أو Opioid.