تحسين التمثيلات المرئية بالتحليلات الإحصائية

تتيح لك التحليلات الإحصائية تمييز الكتل أو القيم الشاذة، وإضافة التنبؤات، وعرض الاتجاهات والخطوط المرجعية في المصنفات.

الموضوعات:

• قبل البدء في التحليلات الإحصائية

• ما التحليلات الإحصائية التي يمكنني إضافتها إلى التمثيلات المرئية؟

• إضافة التحليلات الإحصائية إلى التمثيلات المرئية

• إضافة تنبؤ إلى تمثيل مرئي

• إضافة سطر مرجعي إلى التمثيل المرئي

• تكوين مجموعة أو قيمة شاذة في التمثيل المرئي

قبل البدء في التحليلات الإحصائية

لإضافة تحليلات إحصائية إلى مصنفاتك مثل التنبؤات والقيم الشاذة وخطوط الاتجاهات، يمكنك استخدام التحليلات الجاهزة للاستخدام في لوحة التحليلات، أو استخدم الوظائف في أداة إنشاء التعبيرات إذا كنت تريد المزيد من التحكم في التكوين.

يتيح لك Oracle Analytics إضافة نطاق من التحليلات الإحصائية من جزء التحليلات في لوحة البيانات، التي تأتي مكونة بالكامل كي لا تحتاج إلى خبير إحصائيات لتحقيق النتائج.

.png

يمكنك تكوين الخيارات الأساسية لهذه التحليلات في لوحة التدقيق اللغوي. على سبيل المثال، إذا كان تمثيلك المرئي يحلل النفقات خارج السياسة حسب الشهر، يمكنك استخدام خيار الفترات لتحديد عدد الشهور للتنبؤ (في هذا المثال، يتنبأ '3' بثلاثة أشهر يناير، وفبراير، ومارس من نقطة البيانات النهائية لديسمبر).

.png

إذا كنت تحتاج إلى مزيد من التحكم في الإعدادات الإحصائية، أو تريد استخدام التحليل في التمثيلات المرئية الأخرى، ففكر في إضافة عملية حسابية واستخدام أداة إنشاء التعبيرات لتعريف الدالة المقابلة. (من جزء البيانات في لوحة البيانات، انقر على إضافة (+)، ثم تكوين عملية حسابية لعرض أداة إنشاء التعبيرات.) على سبيل المثال، يمكنك استخدام دالة FORECAST().

.png

يرجى الاطلاع على تكوين عنصر بيانات محسوب.

يمكنك كذلك الوصول إلى خيارات التحليلات الإحصائية بالنقر بزر الماوس الأيمن على تمثيل مرئي، وتحديد إضافة إحصائيات.

.png

ما التحليلات الإحصائية التي يمكنني إضافتها إلى التمثيلات المرئية؟

أضف هذه التحليلات الإحصائية إلى تمثيلاتك المرئية للحصول على معلومات دقيقة أفضل من بياناتك.

.png

التنبؤ

تستخدم دالة التنبؤ الانحدار الخطي لتوقع القيم المستقبلية القائمة على القيم الحالية بالإضافة إلى اتجاه خطي.

يمكنك تعيين عدد من الفترات الزمنية في المستقبل الذي تريد التنبؤ بالقيمة به، وبناءً على بيانات السلسلة الزمنية الحالية. يرجى الاطلاع على إضافة تنبؤ إلى تمثيل مرئي.

تدعم Oracle أنواع نماذج التنبؤ التالية:

• المتوسط المتحرك للانحدار التلقائي المتكامل (ARIMA) - استخدمه إذا كانت بيانات السلسلة الزمنية السابقة غير موسمية لكنها تقدم ملاحظات كافية (على الأقل 50، لكن من الأفضل أن تكون أكثر من 100 ملاحظة) لتفسير المستقبل وتوقعه.
• ARIMA الموسمية- استخدمه إذا كانت بياناتك لها نمط منتظم من التغييرات التي تتكرر عبر فترات زمنية. على سبيل المثال، الموسمية في البيانات الشهرية قد تكون عندما تحدث قيم عالية أثناء شهور الصيف وقيم منخفضة أثناء شهور الشتاء.
• التسوية الأسية الثلاثية (ETS) - استخدمها لتحليل بيانات سلسلة الوقت المتكرر التي ليس لها نمط واضح. ينتج نوع النموذج هذا متوسط متحرك أسي ويضع في الاعتبار قابلية البيانات لتكرار نفسها حسب وتيرة متعاقبة بمرور الوقت.

بدلاً من ذلك، يمكنك تكوين حساب مخصص باستخدام دالة FORECAST للتحكم في الإعدادات أو إذا كنت تريد استخدام التنبؤ في تمثيلات مرئية أخرى. يرجى الاطلاع على دوال التحليلات.

المجموعات

مجموعات الدوال المجمعة هي مجموعة من الكائنات في المجموعة ذاتها بينها ترابط وقريبة من بعضها مقارنة بالكائنات في مجموعات الأخرى. على سبيل المثال، يمكنك استخدام الألوان في مخطط مبعثر لعرض تجميعات مجموعات مختلفة. يرجى الاطلاع على تكوين مجموعة أو قيمة شاذة في التمثيل المرئي.

• تجميع K-Means - استخدمه لتقسيم "n" من الملاحظات في "k" من المجموعات تنتمي كل ملاحظة فيها لمجموعة بأقرب متوسط يمثل نموذج المجموعة.
• التجميع المتدرج - استخدمه لإنشاء تدرج من المجموعات تم إنشاؤه باستخدام أسلوب التجميع العشوائي (من أسفل لأعلى) أو مقسم (من أعلى لأسفل).

بدلاً من ذلك، يمكنك تكوين حساب مخصص باستخدام دالة CLUSTER للتحكم في الإعدادات أو إذا كنت تريد استخدام التجميع في تمثيلات مرئية أخرى. يرجى الاطلاع على دوال التحليلات.

القيم الشاذة

تعرض دالة القيم الشاذة سجلات البيانات الأبعد عن متوسط توقعات القيم الفردية. على سبيل المثال، القيم المتطرفة التي تنحرف بشكل أكبر عن الملاحظات الأخرى التي تقع ضمن هذه الفئة. قد تشير القيم الشاذة إلى تباين في المقاييس أو أخطاء تجريبية أو عناصر جديدة. إذا أضفت قيمًا شاذة إلى مخطط يحتوي على مجموعات بالفعل، فسيتم عرض القيم الشاذة كأشكال مختلفة.

يمكن أن تستخدم تجميع K-means أو التجميع التدريجي. يرجى الاطلاع على تكوين مجموعة أو قيمة شاذة في التمثيل المرئي.

بدلاً من ذلك، يمكنك تكوين حساب مخصص باستخدام دالة OUTLIER للتحكم في الإعدادات أو إذا كنت تريد استخدام القيم الشاذة في تمثيلات مرئية أخرى. اطلع على دوال التحليلات.

السطور المرجعية

تحدد دالة سطور المرجع سطور أفقية أو عمودية في مخطط يتوافق مع قيم المحور س أو المحور ص. يرجى الاطلاع على إضافة سطر مرجعي إلى التمثيل المرئي.

• السطر - يمكنك الاختيار لحساب السطر بين الحد الأدنى للمتوسط وحده الأقصى. على سبيل المثال، في مجال خطوط الطيران، عند عرض معدل دوران الركاب مقابل الوقت، يمكن أن يعرض سطر المرجع إذا كان معدل دوران الركاب في شهر معين أعلى من المتوسط أو أقل منه.
• النطاق - يمثل نطاق نقاط البيانات من الأعلى لأسفل. يمكنك تحديد خيار مخصص أو دالة انحراف معياري وبين قيم المتوسط والحد الأقصى والحد الأدنى. على سبيل المثال، إذا كنت تحلل المبيعات حسب الشهر وتستخدم نطاق مرجع مخصص من المتوسط إلى الحد الأقصى، يمكنك تحديد الشهور حيث كانت المبيعات أعلى من المتوسط، لكن أقل من الحد الأقصى.

خطوط الاتجاه

تشير دالة خط الاتجاه إلى المسار العام للمقياس قيد التحقيق. خط الاتجاه هو خط مستقيم يربط عدد من النقاط في رسم بياني. يساعدك خط الاتجاه على تحليل الاتجاه المحدد لمجموعة من مجموعات القيم في تمثيل مرئي. يرجى الاطلاع على إضافة التحليلات الإحصائية إلى التمثيلات المرئية.

• خطي - استخدمه مع البيانات الخطية. تكون بياناتك خطية إذا النمط ضمن نقاط البيانات يشبه خطًا. يُظهر خط الاتجاه الخطي أن مقياسك يتزايد أو يتناقص بمعدل ثابت.
• متعدد الحدود - استخدم هذا الخط المنحني عند تقلب البيانات. وهو مفيد، على سبيل المثال، لتحليل الربح والخسارة في مجموعة بيانات كبيرة.
• أسي - استخدم هذا الخط المنحني عندما تزيد قيم البيانات أو تقل بمعدلات أعلى بشكل متزايد. لا يمكنك إنشاء خط اتجاه أسي إذا كانت بياناتك تحتوي على صفر أو قيم سالبة.

بدلاً من ذلك، يمكنك تكوين حساب مخصص باستخدام دالة TRENDLINE للتحكم في الإعدادات أو إذا كنت تريد استخدام خط الاتجاه في تمثيلات مرئية أخرى. يُرجى الاطلاع على دوال التحليلات.

إضافة التحليلات الإحصائية إلى التمثيلات المرئية

تتيح لك التحليلات الإحصائية تمييز الكتل أو القيم الشاذة، وإضافة التنبؤات، وعرض الاتجاهات والخطوط المرجعية في المصنفات. حددها في علامة تبويب التحليلات في لوحة البيانات في معرف المصنف.

بدلاً من ذلك، يمكنك إضافة التنبؤات وخطوط الاتجاهات والمجموعات إلى مصنف باستخدام وظائف تحليلات النص فقط. يرجى الاطلاع على دوال التحليلات.

قبل أن تتمكن من استخدام الدوال التحليلية في التمثيلات المرئية، يجب القيام بما يلي:

• تثبيت DVML.

  في نظام Windows، انتقل إلى Start (بدء)، واستعرض وصولاً إلى مجلد Oracle في النظام وقم بتوسيعه، ثم انقر على تثبيت DVML.

  في نظام Mac، انتقل إلى Applications (تطبيقات)، ثم انقر على Oracle Analytics Desktop Configure Python.

• قم بتكوين مصنف أو تمثيل مرئي يمكنك تطبيق دالة تحليلية واحدة أو أكثر عليه.

1. في الصفحة الرئيسية، حرّك الماوس على مصنف، وانقر على الإجراءات، ثم حدد فتح.
2. تأكد من أن لديك البيانات اللازمة في تمثيلك المرئي لنوع التحليلات التي تريد إضافتها.
   على سبيل المثال، بالنسبة لتنبؤ، تحتاج إلى بُعد وقت واحد على الأقل وقياس أو مقياس.
3. في لوحة البيانات أو لوحة القواعد، انقر على أيقونة التحليلات
   
   
   .png
   
   
4. اسحب وأفلت المجموعة أو القيمة الشاذة من جزء التحليلات لتمثيل مرئي.
5. لتكوين وظيفة تحليلات باستخدام الخيارات في جزء التحليلات في لوحة التدقيق اللغوي.

يمكنك كذلك الوصول إلى خيارات التحليلات بالنقر بزر الماوس الأيمن على تمثيل مرئي، وتحديد إضافة إحصائيات.

.png

إضافة تنبؤ إلى تمثيل مرئي

إضافة تنبؤات إلى مصنفات عملك تبعًا للمتوسط المتحرك للانحدار التلقائي المتكامل (ARIMA)، أو ARIMAالموسمي، أو التسوية الأسية الثلاثية (ETS). على سبيل المثال، قد تريد التنبؤ بدرجات الحرارة في الصيف تبعًا للبيانات من مواسم الصيف السابقة.

قبل أن تتمكن من استخدام الدوال التحليلية في التمثيلات المرئية، يجب القيام بما يلي:

• تثبيت DVML.

  في نظام Windows، انتقل إلى Start (بدء)، واستعرض وصولاً إلى مجلد Oracle في النظام وقم بتوسيعه، ثم انقر على تثبيت DVML.

  في نظام Mac، انتقل إلى Applications (تطبيقات)، ثم انقر على Oracle Analytics Desktop Configure Python.

• قم بتكوين مصنف أو تمثيل مرئي يمكنك تطبيق دالة تحليلية واحدة أو أكثر عليه.

1. في الصفحة الرئيسية، حرّك الماوس على مصنف، وانقر على الإجراءات، ثم حدد فتح.
2. تأكد من أن لديك البيانات اللازمة في تمثيلك المرئي لنوع التحليلات التي تريد إضافتها.
   على سبيل المثال، بالنسبة لتنبؤ، تحتاج إلى بُعد وقت واحد على الأقل وقياس أو مقياس.
3. في لوحة البيانات أو لوحة القواعد، انقر على أيقونة التحليلات
   
   
   .png
   
   
4. اسحب التنبؤ من جزء التحليلات وأفلته في تمثيل مرئي.
5. لتكوين التنبؤ، استخدم جزء التحليلات في لوحة التدقيق اللغوي
   على سبيل المثال، إذا أضفت تنبؤ، يمكنك تغيير نوع النموذج أو عدد فترات التنبؤ.
   

   
   .png

   
   

إضافة سطر مرجعي إلى التمثيل المرئي

تتيح لك الخطوط المرجعية التعرف على القيم المتوسطة والوسيطة والنسب المئوية والمعلومات المشابهة في تمثيل مرئي.

يمكنك ربط المعلمات بسطر مرجعي للتمثيل المرئي أو قيمة تاريخ نطاق أو نطاق التاريخ عندما تريد استخدام قيمة معلمة لاستبدال السطر المرجعي أو النطاق في التمثيل المرئي. يرجى الاطلاع على ربط معلمة بسطر مرجعي أو نطاق.

عند تكوين السطر المرجعي في لوحة التحليلات في لوحة التدقيق اللغوي، يمكنك، على سبيل المثال، تحديد الخيار النوع لعرض سطر أو نطاق، استخدم خيار الوظيفة لتغيير السطر الافتراضي إلى متوسط أو نسبة مئوية أو أعلى رقم أو استخدم خيار ترتيب Z لأعمدة التاريخ وترتيب التاريخ لوضع سطر المرجع أمام تمثيل مرئي أو خلفه. إذا حددت عمود سمة غير تاريخ، على سبيل المثال المدينة، يمكنك اختيار القيمة، على سبيل المثال شيكاغو، الذي تم فيه عرض السطر المرجعي.

1. في الصفحة الرئيسية، حرّك الماوس على مصنف، وانقر على الإجراءات، ثم حدد فتح.
2. في لوحة البيانات انقر على أيقونة تحليلات .
3. انقر على إضافة إحصائيات، وحدد سطر المرجع.
4. استخدم العمود لتحديد قياس أو تاريخ أو سمة غير تاريخ.
5. في لوحة التحليلات، حدد الخصائص لتحديثها.
6. انقر على حفظ.

تكوين مجموعة أو قيمة شاذة في التمثيل المرئي

إضافة مجموعات أو قيم شاذة إلى مصنفاتك.

1. في الصفحة الرئيسية، حرّك الماوس على مصنف، وانقر على الإجراءات، ثم حدد فتح.
2. تأكد من أن لديك البيانات اللازمة في تمثيلك المرئي لنوع التحليلات التي تريد إضافتها.
   على سبيل المثال، بالنسبة لتنبؤ، تحتاج إلى بُعد وقت واحد على الأقل وقياس أو مقياس.
3. في لوحة البيانات أو لوحة القواعد، انقر على أيقونة التحليلات
   
   
   .png
   
   
4. اسحب وأفلت المجموعات أو القيم الشاذة من جزء التحليلات لتمثيل مرئي.
5. لتكوين دالة التحليلات، استخدم جزء التحليلات ولوحة التدقيق اللغوي.