Après mûre réflexion, nous avons décidé de mettre fin à Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications SQL :

1. À compter du **1er septembre 2025,** nous ne fournirons aucune correction de bogue pour les applications Amazon Kinesis Data Analytics for SQL, car leur support sera limité, compte tenu de l'arrêt prochain.

2. À compter du **15 octobre 2025,** vous ne pourrez plus créer de nouvelles applications Kinesis Data Analytics for SQL.

3. Nous supprimerons vos candidatures à compter **du 27 janvier 2026**. Vous ne serez pas en mesure de démarrer ou d'utiliser vos applications Amazon Kinesis Data Analytics for SQL. Support ne sera plus disponible pour Amazon Kinesis Data Analytics for SQL à partir de cette date. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Arrêt d'Amazon Kinesis Data Analytics pour les applications SQL](discontinuation.md).

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# Exemple : détection d'anomalies de données et message d'explication (fonction RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION)
<a name="app-anomaly-detection-with-explanation"></a>

Amazon Kinesis Data Analytics fournit la fonction `RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION`, qui attribue un score d’anomalie à chaque enregistrement en fonction de valeurs dans les colonnes numériques. La fonction fournit également une explication de l'anomalie. Pour plus d’informations, consultez [RANDOM\_CUT\_FOREST\_WITH\_EXPLANATION](https://docs.aws.amazon.com/kinesisanalytics/latest/sqlref/sqlrf-random-cut-forest-with-explanation.html) dans le manuel *Référence SQL du service géré Amazon pour Apache Flink*. 

Dans cet exercice, vous allez écrire du code d'application pour obtenir des scores d'anomalie pour des enregistrements dans la source de diffusion de votre application. Vous allez également obtenir une explication pour chaque anomalie.

**Topics**
+ [Étape 1 : Préparation des données](app-anomaly-with-ex-prepare.md)
+ [Étape 2 : Création d'une application d'analyse](app-anom-with-exp-create-app.md)
+ [Étape 3 : Évaluation des résultats](examine-results-with-exp.md)

**Première étape**  
[Étape 1 : Préparation des données](app-anomaly-with-ex-prepare.md)