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ML-powered rilevamento di anomalie per valori anomali - Amazon Quick
Output del calcolo

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ML-powered rilevamento di anomalie per valori anomali

Il calcolo del rilevamento delle ML-powered anomalie cerca i valori anomali nei dati. Ad esempio, puoi rilevare i primi tre outlier per le vendite totali il 3 gennaio 2019. Se si abilita l'analisi dei fattori determinanti, è anche possibile rilevare i fattori chiave per ogni outlier.

Per utilizzare questa funzione, è necessario disporre di almeno una dimensione nel contenitore di campi Time (Orario), di almeno una misura nel contenitore di campi Values (Valori) e di almeno una dimensione nel contenitore di campi Categories (Categorie). La schermata di configurazione fornisce un'opzione per analizzare i fattori determinanti di altri campi come i fattori chiave, anche se tali campi non si trovano nei contenitori di campi.

Per ulteriori informazioni, consulta Rilevamento dei valori anomali con rilevamento delle anomalie ML-powered.

Nota

Non è possibile aggiungere il rilevamento delle ML-powered anomalie a un altro calcolo e non è possibile aggiungere un altro calcolo a un rilevamento delle anomalie.

Output del calcolo

Ogni funzione genera un set di parametri di output. È possibile aggiungere questi output all'autonarrativa per personalizzare ciò che viene visualizzato. È anche possibile aggiungere un testo personalizzato.

Per individuare i parametri di output, aprire la scheda Computations (Calcoli) a destra e individuare il calcolo che si desidera utilizzare. I nomi delle operazioni di calcolo provengono dal nome che è stato indicato al momento della creazione delle informazioni dettagliate. Scegli il parametro di output facendo clic su di esso solo una volta. Se si fa clic due volte, è possibile aggiungere lo stesso output due volte. È possibile utilizzare gli elementi visualizzati in bold monospace font dopo la descrizione.

  • timeField: dal contenitore di campi Ora.

    • name: il nome della visualizzazione formattato del campo.

    • timeGranularity: la granularità del campo tempo (GIORNO, ANNO e così via).

  • categoryFields: dal contenitore di campi Categorie.

    • name: il nome della visualizzazione formattato del campo.

  • metricField: dal contenitore di campi Valori.

    • name: il nome della visualizzazione formattato del campo.

    • aggregationFunction: l'aggregazione utilizzata per il parametro (SOMMA, MEDIA e così via).

  • itemsCount: il numero di elementi inclusi in questo calcolo.

  • items: elementi anomali.

    • timeValue: i valori nella dimensione data.

      • value— Il date/time campo nel punto dell'anomalia (valore anomalo).

      • formattedValue— Il valore formattato nel date/time campo nel punto dell'anomalia.

    • categoryName: il nome della categoria (cat1, cat2 e così via).

    • direction: la direzione sull'asse x o sull'asse y identificata come anomala: HIGH o LOW. HIGHsignifica "più alto del previsto". LOW significa "più basso del previsto".

      Quando si esegue un'iterazione sugli elementi, AnomalyDetection.items[index].direction può contenere HIGH o LOW. Ad esempio, AnomalyDetection.items[index].direction='HIGH' o AnomalyDetection.items[index].direction=LOW. AnomalyDetection.direction può avere una stringa vuota per ALL. Un esempio è AnomalyDetection.direction=''.

    • actualValue: il valore effettivo del parametro in corrispondenza del punto di anomalia o outlier.

      • value: il valore non elaborato.

      • formattedValue: il valore formattato dal campo del parametro.

      • formattedAbsoluteValue: il valore assoluto formattato dal campo del parametro.

    • expectedValue: il valore previsto del parametro in corrispondenza del punto di anomalia o outlier.

      • value: il valore non elaborato.

      • formattedValue: il valore formattato dal campo del parametro.

      • formattedAbsoluteValue: il valore assoluto formattato dal campo del parametro.