Hinzufügen eines ML-Insights zur Erkennung von Ausreißern und Hauptfaktoren - Amazon QuickSight

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Hinzufügen eines ML-Insights zur Erkennung von Ausreißern und Hauptfaktoren

Sie können ein ML-Insight hinzufügen, das Anomalien erkennt, bei denen es sich um Ausreißer handelt, die signifikant erscheinen. Zu Beginn erstellen Sie für Ihren Insight ein Widget, das auch als Autonarrativ bezeichnet wird. Während Sie Ihre Optionen konfigurieren, können Sie sich im Vorschaufenster auf dem rechten Bildschirm einen begrenzten Screenshot Ihres Insight ansehen.

In Ihrem Insight-Widget können Sie bis zu fünf Dimensionsfelder hinzufügen, die keine berechneten Felder sind. In den Feldfeldern stellen die Werte für Kategorien die dimensionalen Werte dar, die Amazon zur Aufteilung der Metrik QuickSight verwendet. Angenommen, Sie analysieren den Umsatz in allen Produktkategorien und Produkt-SKUs. Es gibt 10 Produktkategorien mit jeweils 10 Produkt-SKUs. Amazon QuickSight teilt die Metrik durch die 100 eindeutigen Kombinationen auf und führt für die Aufteilung eine Anomalieerkennung für jede Kombination durch.

Das folgende Verfahren zeigt die Vorgehensweise und wie eine Beitragsanalyse hinzugefügt werden kann, um die Hauptfaktoren zu ermitteln, die jede Anomalie verursachen. Sie können die Beitragsanalyse später hinzufügen, wie unter Verwendung der Beitragsanalyse für wichtige Einflussfaktoren beschrieben.

So richten Sie die Analyse von Ausreißern und deren Schlüsselfaktoren ein

  1. Öffnen Sie Ihre Analyse und wählen Sie in der Werkzeugleiste Insights und dann Hinzufügen aus. Wählen Sie Anomalieerkennung und Auswählen aus der Liste aus.

  2. Folgen Sie den auf dem Bildschirm dargestellten Hinweisen des neuen Widgets, durch das Sie aufgefordert werden, Felder für das Insight auszuwählen. Fügen Sie mindestens ein Datum, einen Messwert und eine Dimension hinzu.

  3. Wählen Sie im Widget die Option Get started (Erste Schritte) aus. Der Konfigurationsbildschirm wird angezeigt.

  4. Wählen Sie unter Berechnungsoptionen Werte für die folgenden Optionen aus.

    1. Wählen Sie Znter zu analysierende Kombinationen eine der folgenden Optionen:

      1. Hierarchical (Hierarchisch)

        Wählen Sie diese Option aus, wenn Sie die Felder hierarchisch analysieren möchten. Wenn Sie beispielsweise ein Datum (T), eine Kennzahl (N) und drei Dimensionskategorien (C1, C2 und C3) ausgewählt haben, werden die Felder hierarchisch QuickSight analysiert, wie im Folgenden dargestellt.

        T-N, T-C1-N, T-C1-C2-N, T-C1-C2-C3-N

      2. Exact (Genau)

        Wählen Sie diese Option, wenn Sie nur die genaue Kombination von Feldern im Feldbereich Kategorie genau so analysieren möchten, wie sie aufgelistet sind. Wenn Sie beispielsweise ein Datum (T), eine Kennzahl (N) und drei Dimensionskategorien (C1, C2 und C3) ausgewählt haben, QuickSight analysiert es nur die genaue Kombination von Kategoriefeldern in der Reihenfolge, in der sie aufgelistet sind, wie im Folgenden dargestellt.

        T-C1-C2-C3-N

      3. Alle

        Wählen Sie diese Option, wenn Sie alle Feldkombinationen im Feldbereich Kategorie analysieren möchten. Wenn Sie beispielsweise ein Datum (T), eine Kennzahl (N) und drei Dimensionskategorien (C1, C2 und C3) ausgewählt haben, werden alle Feldkombinationen QuickSight analysiert, wie im Folgenden dargestellt.

        T-N, T-C1-N, T-C1-C2-N, T-C1-C2-C3-N, T-C1-C3-N, T-C2-N, T-C2-C3-N, T-C3-N

      Wenn Sie nur ein Datum und eine Kennzahl ausgewählt haben, werden die Felder nach Datum und dann nach Kennzahl QuickSight analysiert.

      Im Abschnitt Fields to be analysis (Felder für die Analyse) können Sie als Referenz eine Liste der Felder aus den Feldbereichen sehen.

    2. Geben Sie unter Name einen beschreibenden alphanumerischen Namen ohne Leerzeichen ein, oder wählen Sie den Standardwert. Dies liefert einen Namen für die Berechnung.

      Wenn Sie vorhaben, die Beschreibung zu bearbeiten, die automatisch im Widget angezeigt wird, können Sie den Namen zur Bezeichnung der Berechnung dieses Widgets verwenden. Passen Sie den Namen an, wenn Sie planen, das Autonarrativ zu bearbeiten, und wenn andere ähnliche Berechnungen in Ihrer Analyse vorliegen.

  5. Wählen Sie im Abschnitt Anzeigeoptionen die folgenden Optionen aus, um anzupassen, was in Ihrem Insight-Widget angezeigt wird. Sie können immer noch alle Ihre Ergebnisse untersuchen, unabhängig davon, was Sie anzeigen.

    1. Maximum number of anomalies to show (Maximale Anzahl der anzuzeigenden Anomalien) – Die Anzahl der Ausreißer, die Sie im Widget „Beschreibung“ anzeigen möchten.

    2. Schweregrad — Der minimale Schweregrad für Anomalien, die Sie im Insight-Widget anzeigen möchten.

      Ein Schweregrad ist ein Bereich von Anomaliebewertungen, der durch die niedrigste tatsächliche Anomaliebewertung gekennzeichnet ist, die im Bereich enthalten ist. Alle Anomalien, die höher bewertet werden, sind im Bereich enthalten. Wenn Sie den Schweregrad auf Low (Niedrig), festlegen, werden alle Anomalien angezeigt, die zwischen „Low“ (Niedrig) und „Very high“ (Sehr hoch) liegen. Wenn Sie den Schweregrad auf Very high (Sehr hoch) festlegen, zeigt das Insight nur die Anomalien mit den höchsten Anomaliebewertungen an.

      Sie können die folgenden Optionen verwenden:

      • Very high (Sehr hoch)

      • High and above (Hoch und höher)

      • Medium and above (Mittel und höher)

      • Low and above (Niedrig und höher)

    3. Richtung — Die Richtung auf der X- oder Y-Achse, die Sie als anomal identifizieren möchten. Sie können aus den folgenden Optionen auswählen:

      • Höher als erwartet, um höhere Werte als Anomalien zu identifizieren.

      • Niedriger als erwartet, um niedrigere Werte als Anomalien zu identifizieren.

      • [ALL] (ALLE), um alle anomalen Werte, hohe und niedrige Werte, zu identifizieren (Standardeinstellung).

    4. Delta – Geben Sie einen benutzerdefinierten Wert ein, der zur Identifizierung von Anomalien verwendet werden soll. Jeder Wert, der über dem Schwellenwert liegt, gilt als Anomalie. Die Werte hier ändern die Funktionsweise des Insights in Ihrer Analyse. In diesem Abschnitt können Sie Folgendes festlegen:

      • Absolute value (Absolutwert) – Der tatsächliche zu verwendende Wert. Beispiel: Angenommen, das ist 48. Amazon identifiziert Werte QuickSight dann als anomal, wenn die Differenz zwischen einem Wert und dem erwarteten Wert größer als 48 ist.

      • Percentage (Prozentsatz) – der prozentuale zu verwendende Schwellenwert. Nehmen wir zum Beispiel an, das sind 12,5 %. Amazon identifiziert Werte QuickSight dann als anomal, wenn die Differenz zwischen einem Wert und dem erwarteten Wert mehr als 12,5% beträgt.

    5. Sort by (Sortieren nach) – Wählen Sie eine Sortiermethode für Ihre Ergebnisse. Einige Methoden basieren auf dem Anomalie-Score, den Amazon QuickSight generiert. Amazon QuickSight bewertet Datenpunkte, die ungewöhnlich aussehen, höher. Sie können alle der folgenden Optionen verwenden:

      • Weighted anomaly score (Gewichteter Anomaliewert) – Der Anomaliewert multipliziert mit dem Logarithmus des absoluten Wertes der Differenz zwischen dem Istwert und dem erwarteten Wert. Dieser Wert ist immer eine positive Zahl.

      • Anomaly score (Anomaliewert) - Der tatsächliche Anomaliewert, der diesem Datenpunkt zugeordnet ist.

      • Weighted difference from expected value (Gewichtete Differenz vom erwarteten Wert) – Der Anomaliewert multipliziert mit der Differenz zwischen dem tatsächlichen Wert und dem erwarteten Wert (Standard).

      • Difference from expected value (Differenz vom erwarteten Wert) – Die tatsächliche Differenz zwischen dem tatsächlichen Wert und dem erwarteten Wert (der ist, actual−expected (tatsächlich-erwartet)).

      • Actual value (Istwert) - Der tatsächliche Wert ohne angewandte Formel.

  6. Im Abschnitt Schedule options (Zeitplanoptionen) legen Sie den Zeitplan für die automatische Ausführung der Insight-Neuberechnung fest. Der Zeitplan wird nur für veröffentlichte Dashboards ausgeführt. In der Analyse können Sie diese bei Bedarf manuell ausführen. Der Plan umfasst die folgenden Einstellungen:

    • Occurrence (Häufigkeit) – Wie oft soll die Neuberechnung ausgeführt werden: stündlich, täglich, wöchentlich oder monatlich.

    • Start schedule on (Starten des Zeitplans am) – Das Datum und die Uhrzeit zum Starten der Ausführung dieses Zeitplans.

    • Timezone (Zeitzone) – Die Zeitzone, in der der Zeitplan ausgeführt wird. Um sich eine Liste anzeigen zu lassen, löschen Sie den aktuellen Eintrag.

  7. Stellen Sie im Bereich Top-Beitragende Amazon so ein, QuickSight dass es die wichtigsten Faktoren analysiert, wenn ein Ausreißer (Anomalie) erkannt wird.

    Amazon QuickSight kann beispielsweise die wichtigsten Kunden anzeigen, die zu einem Anstieg der Verkäufe von Heimwerkerprodukten in den USA beigetragen haben. Sie können bis zu vier Dimensionen aus Ihrem Datensatz hinzufügen. Dazu gehören Dimensionen, die Sie den Feldbereichen dieses Insight-Widgets nicht hinzugefügt haben.

    Für eine Liste der für die Beitragsanalyse verfügbaren Dimensionen wählen Sie die Option Select fields (Felder auswählen).

  8. Wählen Sie Save (Speichern) aus, um Ihre Auswahl zu bestätigen. Klicken Sie auf Abbrechen, um ohne Speichern zu beenden.

  9. Wählen Sie vom Insight-Widget Run now (Jetzt ausführen), um die Anomalie-Erkennung auszuführen und das Insight anzuzeigen.

Die Zeit, die für den Abschluss der Anomalieerkennung erforderlich ist, hängt davon ab, wie viele eindeutige Datenpunkte Sie analysieren. Der Vorgang kann bei einer minimalen Anzahl von Punkten einige Minuten dauern oder viele Stunden.

Während er im Hintergrund ausgeführt wird, können Sie andere Aufgaben in Ihrer Analyse erledigen. Stellen Sie sicher, dass Sie bis zum Abschluss warten, bevor Sie die Konfiguration ändern, die Beschreibung bearbeiten oder die Seite Explore anomalies (Anomalien untersuchen) öffnen, um dieses Insight zu erhalten.

Das Insight-Widget muss mindestens einmal ausgeführt werden, bevor Sie Insights sehen können. Wenn Sie glauben, dass der Status veraltet sein könnte, können Sie die Seite aktualisieren. Das Insight kann folgende Status aufweisen.

Erscheint auf der Seite Status
Schaltfläche Run now (Jetzt ausführen) Der Auftrag hat noch nicht begonnen.
Meldung über Analyzing for anomalies (die Analyse von Anomalien) Der Auftrag wird derzeit ausgeführt.
Beschreibung der erkannten Anomalien (Ausreißer) Der Auftrag wurde erfolgreich ausgeführt. Die Meldung besagt, wann die Berechnung dieses Widgets zuletzt aktualisiert wurde.
Warnsymbol mit Ausrufezeichen (!) Dieses Symbol zeigt an, dass während der letzten Ausführung ein Fehler aufgetreten ist. Wenn die Beschreibung ebenfalls angezeigt wird, können Sie weiterhin Explore anomalies (Anomalien untersuchen) verwenden, um Daten aus der vorherigen erfolgreichen Ausführung zu nutzen.