Adición de información sobre el ML para detectar valores atípicos y factores clave - Amazon QuickSight

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Adición de información sobre el ML para detectar valores atípicos y factores clave

Puede agregar información sobre el ML que detecte anomalías, que son valores atípicos que parecen significativos. Para empezar, debe crear un widget para la información, también conocido como narración automática. A medida que vaya configurando sus opciones, podrá ver una captura de pantalla limitada de la información en el panel Vista previa situado a la derecha de la pantalla.

En el widget de información, puede agregar hasta cinco campos de dimensiones que no sean campos calculados. En los pozos de campo, los valores de las categorías representan los valores dimensionales que Amazon QuickSight utiliza para dividir la métrica. Por ejemplo, supongamos que está analizando los ingresos en todas las categorías de productos y SKU de producto. Hay 10 categorías de productos, cada una con 10 SKU de productos. Amazon QuickSight divide la métrica entre las 100 combinaciones únicas y realiza la detección de anomalías en cada combinación de la división.

El siguiente procedimiento muestra cómo hacerlo y también cómo agregar un análisis de contribuciones para detectar los factores clave que causan cada anomalía. Puede agregar el análisis de contribuciones más adelante, tal y como se describe en Uso del análisis de contribuciones para los factores clave.

Configuración de análisis de valores atípicos, incluidos los factores clave

  1. Abra el análisis y, en la barra de herramientas, elija Insights y, a continuación, Agregar. En la lista, elija Detección de anomalías y Seleccionar.

  2. Siga las instrucciones de la pantalla del nuevo widget, que le indican que elija los campos para la información. Agregue al menos una fecha, una medida y una dimensión.

  3. Seleccione Comenzar en el widget. Aparecerá la pantalla de configuración.

  4. En Opciones de cálculo, elija valores para las siguientes opciones.

    1. En Combinaciones que desee analizar, elija una de las siguientes opciones:

      1. Jerárquico

        Elija esta opción si desea analizar los campos de forma jerárquica. Por ejemplo, si ha elegido una fecha (T), una medida (N) y categorías de tres dimensiones (C1, C2 y C3), QuickSight analiza los campos jerárquicamente, como se muestra a continuación.

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

      2. Exacto

        Elija esta opción si desea analizar únicamente la combinación exacta de campos del cuadro de campo Categoría, tal como aparecen en la lista. Por ejemplo, si elige una fecha (T), una medida (N) y categorías tridimensionales (C1, C2 y C3), QuickSight analiza solo la combinación exacta de los campos de categoría en el orden en que aparecen, como se muestra a continuación.

        T-C1-C2-C3-N

      3. Todo

        Elija esta opción si desea analizar todas las combinaciones de campos del cuadro de campo Categoría. Por ejemplo, si selecciona una fecha (T), una medida (N) y categorías tridimensionales (C1, C2 y C3), QuickSight analiza todas las combinaciones de campos, como se muestra a continuación.

        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

      Si ha elegido solo una fecha y una medida, QuickSight analiza los campos por fecha y, a continuación, por medida.

      En la sección Campos que se van a analizar puede ver una lista de campos de los cuadros de campo, con fines de referencia.

    2. En Nombre, introduzca un nombre alfanumérico descriptivo sin espacios o elija el valor predeterminado. Proporciona un nombre para el cálculo.

      Si va a editar la narración que se muestra automáticamente en el widget, puede usar su nombre para identificar el cálculo de este widget. Personalice el nombre si tiene previsto editar la narración automática y tiene otros cálculos similares en el análisis.

  5. En la sección Opciones de visualización, elija las siguientes opciones para personalizar lo que se muestra en el widget de información. Puede seguir explorando todos los resultados, independientemente de lo que muestre.

    1. Número máximo de anomalías que se pueden mostrar: el número de valores atípicos que quiere mostrar en el widget narrativo.

    2. Gravedad: el nivel mínimo de gravedad de las anomalías que desea mostrar en el widget de información.

      Un nivel de gravedad es un rango de puntuaciones de anomalía que se caracteriza por la puntuación de anomalía real más baja incluida en el rango. Todas las anomalías que tengan una puntuación más alta se incluyen en el rango. Si establece la gravedad en Baja, la información muestra todas las anomalías que se sitúan entre las gravedades baja y muy alta. Si establece la gravedad en Muy alta, la información muestra solo las anomalías que tienen las puntuaciones de anomalía más altas.

      Puede usar las siguientes opciones:

      • Muy alta

      • Alta y más

      • Media y más

      • Baja y más

    3. Dirección: la dirección en el eje x o el eje y que desea identificar como anómala. Puede elegir entre las siguientes opciones:

      • Más alto de lo esperado para identificar valores más altos como anomalías.

      • Más bajo de lo esperado para identificar valores más bajos como anomalías.

      • [TODOS] para identificar todos los valores anómalos, altos y bajos (configuración predeterminada).

    4. Delta: introduzca un valor personalizado para usarlo para identificar anomalías. Cualquier cantidad superior al valor de umbral se considerará una anomalía. Los valores que se especifican aquí cambian el modo en que opera la información en el análisis. En esta sección, puede establecer lo siguiente:

      • Valor absoluto: el valor real que desea usar. Por ejemplo, supongamos que es 48. A QuickSight continuación, Amazon identifica los valores como anómalos cuando la diferencia entre un valor y el valor esperado es superior a 48.

      • Porcentaje: umbral porcentual que desea utilizar. Por ejemplo, supongamos que es 12,5 %. A QuickSight continuación, Amazon identifica los valores como anómalos cuando la diferencia entre un valor y el valor esperado es superior al 12,5%.

    5. Ordenar por: elija un método de clasificación para los resultados. Algunos métodos se basan en la puntuación de anomalías que QuickSight genera Amazon. Amazon QuickSight otorga puntuaciones más altas a los puntos de datos que parecen anómalos. Puede utilizar cualquiera de las siguientes opciones:

      • Puntuación de anomalías ponderada: la puntuación de anomalías multiplicada por el registro del valor absoluto de la diferencia entre el valor real y el valor esperado. Esta puntuación es siempre un número positivo.

      • Puntuación de anomalías: la puntuación de anomalías real asignada a este punto de datos.

      • Diferencia ponderada del valor esperado: la puntuación de anomalías multiplicada por la diferencia entre el valor real y el valor esperado (predeterminado).

      • Diferencia del valor esperado: la diferencia real entre el valor real y el valor esperado (es decir, real esperado).

      • Valor real: el valor real sin la fórmula aplicada.

  6. En la sección Programación puede establecer la programación con el fin de ejecutar automáticamente el nuevo cálculo de información. La programación se ejecuta solo para los paneles publicados. En el análisis, puede ejecutarlo manualmente según sea necesario. La programación incluye las opciones siguientes.

    • Incidencia: la frecuencia con la que se desea que se ejecute el recálculo: cada hora, cada día, cada semana o cada mes.

    • Iniciar programación el: establezca la fecha y la hora para comenzar la ejecución de esta programación.

    • Zona horaria: establezca la zona horaria en la que se ejecuta la programación. Para ver una lista, elimine la entrada actual.

  7. En la sección Colaboradores principales, configura Amazon QuickSight para que analice los factores clave cuando se detecte un valor atípico (anomalía).

    Por ejemplo, Amazon QuickSight puede mostrar los principales clientes que contribuyeron al aumento de las ventas de productos de mejoras para el hogar en EE. UU. Puede agregar hasta cuatro dimensiones a su conjunto de datos. Estas incluyen dimensiones que no agregó a los cuadros de campo de este widget de información.

    Para ver una lista de dimensiones disponibles para el análisis de contribuciones, elija Seleccionar campos.

  8. Seleccione Guardar para confirmar sus opciones. Elija Cancelar para salir sin guardar.

  9. En el widget de información, elija Ejecutar ahora para ejecutar la detección de anomalías y ver la información.

El periodo de tiempo que tarda en completarse la detección de anomalías varía según el número de puntos de datos únicos que esté analizando. El proceso puede durar unos minutos para un número mínimo de puntos o puede durar muchas horas.

Mientras se ejecuta en segundo plano, puede realizar otras tareas en su análisis. Asegúrese de que se complete antes de cambiar la configuración, editar la narración o abrir la página Explorar anomalías correspondiente a esta información.

El widget de información debe ejecutarse al menos una vez para que pueda ver los resultados. Si cree que el estado podría no estar actualizado, puede actualizar la página. La información puede tener los siguientes estados.

Aparece en la página Status
Botón Ejecutar ahora El trabajo aún no ha comenzado.
Mensaje Analizando en busca de anomalías El trabajo se está ejecutando actualmente.
Narración sobre las anomalías detectadas (valores atípicos) El trabajo se ha ejecutado correctamente. El mensaje indica cuándo se actualizó por última vez el cálculo de este widget.
Icono de alerta con un signo de exclamación (!) Este icono indica que se ha producido un error durante la última ejecución. Si también aparece la narración, puede usar Explorar anomalías para utilizar los datos de la última ejecución correcta.