특이값에 대한 ML 기반 이상 탐지

ML 기반 이상 탐지 계산은 데이터에서 특이값 여부를 검색합니다. 예를 들어 2019년 1월 3일에 총 매출액의 상위 3개 특이값을 탐지할 수 있습니다. 기여도 분석을 활성화하면 각 특이값에 대한 주요 동인을 탐지할 수도 있습니다.

이 기능을 사용하려면 시간, 값 및 범주 필드에 각각 하나 이상의 차원이 있어야 합니다. 구성 화면에서는 다른 필드의 기여도를 주요 동인으로 분석할 수 있는 옵션을 제공합니다. 이러한 필드가 필드 모음에 없는 경우에도 마찬가지입니다.

자세한 정보는 ML 기반 이상 탐지를 사용하여 특이값 탐지을 참조하세요.

참고

ML 기반 이상 탐지를 다른 계산에 추가할 수 없으며 다른 계산을 이상 탐지에 추가할 수 없습니다.

계산 출력

각 함수는 일련의 출력 매개 변수를 생성합니다. 이 출력을 자동 응답에 추가하여 표시되는 내용을 사용자 지정할 수 있습니다. 고유의 사용자 지정 텍스트를 추가할 수도 있습니다.

출력 파라미터를 찾으려면 오른쪽의 계산 탭을 열고 사용할 계산을 찾습니다. 계산의 이름은 인사이트를 생성할 때 제공한 이름에서 가져옵니다. 출력 매개 변수를 한 번만 클릭하여 선택하십시오. 두 번 클릭하면 동일한 출력을 두 번 추가합니다. bold monospace font에 표시된 항목을 서술에서 사용할 수 있습니다.

• timeField - 시간 필드 모음에서 얻습니다.

  • name - 필드의 서식이 지정된 표시 이름입니다.

  • timeGranularity - 시간 필드 세부 수준(요일, 연도 등)입니다.

• categoryFields - 범주 필드 모음에서 얻습니다.

  • name - 필드의 서식이 지정된 표시 이름입니다.

• metricField - 값 필드 모음에서 얻습니다.

  • name - 필드의 서식이 지정된 표시 이름입니다.

  • aggregationFunction - 지표에 사용된 집계(SUM, AVG 등)입니다.

• itemsCount - 이 계산에 포함된 항목의 수입니다.

• items - 이상 항목입니다.

  • timeValue - 날짜 차원의 값입니다.

    • value - 이상(특이값) 지점의 날짜/시간 필드입니다.

    • formattedValue - 변칙 지점의 날짜/시간 필드의 서식이 지정된 값입니다.

  • categoryName - 범주의 실제 이름(cat1, cat2 등)입니다.

  • direction - 변칙(HIGH 또는 LOW)으로 식별된 x축 또는 y축의 방향. HIGH은(는) “예상보다 높음”을 의미합니다. LOW은(는) “예상보다 낮음”을 의미합니다.

    항목을 반복할 때는 AnomalyDetection.items[index].direction에 HIGH 또는 LOW을(를) 포함할 수 있습니다. 예: AnomalyDetection.items[index].direction='HIGH' 또는AnomalyDetection.items[index].direction=LOW. AnomalyDetection.direction에는 ALL에 대한 빈 문자열이 있을 수 있습니다. 예를 들면, AnomalyDetection.direction=''입니다.

  • actualValue - 지표의 이상 또는 특이값 지점의 실제 값입니다.

    • value - 원시 값입니다.

    • formattedValue - 지표 필드에 의해 서식이 지정된 값입니다.

    • formattedAbsoluteValue - 지표 필드에 의해 서식이 지정된 절대값입니다.

  • expectedValue - 지표의 이상(특이값) 지점의 기대값입니다.

    • value - 원시 값입니다.

    • formattedValue - 지표 필드에 의해 서식이 지정된 값입니다.

    • formattedAbsoluteValue - 지표 필드에 의해 서식이 지정된 절대값입니다.