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Exemplo: como detectar anomalias de dados e obter uma explicação (função RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION)

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Exemplo: como detectar anomalias de dados e obter uma explicação (função RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION) - Guia do Desenvolvedor de Amazon Kinesis Data Analytics para aplicativos SQL

Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL em duas etapas:

1. A partir de 15 de outubro de 2025, você não poderá mais criar aplicações do Kinesis Data Analytics para SQL.

2. Excluiremos as aplicações a partir de 27 de janeiro de 2026. Você não poderá mais iniciar nem operar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir dessa data, não haverá mais suporte ao Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. Para obter mais informações, consulte Descontinuação de aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL.

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

Após uma análise cuidadosa, decidimos descontinuar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL em duas etapas:

1. A partir de 15 de outubro de 2025, você não poderá mais criar aplicações do Kinesis Data Analytics para SQL.

2. Excluiremos as aplicações a partir de 27 de janeiro de 2026. Você não poderá mais iniciar nem operar as aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. A partir dessa data, não haverá mais suporte ao Amazon Kinesis Data Analytics para SQL. Para obter mais informações, consulte Descontinuação de aplicações do Amazon Kinesis Data Analytics para SQL.

As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.

O Amazon Kinesis Data Analytics fornece a função RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION que atribui uma pontuação de anomalias a cada registro de acordo com os valores nas colunas numéricas. A função também fornece uma explicação da anomalia. Para obter mais informações, consulte RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION em Amazon Managed Service for Apache Flink SQL Reference.

Neste exercício, você escreve o código de aplicativo para obter pontuações de anomalias para os registros na origem de streaming do aplicativo. Você também pode obter uma explicação para cada anomalia.

Primeira etapa

Etapa 1: Preparar os dados

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