Real-Time Intelligence Tutorial Teil 7: Erkennen von Anomalien über einer Eventhouse-Tabelle

Hinweis

Dieses Lernprogramm ist Teil einer Reihe. Informationen zum vorherigen Abschnitt finden Sie unter: Real-Time Lernprogramm "Intelligence" Teil 6: Erstellen eines Real-Time Dashboards.

Anomalieerkennung ist ein Feature von Real-Time Intelligence, mit dem Sie ungewöhnliche Muster in Ihren Daten identifizieren können. In diesem Teil des Lernprogramms erfahren Sie, wie Sie ein "Anomaliedetektor"-Element in Ihrem Arbeitsbereich erstellen, um Anomalien in der Anzahl leerer Docks an einer Station zu erkennen.

Erkennen von Anomalien in einer Eventhouse-Tabelle

1. Wählen Sie in der linken Navigationsleiste "Echtzeit" aus, um den Real-Time Hub zu öffnen.

2. Wählen Sie unter "Alle Datenströme " die Ereignishaustabelle "TransformedData " aus, die Sie im vorherigen Lernprogramm erstellt haben. Die Tabellendetailseite wird geöffnet. Wählen Sie " Anomalien erkennen " im oberen Menü aus.

   

3. Geben Sie BikeAnomaliesconfiguration als Name ein.

4. Wählen Sie unter "Speichern unter" die Option " Detektor erstellen" aus.

5. Wählen Sie den Arbeitsbereich aus, in dem Sie das Anomaliedetektorelement erstellen möchten, geben Sie ein BikeAnomalies. Wählen Sie dann Erstellen aus.

6. Wählen Sie im Abschnitt "Attribute auswählen" die folgenden Optionen aus:

   Feld	Wert
   Zu überwachender Wert	Keine_leeren_Auflieger
   Gruppieren nach	Straße
   Zeitstempel	Zeitstempel

   

7. Wählen Sie Run Analysis (Analyse ausführen) aus.

   Von Bedeutung

   Die Analyse dauert in der Regel bis zu 4 Minuten, je nach Datengröße und kann bis zu 30 Minuten dauern. Sie können von der Seite weg navigieren und wieder einchecken, wenn die Analyse abgeschlossen ist.

   Hinweis

   Stellen Sie sicher, dass Ihre Eventhouse-Tabelle ausreichende historische Daten enthält, um Modellempfehlungen und Anomalieerkennungsgenauigkeit zu verbessern. Beispielsweise benötigen Datasets mit einem Datenpunkt pro Tag einige Monate Daten, während Datasets mit einem Datenpunkt pro Sekunde möglicherweise nur ein paar Tage benötigen.

8. Wenn die Analyse abgeschlossen ist, werden Anomalien zusammen mit tabellarischen Daten rechts angezeigt.

   

   Hinweis

   Spielen Sie mit dem Erkennungsmodell im Abschnitt Erkennung anpassen und dem Zeitstempel über dem Detektor-Ergebnisbereich. Weitere Daten können die Anomalieerkennungsgenauigkeit erhöhen.

9. Wählen Sie Speichern aus.

Verwandte Inhalte

Weitere Informationen zu aufgaben, die in diesem Lernprogramm ausgeführt werden, finden Sie unter:

• Anomalieerkennung in Real-Time Intelligence (Vorschau)

Nächster Schritt

Real-Time Lernprogramm "Intelligence" Teil 8: Erstellen einer Karte mithilfe von Geospatialdaten