didacticiel Real-Time Intelligence partie 7 : Détecter les anomalies sur une table Eventhouse

La détection d’anomalies est une fonctionnalité de Real-Time Intelligence qui vous permet d’identifier des modèles inhabituels dans vos données. Dans cette partie du tutoriel, vous allez apprendre à créer un élément « Détecteur d’anomalies » sur votre espace de travail pour détecter les anomalies dans le nombre de docks vides sur une station.

Détecter les anomalies sur une table Eventhouse

1. Dans la barre de navigation de gauche, sélectionnez Temps réel pour ouvrir le hub Temps réel.

2. Sous Tous les flux de données , sélectionnez la table eventhouse TransformData que vous avez créée dans le tutoriel précédent. La page de détails du tableau s’ouvre. Sélectionnez Détecter les anomalies dans le menu supérieur.

   

3. Entrez BikeAnomaliesconfiguration en tant que nom.

4. Sous Enregistrer dans, sélectionnez Créer un détecteur.

5. Sélectionnez l’espace de travail dans lequel vous souhaitez créer l’élément détecteur d’anomalies, entrez BikeAnomalies. Sélectionnez ensuite Créer.

6. Dans la section Sélectionner des attributs , choisissez les options suivantes :

   Terrain	Valeur
   Valeur à surveiller	No_Empty_Docks
   Regrouper par	Rue
   Timestamp	Timestamp

   

7. Cliquez sur Exécuter l’analyse.

   Important

   L’analyse prend généralement jusqu’à 4 minutes en fonction de la taille de vos données et peut s’exécuter jusqu’à 30 minutes. Vous pouvez naviguer loin de la page et revenir à la fin de l’analyse.

   Note

   Assurez-vous que votre table Eventhouse contient suffisamment de données historiques pour améliorer les recommandations de modèle et la précision de la détection des anomalies. Par exemple, les jeux de données avec un point de données par jour nécessitent quelques mois de données, tandis que les jeux de données avec un point de données par seconde peuvent nécessiter seulement quelques jours.

8. Une fois l’analyse terminée, les anomalies ainsi que les données tabulaires sont affichées à droite.

   

   Note

   Explorez le modèle de détection dans la section Personnaliser la détection et l'option Horodatage au-dessus du volet des résultats du détecteur. D’autres données peuvent augmenter la précision de la détection des anomalies.

9. Cliquez sur Enregistrer.

Contenu connexe

Pour plus d’informations sur les tâches effectuées dans ce tutoriel, consultez :

• Détection d’anomalie dans l'Intelligence en Temps Réel (aperçu)

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