Tutorial de Real-Time Intelligence parte 7: Detectar anomalias em uma tabela Eventhouse

A detecção de anomalias é um recurso do Real-Time Intelligence que permite identificar padrões incomuns em seus dados. Nesta parte do tutorial, você aprenderá a criar um item "Detector de anomalias" em sua área de trabalho para detectar anomalias no número de encaixes vazios em uma estação.

Detecte anomalias em uma tabela Eventhouse

1. Na barra de navegação à esquerda, selecione Tempo Real para abrir o hub Tempo Real.

2. Em Todos os fluxos de dados , selecione a tabela de eventhouse TransformedData criada no tutorial anterior. A página de detalhes da tabela é aberta. Selecione Detectar anomalias no menu superior.

   

3. Insira BikeAnomaliesconfiguration como Nome.

4. Em Salvar para, selecione Criar detector.

5. Selecione o workspace no qual você deseja criar o item do detector de anomalias, insira BikeAnomalies. Em seguida, selecione Criar.

6. Na seção Selecionar atributos , escolha as seguintes opções:

   Campo	Value
   Valor a ser observado	Sem_Docas_Vazias
   Agrupar por	Rua
   Timestamp	Timestamp

   

7. Selecione Executar análise.

   Importante

   A análise normalmente leva até 4 minutos dependendo do tamanho dos dados e pode ser executada por até 30 minutos. Você pode sair da página e voltar quando a análise estiver concluída.

   Observação

   Verifique se a tabela Eventhouse contém dados históricos suficientes para melhorar as recomendações do modelo e a precisão da detecção de anomalias. Por exemplo, conjuntos de dados com um ponto de dados por dia exigem alguns meses de dados, enquanto conjuntos de dados com um ponto de dados por segundo podem precisar apenas de alguns dias.

8. Quando a análise é concluída, anomalias junto com dados tabulares são exibidas à direita.

   

   Observação

   Experimente o modelo de detecção na seção Personalizar detecção e o Timestamp acima do painel Resultados do Detector. Mais dados podem aumentar a precisão da detecção de anomalias.

9. Clique em Salvar.

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Para obter mais informações sobre as tarefas executadas neste tutorial, consulte:

• Detecção de anomalias no Real-Time Intelligence (versão prévia)

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