实时智能教程第7部分：检测Eventhouse表中的异常

注释

本教程是系列教程的一部分。有关上一部分，请参阅： Real-Time Intelligence 教程第 6 部分：创建 Real-Time 仪表板。

异常情况检测是 Real-Time 智能的一项功能，可用于识别数据中的异常模式。本教程的这一部分介绍如何在工作区内创建一个“异常检测器”项，以检测车站中空泊位数量的异常。

检测 Eventhouse 表中的异常

在左侧导航栏中，选择 “实时 ”以打开 Real-Time 中心。
在 “所有数据流 ”下，选择在上一教程中创建的 eventhouse 表 TransformedData 。打开表格详细信息页。从顶部菜单中选择“ 检测异常 ”。
输入 BikeAnomaliesconfiguration 为名称。
在“保存到”下，选择“ 创建检测器”。
选择要在其中创建异常检测器项的工作区，输入 BikeAnomalies。然后选择“创建”。
在 “选择属性 ”部分中，选择以下选项：

领域价值

要监视的值 No_Empty_Docks

分组依据街道

时间戳时间戳
选择“运行分析”。

重要

分析通常需要长达 4 分钟，具体取决于数据大小，最多可以运行 30 分钟。可以离开页面，待分析完成后再回来查看。

注释

确保 Eventhouse 表包含足够的历史数据，以提高模型建议和异常检测准确性。例如，每天有一个数据点的数据集需要几个月的数据，而每秒具有一个数据点的数据集可能只需要几天。
分析完成后，右侧会显示异常以及表格数据。

注释

尝试在“自定义检测”部分使用检测模型，并在检测器结果窗格上方调整时间戳。更多数据可能会提高异常情况检测准确性。
选择“保存”。