Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、動的外れ値トリガー ポイントを使用した強力なデータ外れ値と異常タイプ分析の方法を説明します。 このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
動的外れ値の重要性は何ですか?
さて、この例を見てください。
散布図の 10,000 という数字を見てください。特定の四半期または四半期の選択において、売上高が 10,000 を超えるか、30% を超える場合、それは外れ値とみなされます。
この洞察は、信用管理を行っている銀行や保険会社、または生産している不良品と良品の数を知りたい工場に特に関係があります。ただし、これらのデータ外れ値は通常、静的な数値です。
外れ値が動的である場合や、スライサーを使用するだけで自動的に変更できる場合や、ある時間枠から別の時間枠に変更する場合でも、外れ値がより役立つ場合があります。
その方法は次のとおりです。
目次
静的式の確認
目標は、10,000 と 30% の外れ値を動的にすることです。これにより、特定の四半期でどの顧客が外れ値であるかを判断できるようになります。
トリガーポイントを知るためにスライサー内で選択できるようにしたいと考えています。
この散布図では、動的計算であるため、外れ値以外の値や外れ値をドリルダウンできます。
この例では、メジャーがキーとなります。
ここで、これと同様の別のメジャーを作成する必要があります。そして、注目して調整する必要がある 2 つの点は、外れ値売上高と外れ値以外の売上高です。
新しい数式を含む新しいメジャー グループを設定し、そのうちの 1 つをDynamic Non-Outlier Salesと名付けました。
これを動的に機能させるには、数式内にさまざまな金額とメジャーを代入する必要があります。
これが式の重要な部分です。
これらのすべての式には、OutlierSalesMinとOutlierMarginsMinがあります。これらはそれぞれ 10,000 と 30% です。作業パラメータを使用して、それを式のこの部分に代入します。
これは、選択に基づいて動的な数値になります。そして、スライサーの選択に基づいてチャートが動的に移動するのを確認できるようになります。
新しい動的パラメータの作成
モデリング領域に移動し、[新しいパラメータ]をクリックしましょう。
新しいパラメータにSales Outliersという名前を付けます。細かく調整できるように、 [最大]を 20,0000 に、[増分]を 1,000 に変更します。「ページにスライサーを追加」チェックボックスが選択されていることを確認し、「OK」をクリックします。
ページを見ると、スライサーが動的になっていることがわかります。
ここで、 Sales Outliersという新しく作成されたテーブルを調べてください。Sales Outliers 値をページにドラッグし、別のビジュアライゼーションに変更します。
Margin Outliersという別のパラメーターを作成します。データ型を10 進数に変更します。最大値は0.45 または 45% で、増分は 0.05 または 5% です。デフォルトを 0.3 または 30% に変更します。
右側の [フィールド] ペインにマージン外れ値が表示されていることがわかります。もう一度、マージン外れ値値をページにドラッグし、別のビジュアライゼーションに変更します。
先に進む前に、まず書式を修正しましょう。
マージン外れ値の値をパーセンテージに変更します。
売上外れ値の値をドルに変更します。
さて、対策は2つあります。売上外れ値値とマージン外れ値値。
静的数式を動的に変更する
次に行うことは、新しい値を数式内の正しい場所に代入することです。
これらの変数は、式にすべてを吹き込むよりもはるかに効果的な方法で物事をレイアウトします。
動的外れ値売上の式の場合は、「 Sales Outliers Value 」と入力します。
マージンについても同じことを行い、「マージン外れ値の値」を入力します。
次に、この編集した数式部分をコピーし、動的非外れ値売上高数式にサブ入力します。
次に、Enter を押します。この数値は現在、スライサーに対して再評価されています。
チャートに動的外れ値を表示させる
最後に行うことは、 Sales Groupingの数式をコピーし、[新しいメジャー]を選択して新しい数式を作成し、そこに貼り付けることです。この新しい式は、動的外れ値と呼ばれます。次に、その内容を新しい動的数式、Dynamic Outliers SalesおよびDynamic Non-Outlier Salesに置き換えます。
チャートを選択します。ここで、 Sales Groupingの代わりにDynamic Outliersに置き換えます。
さて、チャートを見てください。スライサーを使用して選択された内容に基づいて動的に変更できることがわかります。
どのポイントが外れ値でどのポイントが非外れ値であるかを簡単に知ることができるようになりました。
時間枠やトリガーポイントを変更することもできます。夏と冬の間、または機器にダウンタイムが発生する可能性がある場合には、変更できます。
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結論
このテクニックを使用できる方法はたくさんあります。
このチュートリアルで動的外れ値に関する疑問が解消されたことを願っています。
少し練習すれば、これらのテクニックを独自のモデルや分析内で簡単に利用できるようになります。
すぐに話してください。
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