什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
什麼是 Python 中的自我:真實世界的例子
在本教程中,我將向您展示如何使用動態異常值觸發點進行強大的數據異常值和異常類型分析。 您可以在本博客底部觀看本教程的完整視頻。
動態異常值的重要性是什麼?
好吧,看看這個例子。
查看散點圖中的數字 10,000。在任何特定季度或季度選擇中,如果銷售額超過 10,000 或超過 30%,則將被視為異常值。
這種洞察力尤其適用於具有信貸控制的銀行或保險公司,或者適用於想要了解其生產的有缺陷商品與無缺陷商品數量的工廠。然而,這些數據異常值通常是靜態數字。
在某些情況下,異常值如果是動態的會更有用,或者它們可以通過簡單使用切片器自動更改,甚至在從一個時間範圍更改為另一個時間範圍時也是如此。
這是如何做的。
目錄
查看靜態公式
目標是使 10,000 和 30% 的異常值動態化。這將使您能夠確定哪些客戶是任何特定季度的異常值。
您希望能夠在切片器中進行選擇以了解觸發點。
在這個散點圖中,你可以鑽取非異常值和異常值,因為它是一個動態計算。
對於此示例,度量是關鍵。
現在,您需要創建另一個與此類似的度量。要注意和調整的兩件事是Outlier Sales和Non-Outlier Sales。
我設置了一個包含新公式的全新度量值組,我將其中一個公式命名為Dynamic Non-Outlier Sales。
您需要在公式中加入不同的數量和度量,以動態方式進行計算。
這是公式的關鍵部分:
在這些公式中的每一個中,都有一個OutlierSalesMin和OutlierMarginsMin。這些分別是 10,000 和 30%。我將使用一個工作參數並將其分入公式的這一部分。
這將是一個基於其選擇的動態數字。然後,您將能夠看到圖表根據切片器選擇動態移動。
創建新的動態參數
讓我們轉到建模區域並單擊“新建參數”。
將新參數命名為Sales Outliers。將Max更改為 20,0000,將Increment更改為 1,000,以便可以進行精細調整。確保選中“在頁面上添加切片器”複選框,然後單擊“確定”。
查看頁面,您會看到切片器現在是動態的。
現在,查看新創建的名為Sales Outliers的表。將Sales Outliers Value拖到頁面並將其更改為不同的可視化。
我將創建另一個名為Margin Outliers的參數。將數據類型更改為十進制數。最大值為 0.45 或 45%,增量為 0.05 或 5% 。將默認值更改為 0.3 或 30%。
您可以看到Margin Outliers現在出現在右側的 Fields 窗格中。再次將Margin Outliers Value拖到頁面上並將其更改為不同的可視化。
在繼續之前,讓我們先修復格式。
將邊距離群值更改為百分比。
將銷售異常值更改為美元。
現在,有兩個措施。銷售異常值和利潤異常值。
將靜態公式更改為動態公式
接下來要做的是將新值分入公式中的正確位置。
現在,與將所有內容都爆破到公式中相比,這些變量以一種更有效的方式來安排事情。
對於Dynamic Outlier Sales公式,輸入Sales Outliers Value。
對 Margins 執行相同操作,然後輸入Margin Outliers Value。
然後,複製這個編輯過的公式部分,並將其放入Dynamic Non-Outlier Sales公式中。
然後,按回車。這個數字現在正在重新評估切片器。
使圖表顯示動態異常值
最後要做的是複制Sales Grouping的公式,選擇New Measure創建一個新公式並將其粘貼到那裡。這個新公式稱為Dynamic Outliers。現在,將其內容替換為新的動態公式Dynamic Outliers Sales和Dynamic Non-Outlier Sales。
選擇圖表。現在,將Sales Grouping替換為Dynamic Outliers。
現在,看看圖表。您可以看到它現在可以根據使用切片器選擇的內容進行動態更改。
現在更容易知道哪些點是異常值,哪些點是非異常值。
您還可以更改時間範圍和触發點。您可以在夏季和冬季更換它,或者在您的設備可能有一些停機時間的情況下更換它。
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結論
您可以通過多種方式使用此技術。
我希望本教程已經解決了您有關動態異常值的問題。
通過一些練習,您將能夠在自己的模型和分析中輕鬆使用這些技術。
以後再聊。
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