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数据准备

数据准备和丰富功能可帮助业务用户转换从源系统收集的原始数据集,满足分析故事需求。

准备和扩充源数据

来自源系统的数据通常无法直接用于业务分析。业务用户需要转换和扩充数据集,确保所有计算、维度和其他相关数据满足报告需求。这是数据准备工作的“最后一英里”,必须在分析启动之前完成。用户通常会导出数据,然后使用电子表格转换和扩充数据。然而,电子表格不仅不安全,还会带来更高的人为错误风险。对此,最佳方式是在一个安全且支持跟踪和计划功能的平台内执行所有必要的数据准备和扩充工作,消除对个人、自定义、不受监管的电子表格流程的依赖。

自动化数据概要分析和建议

无论是从文件导入数据还是连接现有数据源,Quality Insights 功能都可以加快数据准备工作速度。借助 Oracle Analytics 强大的语义分析器,Quality Insights 可以提供一个可视化的数据质量视图,帮助用户快速发现问题。它按照 null 值、数据类型不一致和语义类型类别指示数据质量问题,对数据中的每一列都使用情境化、可视化的图形来展示数据分布。同时,您还可以通过内嵌编辑快速解决任何问题、重命名列以及使用可滚动的迷你地图浏览冗长的列表。

图 1:数据质量洞察可视化概览

内置数据流

内置数据流提供无代码转换功能,可帮助业务用户将数据集转换为分析所需的信息。您可以将多个数据源(无论您的数据位于云端、本地还是来自个人数据提取)连接到集中式主题区域,您可以利用转换功能来丰富数据,比如训练和执行机器学习模型,将结果保存在 Oracle Analytics 存储、连接的 RDBMS 或 Oracle Essbase 中。完成构建和测试后,您可以与其他用户共享数据流或设置为定期执行。

图 2:构建数据流
图 3:在数据集编辑器中使用正则表达式 (2:48)

自定义计算和正则表达式

Oracle 支持您将更多列添加到数据集来创建计算。您可以使用简单易用的拖放功能和类似 Excel 的公式来创建包含所有所需度量的复杂数据集。如果需要通过自定义逻辑来执行更复杂的数据转换,Oracle Analytics 支持您在数据准备或数据集编辑器中对列文本进行模式匹配,充分发挥正则表达式的优势。

 

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