didacticiel Real-Time Intelligence partie 7 : Détecter les anomalies sur une table Eventhouse

Note

Ce tutoriel fait partie d’une série. Pour la section précédente, consultez : didacticielReal-Time Intelligence partie 6 : Créer un tableau de bord Real-Time.

Dans cette partie du tutoriel, vous créez un flux de travail de données en temps réel qui détecte les anomalies dans les données de streaming. Vous utilisez une table Eventhouse pour analyser les données de série chronologique et identifier des modèles inhabituels.

Créer un détecteur d’anomalies

Ouvrez la table Eventhouse créée dans le didacticiel précédent.

  1. Dans le volet de navigation gauche, sélectionnez Temps réel.

    Capture d’écran du bouton Real-Time dans le volet de navigation gauche.

  2. Sous Données de streaming, sélectionnez la table TransformData .

    Capture d’écran de la sélection de la table TransformData.

  3. Dans la page détails du tableau, sélectionnez Détecter les anomalies dans la barre d’outils.

    Capture d’écran de la sélection de Détecter les anomalies dans la barre d’outils.

Créez un détecteur pour analyser les données des anomalies.

Dans le volet Nouveau détecteur d’anomalies :

  1. Entrez un nom pour le détecteur.
  2. Sélectionnez votre espace de travail Fabric.
  3. Cliquez sur Créer.

Capture d’écran du volet Détecteur d’anomalies.

Configurer la détection des anomalies

Configurez les attributs utilisés pour détecter les anomalies.

  1. Dans la section Modifier la configuration, définissez les valeurs suivantes :

    Terrain Valeur
    Valeur à surveiller Pas_de_vélos
    Regrouper par Rue
    Timestamp Timestamp

    Capture d’écran de la fenêtre contextuelle de configuration de la détection d’anomalies.

  2. Cliquez sur Enregistrer.

Choisir un modèle de détection d’anomalie

  1. Dans la section Rechercher des modèles , sélectionnez Analyser mes données pour trouver le meilleur modèle de détection d’anomalie pour vos données.

    Capture d’écran de la section Rechercher des modèles.

  2. Passez en revue les modèles recommandés et sélectionnez celui qui convient le mieux à vos besoins. Pour ce tutoriel, sélectionnez le modèle de détecteur de modèles locaux recommandé.

    Capture d’écran de la sélection du modèle Détecteur de modèles locaux.

  3. Cliquez sur Enregistrer.

Passer en revue les résultats des anomalies

Une fois l’analyse terminée, passez en revue les anomalies détectées.

  1. Affichez les résultats de l’anomalie dans le volet des résultats du détecteur .

  2. Inspectez le graphique et la sortie tabulaire pour identifier les modèles inhabituels.

    Capture d’écran de la détection d’anomalie terminée.

Étape suivante

didacticielReal-Time Intelligence partie 8 : Créer une carte à l’aide de données géospatiales ``

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