Data Analytics – Tendences un stabilitāte¶

Mākslīgā intelekta darbināts Data Analytics modulis datu kvalitātei un novērojamībai – digna

Mērķis¶

Data Analytics modulis atklāj ilgtermiņa modeļus, stabilitāti un svārstīgumu jūsu datu kopās — pārvēršot neapstrādātus rādītājus par nozīmīgiem ieskatiem.
Tas nodrošina augstākā līmeņa analītisko slāni pār Data Anomalies rezultātiem, ļaujot komandām saprast izmaiņas laika gaitā un uzlabot gan datu kvalitāti, gan datu plūsmu novērojamību.

Identificējot tendences pārtraukumus, atkārtotas shēmas un svārstīguma izmaiņas, digna Data Analytics palīdz atšķirt paredzamu sezonālu uzvedību no reālām datu kvalitātes problēmām.

Tehniskais pārskats¶

Atvasinātie statistikas rādītāji¶

digna Data Analytics aprēķina statistiskas īpašības, piemēram:

• Trend – rādītāja ilgtermiņa virziens (pieaugošs, dilstošs, stabils)
• Volatility – cik ļoti rādītājs svārstās noteiktā laika logā
• Seasonality – atkārtotas laika shēmas (diennakts, nedēļas, mēneša)
• Change Points – statistiski nozīmīgas uzvedības izmaiņas

Atbalstītie rādītāji¶

Modulis var analizēt jebkuru rādītāju, ko ģenerē citi digna moduļi, tostarp:

• Ierakstu skaits
• Trūkstošo vērtību īpatsvars
• Izkliedes statistika (min, max, vidējā, dispersija)
• KPI apkopojumi (piem., ieņēmumi, transakcijas, claims)
• Laika novirzes vai anomāliju biežums

Laika rindu analīze¶

Data Analytics izvērtē stabilitāti periodu starpā — salīdzinot vienu nedēļu, mēnesi vai ceturksni ar citu — izmantojot statistisko pārliecību un vizuālos rādītājus tendences stabilitātei.

Kā tas darbojas¶

1. Ievaddati – digna apkopo laika rindas rādītājus no citiem moduļiem (piem., anomāliju skaits).
2. Statistiskā modelēšana – AI un statistiskās funkcijas identificē pamatā esošās tendences un svārstīguma līmeņus.
3. Salīdzināšana starp periodiem – digna salīdzina vēsturisko un pašreizējo KPI vai kvalitātes indikatoru sniegumu.
4. Ieskuču ģenerēšana – paneļos tiek attēlotas noteiktās tendences, stabilie periodi un izmaiņu punkti Inspection Hub un analītikas skatos.

Tas ļauj proaktīvi atklāt lēnas novirzes vai pakāpenisku degradāciju datu kvalitātē pirms tās kļūst kritiskas.

Piemēri lietošanas gadījumiem¶

Ieguvumi¶