Usar la información, la detección de anomalías y las previsiones
La información, la detección de anomalías y las previsiones pueden ayudarle a tomar
decisiones informadas con el mínimo esfuerzo al proporcionar detalles sobre tendencias
y patrones de datos, valores atípicos, factores clave y cambios en las métricas de
los datos a lo largo del tiempo. La información puede presentarse en forma de resúmenes
en lenguaje natural que puede personalizar fácilmente.
Nota: Esta función solo está disponible con la característica autoservicio. Si desea comprar
esta característica, póngase en contacto con su representante de Ricoh.
El algoritmo de aprendizaje automático incorporado que se utiliza para la detección de anomalías y la previsión analiza continuamente sus datos para identificar valores atípicos, determinar patrones y tendencias, y predecir con fiabilidad los cambios de las métricas de los datos clave.
Para empezar a utilizar las funciones de aprendizaje automático, el conjunto de datos debe cumplir estos requisitos:
- El conjunto de datos debe incluir al menos una métrica, como trabajos impresos, productividad
de la impresora o datos de uso de tinta, y al menos una dimensión de categoría, como
nombres de impresoras, ubicaciones o nombres de usuarios. Las categorías con valores
nulos se ignoran.
Si desea analizar anomalías o previsiones, también necesita al menos una dimensión de fecha.
- La detección de anomalías requiere un mínimo de 15 puntos de datos para el entrenamiento. Por ejemplo, si el nivel de detalle de sus datos es diario, necesitará al menos 15 días de datos. Si es mensual, necesita al menos 15 meses de datos.
- Las previsiones funcionan mejor con más datos. Asegúrese de que su conjunto de datos
tenga suficientes datos históricos para obtener resultados óptimos. Por ejemplo, si
el nivel de detalle de sus datos es diario, necesitará al menos 38 días de datos.
Si es mensual, necesita al menos 43 meses de datos. Estos son los requisitos para
cada nivel de detalle de tiempo:
- Años: 32 puntos de datos
- Trimestres: 35 puntos de datos
- Meses: 43 puntos de datos
- Semanas: 35 puntos de datos
- Días: 38 puntos de datos
- Horas: 39 puntos de datos
- Minutos: 46 puntos de datos
- Segundos: 46 puntos de datos