Après mûre réflexion, nous avons décidé de mettre fin à Amazon Kinesis Data Analytics SQL pour les applications en deux étapes :
1. À compter du 15 octobre 2025, vous ne pourrez plus créer de nouveaux Kinesis Data Analytics SQL pour les applications.
2. Nous supprimerons vos candidatures à compter du 27 janvier 2026. Vous ne serez pas en mesure de démarrer ou d'utiliser votre Amazon Kinesis Data Analytics SQL pour les applications. Support ne sera plus disponible pour Amazon Kinesis Data Analytics à partir SQL de cette date. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Arrêt d'Amazon Kinesis Data Analytics SQL pour applications.
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Étape 3 : Évaluation des résultats
Lorsque vous exécutez le code SQL pour cet exemple, vous devez d'abord voir des lignes avec un score d'anomalie égal à zéro. Cela se produit au cours de la phase d'apprentissage initiale. Vous obtenez ensuite des résultats similaires à ce qui suit:
ROWTIME SYSTOLIC DIASTOLIC BLOODPRESSURELEVEL ANOMALY_SCORE ANOMALY_EXPLANATION 27:49.0 101 66 NORMAL 0.711460417 {"Systolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0922","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3792"},"Diastolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.0210","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3323"}} 27:50.0 144 123 HIGH 3.855851061 {"Systolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.8567","ATTRIBUTION_SCORE":"1.7447"},"Diastolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"7.0982","ATTRIBUTION_SCORE":"2.1111"}} 27:50.0 113 69 NORMAL 0.740069409 {"Systolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0549","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3750"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0394","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3650"}} 27:50.0 105 64 NORMAL 0.739644157 {"Systolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.0245","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3667"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0524","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3729"}} 27:50.0 100 65 NORMAL 0.736993425 {"Systolic":{"DIRECTION":"HIGH","STRENGTH":"0.0203","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3516"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0454","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3854"}} 27:50.0 108 69 NORMAL 0.733767202 {"Systolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0974","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3961"},"Diastolic":{"DIRECTION":"LOW","STRENGTH":"0.0189","ATTRIBUTION_SCORE":"0.3377"}}
-
L'algorithme de la fonction
RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATIONvoit que les colonnesSystolicetDiastolicsont au format numérique et les utilise en tant qu'entrées. -
La colonne
BloodPressureLevelcontient des données texte et n'est donc pas prise en compte par l'algorithme. Cette colonne est une simple aide visuelle qui, dans cet exemple, vous permet d'identifier rapidement les différents niveaux de pression artérielle (normal, élevé et faible). -
Dans la colonne
ANOMALY_SCORE, les enregistrements associés à des scores plus élevés sont anormaux. Avec une score d'anomalie de 3,855851061, le deuxième enregistrement dans cet exemple d'ensemble de résultats est le plus anormal. -
Pour comprendre dans quelle mesure chaque colonne numérique prise en compte par l'algorithme contribue au score d'anomalie, consultez le champ JSON nommé
ATTRIBUTION_SCOREdans la colonneANOMALY_SCORE. Dans le cas de la deuxième ligne de cet exemple d'ensemble de résultats, les colonnesSystolicetDiastoliccontribuent au score d'anomalie selon une proportion de 1.7447:2 .1111. En d'autres termes, 45 % de l'explication du score d'anomalie est imputable à la valeur systolique, le reste étant attribué à la valeur diastolique. -
Pour déterminer la direction dans laquelle le point représenté par la seconde ligne de cet exemple est anormal, consultez le champ JSON nommé
DIRECTION. Les valeurs systolique et diastolique sont marquées en tant queHIGHdans ce cas. Pour déterminer le degré de confiance quant à l'exactitude de ces directions, consultez le champ JSON nomméSTRENGTH. Dans cet exemple, l'algorithme a d'autant plus confiance que la valeur diastolique est élevée. En effet, la valeur normale du relevé diastolique est généralement comprise dans la plage 60 à 80, ce qui signifie qu’une valeur de 123 est bien plus élevée que prévu.
