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# Rilevamento delle anomalie con il machine learning per gli outlier
<a name="anomaly-detection-function"></a>

Il calcolo del rilevamento delle anomalie con tecnologia Machine Learning cerca gli outlier nei dati. Ad esempio, puoi rilevare i primi tre outlier per le vendite totali il 3 gennaio 2019. Se si abilita l'analisi dei fattori determinanti, è anche possibile rilevare i fattori chiave per ogni outlier. 

Per utilizzare questa funzione, è necessario disporre di almeno una dimensione nel contenitore di campi **Time (Orario)**, di almeno una misura nel contenitore di campi **Values (Valori)** e di almeno una dimensione nel contenitore di campi **Categories (Categorie)**. La schermata di configurazione fornisce un'opzione per analizzare i fattori determinanti di altri campi come i fattori chiave, anche se tali campi non si trovano nei contenitori di campi.

Per ulteriori informazioni, consulta [Rilevamento di outlier con il rilevamento delle anomalie con il machine learning](anomaly-detection.md).

**Nota**  
Non puoi aggiungere il rilevamento delle anomalie con tecnologia Machine Learning a un altro calcolo e non puoi aggiungere un altro calcolo a un rilevamento delle anomalie.

## Output del calcolo
<a name="anomaly-detection-computation-outputs"></a>

Ogni funzione genera un set di parametri di output. È possibile aggiungere questi output all'autonarrativa per personalizzare ciò che viene visualizzato. È anche possibile aggiungere un testo personalizzato. 

Per individuare i parametri di output, aprire la scheda **Computations (Calcoli)** a destra e individuare il calcolo che si desidera utilizzare. I nomi delle operazioni di calcolo provengono dal nome che è stato indicato al momento della creazione delle informazioni dettagliate. Scegli il parametro di output facendo clic su di esso solo una volta. Se si fa clic due volte, è possibile aggiungere lo stesso output due volte. È possibile utilizzare gli elementi visualizzati in **`bold monospace font`** dopo la descrizione. 
+ `timeField`: dal contenitore di campi **Ora**.
  + `name`: il nome della visualizzazione formattato del campo.
  + `timeGranularity`: la granularità del campo tempo (**GIORNO**, **ANNO** e così via).
+ `categoryFields`: dal contenitore di campi **Categorie**.
  + `name`: il nome della visualizzazione formattato del campo.
+ `metricField`: dal contenitore di campi **Valori**.
  + `name`: il nome della visualizzazione formattato del campo.
  + `aggregationFunction`: l'aggregazione utilizzata per il parametro (**SOMMA**, **MEDIA** e così via).
+ `itemsCount`: il numero di elementi inclusi in questo calcolo.
+ `items`: elementi anomali.
  + `timeValue`: i valori nella dimensione data.
    + `value`: il campo data/ora in corrispondenza del punto di anomalia (outlier).
    + `formattedValue`— Il valore formattato nel date/time campo nel punto dell'anomalia.
  + `categoryName`: il nome della categoria (cat1, cat2 e così via).
  + `direction`: la direzione sull'asse x o sull'asse y identificata come anomala: `HIGH` o `LOW`. `HIGH`significa "più alto del previsto". `LOW` significa "più basso del previsto". 

    Quando si esegue un'iterazione sugli elementi, `AnomalyDetection.items[index].direction` può contenere `HIGH` o `LOW`. Ad esempio, `AnomalyDetection.items[index].direction='HIGH'` o `AnomalyDetection.items[index].direction=LOW`. `AnomalyDetection.direction` può avere una stringa vuota per `ALL`. Un esempio è `AnomalyDetection.direction=''`. 
  + `actualValue`: il valore effettivo del parametro in corrispondenza del punto di anomalia o outlier.
    + `value`: il valore non elaborato.
    + `formattedValue`: il valore formattato dal campo del parametro.
    + `formattedAbsoluteValue`: il valore assoluto formattato dal campo del parametro.
  + `expectedValue`: il valore previsto del parametro in corrispondenza del punto di anomalia o outlier.
    + `value`: il valore non elaborato.
    + `formattedValue`: il valore formattato dal campo del parametro.
    + `formattedAbsoluteValue`: il valore assoluto formattato dal campo del parametro.