ステップ 3: 結果の検証 - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications デベロッパーガイド

慎重に検討した結果、アプリケーションの Amazon Kinesis Data Analytics は 2 つのステップSQLで中止することにしました。

1. 2025 年 10 月 15 日以降、SQLアプリケーションの新しい Kinesis Data Analytics を作成することはできません。

2. 2026 年 1 月 27 日以降、アプリケーションを削除します。SQL アプリケーションの Amazon Kinesis Data Analytics を開始または操作することはできません。SQL それ以降、Amazon Kinesis Data Analytics のサポートは終了します。詳細については、「Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications の中止」を参照してください。

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ステップ 3: 結果の検証

この例で SQL コードを実行すると、まず、異常スコアがゼロの行が表示されます。これは最初の学習フェーズに発生します。その後、次のような結果が表示されます。


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"}}

  • RANDOM_CUT_FOREST_WITH_EXPLANATION 関数のアルゴリズムは、Systolic と Diastolic 列が数値であることを確認して、入力として使用します。

  • BloodPressureLevel 列にはテキストデータがあるため、アルゴリズムによって考慮されません。この例で、この列は、正常、高、および低血圧レベルをすばやく見つけるのに役立つ視覚資料にすぎません。

  • ANOMALY_SCORE 列で、スコアが高いレコードほど異常です。このサンプルの結果セットの 2 番目のレコードは、最も異常なもので、異常スコアは 3.855851061 です。

  • アルゴリズムによって考慮された各数値列が異常スコアに寄与する範囲を理解するには、ANOMALY_SCORE 列の、ATTRIBUTION_SCORE という名前の JSON フィールドを参照してください。この一連のサンプル結果の 2 行目の場合、Systolic および Diastolic 列は 1.7447:2.1111 の割合で異常に寄与しています。つまり、異常スコアの説明の 45% は収縮期の値に起因し、残りは拡張期の値に起因しています。

  • このサンプルの 2 番目の行で表されるどの点の方向が異常であるかを判断するには、DIRECTION という名前の JSON フィールドを参照してください。この場合、拡張期および収縮期の両方の値は HIGH とマークされます。これらの方向が正しいという確信を判断するには、STRENGTH という名前の JSON フィールドを参照してください。この例では、アルゴリズムは、拡張期の値が高いことをより確かなものとみています。実際に、通常の拡張期の値は 60～80 で、123 は予想よりもはるかに高い値です。