3단계: 결과 검사 - Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 개발자 안내서

신중한 고려 끝에 두 단계로 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL applications를 중단하기로 결정했습니다.

1. 2025년 10월 15일부터 SQL 애플리케이션을 위한 새 Kinesis Data Analytics를 생성할 수 없습니다.

2. 2026년 1월 27일부터 애플리케이션이 삭제됩니다. SQL 애플리케이션용 Amazon Kinesis Data Analytics를 시작하거나 작동할 수 없습니다. 해당 시점부터 에 대한 Amazon Kinesis Data AnalyticsSQL에 대한 지원을 더 이상 사용할 수 없습니다. 자세한 내용은 Amazon Kinesis Data Analytics for SQL Applications 중단 단원을 참조하십시오.

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

3단계: 결과 검사

이 예에 대한 SQL 코드를 실행하면 먼저 변칙 점수가 0인 행이 표시됩니다. 이는 초기 학습 단계 중에 발생합니다. 그런 다음 다음과 비슷한 결과를 얻게 됩니다:


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 함수의 알고리즘에서는 Systolic 및 Diastolic 열이 숫자이며 이들 열을 입력으로 사용합니다.

  • BloodPressureLevel 열은 텍스트 데이터를 포함하므로 알고리즘에 의해 고려되지 않습니다. 이 열은 시각적으로 보조하기 위한 것으로, 이 예에서 정상, 최고 및 최저 혈압 레벨을 신속하게 파악하는 데 도움이 됩니다.

  • ANOMALY_SCORE 열에서 점수가 더 높은 레코드는 보다 더 변칙적입니다. 이 샘플 결과 세트의 두 번째 레코드는 변칙 점수가 3.855851061로, 가장 변칙적입니다.

  • 알고리즘에 의해 고려된 각 숫자 열이 변칙 점수에 영향을 미치는 정도를 이해하려면 ANOMALY_SCORE 열에서 ATTRIBUTION_SCORE라는 JSON 필드를 참조하십시오. 이 샘플 결과 세트의 두 번째 행의 경우 Systolic 및 Diastolic 행은 1.7447:2.1111 비율로 변칙에 영향을 미칩니다. 즉 변칙 점수에 대한 설명의 45%는 수축 값에 의한 것이고 나머지 속성은 이완 값에 의한 것입니다.

  • 이 샘플의 두 번째 행에 표시된 점의 변칙성을 확인하려면 DIRECTION이라는 JSON 필드를 참조하십시오. 이 경우 이완 및 수축 값 모두 HIGH로 표시됩니다. 이러한 방향의 정확성에 대한 신뢰도를 확인하려면 STRENGTH라는 JSON 필드를 참조하십시오. 이 예에서 알고리즘은 이완 값이 높다는 것을 보다 더 확신합니다. 실제로 정상적인 확장 판독 값은 보통 60에서 80 사이이며 123은 예상보다 훨씬 높습니다.