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# ML-powered Erkennung von Anomalien bei Ausreißern
<a name="anomaly-detection-function"></a>

Bei der Berechnung der ML-powered Anomalieerkennung werden Ihre Daten nach Ausreißern durchsucht. Sie können beispielsweise die drei oberen Ausreißer für den Gesamtumsatz am 03. Januar 2019 ermitteln. Wenn Sie die Beitragsanalyse aktivieren, können Sie auch die Hauptfaktoren für jeden Ausreißer ermitteln. 

Um diese Funktion nutzen zu können, benötigen Sie mindestens eine Dimension im Feldbereich **Zeit**, mindestens einen Messwert im Feldbereich **Werte** und mindestens eine Dimension im Feldbereich **Kategorien**. Der Konfigurationsbildschirm bietet die Möglichkeit, den Beitrag anderer Felder als Hauptfaktoren zu analysieren, selbst wenn diese Felder nicht in den Feldbereichen liegen.

Weitere Informationen finden Sie unter [Erkennung von Ausreißern mit ML-powered Anomalieerkennung](anomaly-detection.md).

**Anmerkung**  
Sie können die ML-powered Anomalieerkennung nicht zu einer anderen Berechnung hinzufügen, und Sie können einer Anomalieerkennung keine weitere Berechnung hinzufügen.

## Berechnungsaugaben
<a name="anomaly-detection-computation-outputs"></a>

Jede Funktion generiert eine Reihe von Ausgabeparametern. Sie können die Anzeige anpassen, indem Sie diese Ausgaben zum Autonarrativ hinzufügen. Sie können auch Ihren eigenen, benutzerdefinierten Text hinzufügen. 

Um die Ausgabeparameter zu suchen, öffnen Sie die Registerkarte **Computations (Berechnungen)** auf der rechten Seite und suchen Sie die Berechnung, die Sie verwenden möchten. Die Namen der Berechnungen stammen aus dem Namen, den Sie beim Erstellen der Insights bereitstellen. Wählen Sie den Ausgabeparameter, indem Sie einmal darauf klicken. Wenn Sie zweimal klicken, fügen Sie dieselbe Ausgabe zweimal hinzu. Sie können Elemente verwenden, die im **`bold monospace font`** Folgenden in der Beschreibung angezeigt werden. 
+ `timeField` – aus dem Feldbereich **Time** (Zeit).
  + `name` – der formatierte Anzeigename des Felds
  + `timeGranularity` – die Granularität im Zeitfeld (**DAY** (TAG), **YEAR** (JAHR) usw.)
+ `categoryFields` – aus dem Feldbereich **Categories** (Kategorien)
  + `name` – der formatierte Anzeigename des Felds
+ `metricField` – aus dem Feldbereich **Values** (Werte)
  + `name` – der formatierte Anzeigename des Felds
  + `aggregationFunction` – die für die Metrik verwendete Aggregation (**SUM** (SUMME), **AVG** (DURCHSCHNITT) usw.)
+ `itemsCount` – die Anzahl der Elemente in dieser Berechnung
+ `items` – anomale Elemente
  + `timeValue` – die Werte in der Datumsdimension
    + `value`— Das date/time Feld am Punkt der Anomalie (Ausreißer).
    + `formattedValue`— Der formatierte Wert im date/time Feld an der Stelle der Anomalie.
  + `categoryName` – der tatsächliche Name der Kategorie (cat1, cat2 usw.)
  + `direction` – Die Richtung auf der X- oder Y-Achse, die als anomal identifiziert wurde: `HIGH` oder `LOW`. `HIGH` bedeutet „höher als erwartet“. `LOW` bedeutet „niedriger als erwartet“. 

    `AnomalyDetection.items[index].direction` kann beim Iterieren von Elementen entweder `HIGH` oder `LOW` enthalten. Zum Beispiel `AnomalyDetection.items[index].direction='HIGH'` oder `AnomalyDetection.items[index].direction=LOW`. `AnomalyDetection.direction` kann eine leere Zeichenfolge für `ALL` haben. Ein Beispiel ist `AnomalyDetection.direction=''`. 
  + `actualValue` – der tatsächliche Wert der Metrik an dem Punkt der Anomalie oder des Ausreißers
    + `value` – der Rohwert
    + `formattedValue` – der vom Metrikfeld formatierte Wert.
    + `formattedAbsoluteValue` – der vom Metrikfeld formatierte absolute Wert
  + `expectedValue` – der erwartete Wert der Metrik an dem Punkt der Anomalie (des Ausreißers)
    + `value` – der Rohwert
    + `formattedValue` – der vom Metrikfeld formatierte Wert.
    + `formattedAbsoluteValue` – der vom Metrikfeld formatierte absolute Wert