Oracle Analytics Cloud：散布図を活用してみる

# はじめに
今回は、Oracle Analytics Cloud（**OAC**）のワークブックで、散布というグループにある「カテゴリ」ビジュアライゼーションを紹介します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/b1c742ed-94fa-ec2c-e2f9-d2398532b5a6.png)
使用するデータは Usage Tracking のデータです。
Usage Trackingについては、こちらも参照してください。
- [Oracle Analytics Cloud：利用状況を把握する ～準備編～](https://qiita.com/tyo38/items/5ed90689b69992bfbb6f)
- [Oracle Analytics Cloud：利用状況を把握する ～活用編～](https://qiita.com/tyo38/items/0512d37829bd51d92984)
- [Oracle Analytics Cloud：Usage Trackingデータでダッシュボードっぽいのを作る](https://qiita.com/tyo38/items/adda7e236a18aa09ac1e)

# 1. データセットを作成
OACにログインし、「作成」メニューの「接続」を選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/a769ee1a-14bc-2202-6e42-cc3fa36743c5.png)
データベースタイプとして「Oracle Autonomous Data Warehouse」を選択し新しい接続を定義しました。
この接続先には、Usage Trackingにより収集データが格納されています。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/55b0ae14-19a4-cdd0-084b-3745e90f5aeb.png)
次に、もう一度「作成」メニューをクリックし「データセット」を選択します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/5e135e01-b5a6-61fb-88e7-47bc80f6e2b8.png)
今作成した「接続」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/a6727ae1-5eae-0bb9-69f9-3dd457ddc87e.png)
「LOGICALQUERIES」表をドラッグ＆ドロップします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/3513640c-7fae-14ad-5137-0c8ecf53bc13.png)
データセットを保存します。
保存ができたら、「ワークブックの作成」をクリックします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/689f4e2e-3704-8185-14ab-6de92d80f7f8.png)

# 2. ワークブックを作成
ワークブックが作成されたら、左ペインの「START_DT」列を展開し、その中の「月」をフィルタにドラッグ＆ドロップします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/27f5be13-f044-e0ef-7118-89c89af26c07.png)
フィルタとして、いくつかの月を選択しました。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/b69f8d5e-eaf0-2c00-d699-ae7d1ae61d51.png)
コントロールキーを押しながら「START_DT」列と「COMPILE_TIME_SEC」列を同時に選択し、右ペインにドラッグ＆ドロップします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/1176fe0b-8796-81f0-6ba4-fe3364e587bc.png)
COMPILE_TIME_SECとは、その問合せのためにBI Serverが費やしたコンパイル時間です。概ね、クエリーの複雑さに比例していると考えて良いと思います。

## 2.1 カテゴリビジュアライゼーションを使う
ビジュアライゼーションをデフォルトで作成される「折れ線」から、「カテゴリ」に変更します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/6fb2dd11-8b55-5baa-d9be-40159c6c60e4.png)
「QUERY_SRC_CD」を「色」にドラッグ＆ドロップします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/79256e1e-a05d-71e4-6d25-1d440dfab54a.png)
QUERY_SRC_CDでは、問合せ元の種類を取得できます。
「ID」を「詳細」にドラッグ＆ドロップします。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/c616ff7d-4b26-7258-8a77-ade4f3076b12.png)
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/a3896391-30b6-738d-96c5-c61e6b2969c8.png)

## 2.2 カテゴリビジュアライゼーションを読み解く
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/4feba221-875b-87bf-4d91-69c960a5e94a.png)
飛び抜けてCOMPILE_TIME_SECが大きな値を示すクエリーがいくつかあります。
QUERY_SRC_CDによると、これらの多くは「Report」です。
Reportは、分析またはエクスポート操作により記録されるものです。
クエリーのIDがわかるので、これを検索条件にしてもっと詳しい情報を得ることができます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2342206/c23f52f5-d83a-6110-292e-54c4fb279b9d.png)
Forecast関数による予測を実施しており、時間はかかったもののDBでの処理はほぼ一瞬で終了しているのがわかります。
取得する行数は少し多めです。
費やした時間のほとんどがBI Server側なので、レポートの複雑さなど見直しの余地があるかも知れません。

# おわりに
「カテゴリ」ビジュアライゼーションを使うことで、異常を示すデータを簡単に見つけ出すことができました。
さらに、データアクションと組み合わせれば、詳細なデータを簡単に確認できるようになります。