A. 기계 학습 모델에 대한 더 높은 양성, 거짓 음성, 낮은 양성 및 참 음성의 발생을 보고하는 테이블

B. 기계 학습 모델에 대한 음성 양성, 거짓 음성, 참 양성 및 양성 음성의 발생을 보고하는 테이블

C. 머신러닝 모델에 대한 위양성, 위음성, 참양성, 참음성의 발생을 보고하는 테이블

D. 머신 러닝 모델에 대한 상위 긍정, 하위 부정, 중간 긍정 및 참 부정의 발생을 보고하는 테이블

A. 흥미로운 데이터를 강조 표시하는 데이터 흐름을 만듭니다.

B. 데이터를 Oracle Analytics Cloud로 가져오고 제품의 준비 섹션에서 데이터 타일 기능을 사용합니다. 시각화 유형의 결과 조합을 사용하여 추가 탐색을 위한 관계와 방법을 결정합니다.

C. 추세선, 클러스터링 및 이상값 감지를 사용하여 데이터에 대한 분석을 수행하여 새로운 관점을 제공합니다.

D. 내레이션 기능을 사용하여 데이터 스토리를 만들어 경영진에게 제공합니다.

A. 비주얼을 다른 것 위에 쌓을 수 있습니다.

B. 영상을 자동으로 정렬할 수 없습니다.

C. 시각적 개체를 수평으로 정렬할 수 있습니다.

D. 시각적 개체를 세로로 배열할 수 있습니다.

A. 캔버스 레이아웃 옵션을 자동 맞춤에서 자유형으로 변경하여 캔버스 크기를 조정합니다.

B. 캔버스에 있는 시각적 개체를 복제하여 복제된 시각적 개체의 시각적 유형을 변경합니다.

C. 캔버스를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 드롭다운 메뉴에서 숨기기를 선택하여 시각적 개체를 숨깁니다.

D. 캔버스에서 시각적 개체를 선택하고 원하는 위치로 드래그하여 위치를 변경합니다.

A. 한 분석에서 다른 분석으로 이동하는 동안 프레젠테이션 변수를 사용할 수 있습니다.

B. 분석이 다른 폴더에 있는 경우 한 분석에서 다른 분석으로 이동할 수 없습니다.

C. 한 분석에서 다른 분석으로의 탐색은 두 분석이 단일 주제 영역에서 생성된 경우에만 작동합니다.

D. 열의 탐색 옵션을 조건부로 활성화할 수 있습니다.