Uma empresa rastreia os preços de venda de tênis ao longo do tempo em um painel do Amazon QuickSight usando preços coletados de vários varejistas. A empresa deseja detectar valores atípicos de preços incomumente altos e mostrá-los visualmente. Qual abordagem satisfaz esses requisitos?

A opção correta utiliza a funcionalidade de detecção de anomalias do Amazon QuickSight, que é projetada para identificar automaticamente valores incomumente altos ou baixos em séries temporais, como os preços de venda. Um gráfico de barras vertical é adequado para visualizar esses valores atípicos, e um campo calculado para elevar ao quadrado os preços pode ser usado para ajustar a escala visual, se necessário, sem alterar a identificação da anomalia. As opções incorretas envolvem métodos menos eficientes ou inadequados: usar uma função Lambda personalizada para escanear dados é mais complexo do que a detecção de anomalias nativa do QuickSight; remover outliers com AWS Glue DataBrew os descartaria em vez de visualizá-los; e filtrar os 10 preços mais baixos não aborda a detecção de anomalias de preços altos.