ある企業は、多数の小売業者からスクレイピングした価格を使用して、Amazon QuickSight ダッシュボードでスニーカーの販売価格を時系列で追跡しています。同社は、異常に高い価格の外れ値を検出し、それを視覚的に表示したいと考えています。これらの要件を満たすアプローチはどれですか？

このアプローチは、QuickSightの組み込み機能を利用して異常値を特定し、視覚的に表示するため、最も効率的です。QuickSightの異常検出インサイトは、時系列データ内の統計的に異常なパターンを自動的に識別します。価格値を二乗する計算フィールドを追加することで、異常値の視覚的なインパクトを強調し、棒グラフでより明確に表示できます。 誤った選択肢： 縦棒グラフで平方根を計算しても外れ値の検出には直接寄与せず、カスタムLambda関数はQuickSightの異常検出機能があるため不要です。 AWS Glue DataBrewで異常値を削除すると、異常値の追跡と表示という要件を満たせなくなります。 QuickSightフィルターで最も低い10個の価格を選択しても、異常に高い価格の外れ値は特定できません。