Verwenden von Qlik Predict-Verbindungen in Visualisierungsformeln | Qlik Cloud Hilfe
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Verwenden von Qlik Predict-Verbindungen in Visualisierungsformeln

Sie können die Analyseverbindungen in Visualisierungsformeln verwenden. Die Syntax muss bei Verwendung der Analyseverbindungen in Formeln genau der Syntax für serverseitige Erweiterungen folgen.

Daten sollten nur dann in einer Visualisierungsformel verarbeitet werden, wenn sie sich dynamisch aufgrund von Benutzereingaben ändern. Wenn die Transaktion aus dem Datenmodell immer dieselbe bleibt, sollte die Prognose stattdessen im Ladeskript berechnet und im Datenmodell zwischengespeichert werden.

Wenn der Anwendungsfall auf Benutzereingaben basiert, können Sie eine Analyseverbindung und die zugehörige Syntax für serverseitige Erweiterungen in Ihrer Diagrammformel verwenden, um interaktive Diagramme zu erstellen, die von den Modellendpunkten empfangene Daten visualisieren.

  1. Klicken Sie bei der Bearbeitung einer Visualisierung auf Formel, um den Formel-Editor zu öffnen.

  2. Geben Sie im Formel-Editor eine Formel in das Formelfeld ein. Die Formel muss gemäß der Syntax für serverseitige Erweiterungen aufgebaut sein.

InformationshinweisAbhängig von der Datengröße und den aufgerufenen Endpunkten für maschinelles Lernen kann die Reaktionsfähigkeit von Diagrammen, die Analyseverbindungen enthalten, beeinträchtigt sein, da Daten für Berechnungen an Qlik Predict gesendet und von dort zurückgegeben werden.

Arbeiten mit dem Formel-Editor

Syntax für serverseitige Erweiterungen

Anforderungen für automatisch erstellte Datums-Features

Wenn Sie eine Qlik Predict Analyseverbindung in einer Visualisierungsformel verwenden, führen Sie Vorhersagen mit einem über Qlik Predict bereitgestellten Modell aus.

Es gelten spezifische Anforderungen an die Datumsformatierung, wenn Vorhersagen aus einem Modell ausgeführt werden, das mit Datums-Feature-Spalten trainiert wurde. Für diese Spalten müssen die Daten, die Sie der Qlik Predict Analyseverbindung bereitstellen, die folgenden Anforderungen erfüllen:

  • Datums- und Datum-/Uhrzeit-Werte müssen Zeichenketten sein, die nach den ISO 8601-Standards formatiert sind. Beispiele:

    • 2020-01-14

    • 2020-01-14T00:00:00.000Z

  • Das übergeordnete Datum –die Funktion, aus der die Datumsteile abgeleitet wurden – muss vollständig enthalten sein. Zum Beispiel verwendet Ihr Modell möglicherweise nur eine Jahr-Funktion, aber Sie müssen das Datum trotzdem im ISO 8601-konformen Format angeben.

  • Daten in jeder Spalte müssen aus derselben Zeitzone stammen.

Die oben genannten Anforderungen:

  • Gelten nur für Features, die mit Datums-Feature-Engineering trainiert wurden. Wenn der Feature-Typ manuell in den kategorialen Feature-Typ geändert wird, gelten diese Anforderungen nicht. Wenn der Feature-Typ in kategorial geändert wurde, geben Sie die Spalte im Datumsformat, in dem sie ursprünglich für das Training verwendet wurde, in den Anwendungsdaten an.

  • Gelten nicht für Zeitreihenmodelle.

Weitere Informationen über das Arbeiten mit Datums-Features in Vorhersagen finden Sie unter Arbeiten mit Datums-Features in Vorhersagen.

Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt einen Aufruf an eine Qlik Predict-Bereitstellung mit Prognosen zur Bankkunden-Abwanderung.

sum(aggr(endpoints.ScriptEvalEx('SNNNNNNNNNNSSNNSNNNNNSSSSSNSNNSS','{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Qlik_Predict_Churn", "column":"Churned_yes"}}', id_loan, CurrentBalance, loan_age, delq_sts, Margin, countLatePayment, RefinanceRateRelativity, RealGDP, ChangeUnemploymentRate, CurrentLCV, fico, flag_fthb, cd_msa, mi_pct, cnt_units, occpy_sts, cltv, dti, orig_upb, ltv, int_rt + vInterestRateShift as int_rt, channel, ppmt_pnlty, prod_type, st, prop_type, zipcode, loan_purpose, orig_loan_term, cnt_borr, flag_sc, customerFeedback ),id_loan))

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