Datenressourcen in Visualisierungen

Visualisierungen verwenden Daten auf viele verschiedene Arten. Worin Ihre Daten bestehen oder wie sie erstellt werden, wirkt sich auf Ihre Visualisierungen aus. Im Wesentlichen werden Ihre Datenobjekte zu Dimensionen und Kennzahlen in Ihren Visualisierungen. Sie definieren die Kategorien in Ihren Visualisierungen und die Messungen in diesen Kategorien. Ein Feld kann zum Gruppieren von Daten verwendet werden, oder es kann mit einer Aggregierungsfunktion umgewandelt werden, um eine Messung in Datenkategorien bereitzustellen.

Die in Tabellen und Feldern enthaltenen Datentypen bestimmen auch, ob die Daten als Dimensionen oder Kennzahlen genutzt werden können, und haben Einfluss darauf, welches die effektivsten Sortieroptionen sind. So werden beispielsweise für quantitative und qualitative Daten unterschiedliche Verwendungen empfohlen, wenn sie entweder als Dimensionen oder als Kennzahlen verwendet werden.

Datenressourcen liefern nicht nur die anzuzeigenden Daten, sondern können auch steuern, welche Daten angezeigt werden und wie sie dargestellt werden. Sie können eine Visualisierung beispielsweise durch eine externe Dimension oder Kennzahl farbig darstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Changing the appearance of a visualization.

Das Extras-Fenster enthält die unterschiedlichen Datenquellen, die Sie in Visualisierungen verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Assets panel.

Datenressourcen

Die folgende Tabelle enthält die beim Erstellen von Visualisierungen verfügbaren Datenressourcen:

• Felder
• Kennzahlen
• Dimensionen
• Master-Elemente

Felder

Felder enthalten die in Qlik Sense geladenen Daten. Sie enthalten einen oder mehrere Werte und entsprechen den Spalten in einer Datenbanktabelle. Die Felddaten können qualitativ oder quantitativ sein.

Beim Erstellen von Visualisierungen verwenden Sie Felder, um die Dimensionen und Kennzahlen zu erzeugen. Sie können Felder auch auf verschiedene Arten verwenden, wenn Sie Visualisierungen zu Ihrer App hinzufügen. In einigen Visualisierungen, beispielsweise in Tabellen, können Felder in unverändertem Zustand dargestellt werden.

Bei einigen Feldern müssen zusätzliche Aspekte berücksichtigt werden, etwa bei Datums- oder Zeitfeldern.

Weitere Informationen finden Sie unter Felder.

Kennzahlen

Kennzahlen sind die Daten, die Sie anzeigen möchten. Kennzahlen werden aus einer Formel berechnet, die sich aus Aggregierungsfunktionen wie beispielsweise Sum oder Max zusammensetzt und mit einem oder mehreren Feldern kombiniert wird.

Weitere Informationen finden Sie unter Kennzahlen.

Dimensionen

Dimensionen legen fest, wie die Daten in einer Visualisierung gruppiert werden. Beispiel: Gesamtumsatz pro Land oder Anzahl der Produkte pro Anbieter In Dimensionen werden die distinkten Werte aus dem als Dimension ausgewählten Feld angezeigt. Dimensionen können auch mithilfe einer Formel berechnet werden.

Weitere Informationen finden Sie unter Dimensions .

Master-Elemente

Master-Elemente sind Dimensionen, Kennzahlen oder Visualisierungen, die in anderen Visualisierungen und Arbeitsblättern in Ihrer App wiederverwendet werden können. Beim Aktualisieren eines Master-Elements werden alle seine Instanzen aktualisiert. Wenn Sie also die gleiche Kennzahl in 5 Visualisierungen haben, werden sie alle aktualisiert, sobald das Master-Element geändert wird.

Master-Elemente bieten darüber hinaus mehr Designoptionen. Sie können beispielsweise den einzelnen Werten einer Master-Dimension Farben zuweisen, damit die Werte in den Visualisierungen einheitlich dargestellt werden.

Master-Elemente können auch besondere Dimensionen wie Drilldown-Dimensionen und Kalenderkennzahlen enthalten.

Weitere Informationen finden Sie unter Reusing assets with master items.

Formeln

Eine Formel ist eine Kombination aus Funktionen, Feldern und mathematischen Operatoren (+ * / =). Formeln werden zum Verarbeiten von Daten in der App verwendet. Dabei wird ein Ergebnis ausgegeben, das in der Visualisierung veranschaulicht werden kann.

Formeln dienen in erster Linie zum Erstellen von Kennzahlen. Mithilfe von Formeln können berechnete Dimensionen erstellt oder Eigenschaften in verschiedenen Visualisierungen festgelegt werden. Sie können mit Formeln beispielsweise Bereichsgrenzwerte für Messzeiger oder Positionslinien für Balkendiagramme definieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit Formeln in Visualisierungen.

Datentypen in Visualisierungen

Unterschiedliche Datentypen haben unterschiedliche Eigenschaften, und bestimmte Daten eignen sich möglicherweise besser als Dimensionen oder Kennzahlen. Ebenso eignen sich bestimmte Arten von Daten für Dimensionen und Kennzahlen in einigen Visualisierungen unter Umständen besser als Dimension, während sie in bestimmten Aggregierungsfunktionen besser als Kennzahlen geeignet sind.

Die Daten in den Feldern können qualitativ oder quantitativ sein. Quantitative Datenwerte werden numerisch in einer aufsteigenden Skala gemessen. Quantitative Daten können Verhältnisse oder Intervalle sein:

• Verhältnis: Verhältnisse sind quantitative Daten, für die Sie arithmetische Operationen durchführen können, so etwa in Bezug auf Kosten oder das Alter.

  Sie können beispielsweise die Umsatzwerte für einen Monat addieren, um Gesamtwerte zu erhalten.

• Intervall: Intervalle sind quantitative Daten, für die Sie keine arithmetischen Operationen durchführen können.

  Sie können beispielsweise keine Summe der Wochentemperaturen berechnen, aber Sie haben die Möglichkeit, die Durchschnittstemperatur pro Tag sowie den Maximal- und Minimalwert für jeden Tag zu berechnen.

Qualitative Daten lassen sich nicht numerisch messen, können aber sprachlich beschrieben werden. Qualitative Daten können nominal oder ordinal sein:

• Nominal: Felder mit Nominaldaten enthalten distinkte qualitative Werte, allerdings ohne festgelegte Reihenfolge.

  Produkt- oder Kundennamen sind beispielsweise Nominaldaten, da sie distinkte Werte aufweisen, aber keine erforderliche Reihenfolge haben.

• Ordinal: Felder mit Ordinaldaten enthalten qualitative Werte, die einen gereihten oder positionierten Wert aufweisen. Ordinaldaten sollten anhand ihrer Ordnung und nicht alphabetisch sortiert werden.

  Beispiele für Ordinalwerte sind Minimum, Mittel und Maximum. Auch klein, mittel und groß sind Ordinalwerte.
  

Die folgende Tabelle enthält einen allgemeinen Überblick über empfohlene Visualisierungstypen und Aggregierungsfunktionen für Datentypen. Diese Empfehlungen sollten sich nicht als absolut verstehen.