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Tipos de análisis de Insight Advisor

El asistente Insight Advisor ofrece resultados utilizando una amplia gama de tipos de análisis. Estos tipos de análisis proporcionan unas visualizaciones que responden a las mejores prácticas en cuanto a la generación de gráficos.

Se utilizan diferentes tipos de análisis según la búsqueda introducida y las características de sus datos. El motor Motor cognitivo de Qlik determina el tipo de análisis más adecuado para su pregunta en función de los datos disponibles. La tabla siguiente describe los tipos de análisis. No se enumeran todas las condiciones para cada tipo de análisis. La tabla también muestra los gráficos potencialmente disponibles como alternativas al editar un análisis de Insight Advisor.

Tipos de análisis
Tipo de análisis Descripción Dimensiones Medidas
Anomalía (pico)

Identifique anomalías de picos mediante el análisis de patrones en datos históricos.

1 dimensión de fecha/hora 1
Anomalía (tendencia)

Identifique puntos de cambio analizando patrones en datos históricos. La detección de puntos de cambio identifica momentos en el tiempo en los que el proceso subyacente que genera los datos ha experimentado cambios significativos. Estos pueden incluir cambios repentinos en la línea de base o tendencias en los datos. También puede incluir cambios en la magnitud de la distribución del ruido en los datos.

Las líneas del gráfico combinado siguen la medida y las barras muestran posibles anomalías en los puntos de cambio.

1 dimensión de fecha/hora 1
Desglose Vea dimensiones anidadas de datos que proporcionan un desglose de las contribuciones relativas a una medida. 2-3 1
Desglose (geoespacial) Agrupe los datos por divisiones geográficas simples y jerárquicas. 1-2 1-2
Medida calculada (KPI) Resuma el rendimiento de un determinado segmento de negocio o dimensión utilizando un indicador clave de rendimiento (KPI). 0 1-2
Agrupación en clústeres (k-means)

Agrupe puntos de datos agregados por similitudes de 2 medidas sobre una dimensión utilizando un algoritmo k-means de aprendizaje automático.

1 2
Comparación Compare dos medidas en una dimensión. 1 2
Correlación

Identifique relaciones complementarias e inversas entre dos valores de datos.

0-2 2
Información mutua

Cree una medida de certeza entre pares de valores utilizando un algoritmo de aprendizaje automático que aplica distribuciones de datos aleatorias.

El indicador de dependencia oscila entre 0% (sin dependencia) y 100% (fuerte dependencia).

La información mutua selecciona un campo (medida o dimensión) como objetivo y luego selecciona de 1 a 10 dimensiones o medidas como controladores.

Los resultados de este tipo de análisis para los mismos campos o selecciones podrían variar debido a la selección aleatoria de datos.

variable variable
General

Describa cómo se relacionan entre sí los rangos de datos en términos de una medida absoluta.

1-2 1
Cambios en el período

Cree una hoja con medidas, clasificación y análisis comparativo para dimensiones en diferentes períodos de tiempo.

Requiere la definición de un período de calendario predeterminado para el grupo que contiene la medida en el modelo lógico.

1-2 1
Cambios en el periodo (detallado)

Cree una hoja con medidas, clasificación y análisis comparativo para una jerarquía de dimensiones en diferentes períodos de tiempo.

Requiere la definición de un período de calendario predeterminado para el grupo que contiene la medida en el modelo lógico.

1 1
Periodo a periodo

Compara dimensiones a lo largo de períodos de tiempo.

Requiere la definición de un período de calendario predeterminado para el grupo que contiene la medida en el modelo lógico.

1 1
Periodo a periodo (seleccionado)

Compara dimensiones a lo largo de períodos de tiempo. Incluye un panel de filtrado para seleccionar los valores de la dimensión.

Requiere campos temporales con un campo derivado de autoCalendar seleccionado como parte de la consulta.

1-3 1
Control de procesos (media) Supervise los datos frente a los rangos estadísticos esperados en función de los valores medios. 1 dimensión de fecha/hora 1
Control de procesos (media móvil) Supervise los datos frente a los rangos estadísticos esperados en función de los valores cercanos. 1 dimensión de fecha/hora 1
Ranking Clasifique los valores de dimensión por importancia relativa con una medida. 1-2 1
Ranking (agrupado) Clasifique los valores de dimensión jerárquicos por importancia relativa con una medida. 1-2 1
Importancia relativa

Muestra el tamaño de los valores de dimensión que contribuyen al todo. También se puede utilizar para realizar análisis de contribución Pareto o 80-20.

1 1
Descomposición de series de tiempo Descompone una serie de tiempo en componentes de tendencia, estacionales y residuales. 1 dimensión de fecha/hora 1
Tendencia a lo largo del tiempo Muestra tendencias de datos a lo largo del tiempo, opcionalmente desglosadas por una dimensión con baja cardinalidad. 1 dimensión de fecha/hora y, opcionalmente, otra dimensión 1-3
Tendencia con previsión Muestre tendencias de datos a lo largo del tiempo, junto con valores de pronóstico para períodos de tiempo futuros. 1 dimensión de fecha/hora 1
Valores (tabla) Muestra los datos organizados en filas y columnas que enseñan las medidas y dimensiones. 0-10 0-10
Año hasta la fecha

Compare las dimensiones durante el mismo período de un año anterior.

1 1

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