Utilizar conexiones con Qlik Predict en expresiones de visualización | Qlik Cloud Ayuda
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Utilizar conexiones con Qlik Predict en expresiones de visualización

Puede utilizar las conexiones analíticas en expresiones de visualización. La sintaxis cuando se utilizan las conexiones analíticas en expresiones debe seguir la sintaxis de las extensiones del lado del servidor.

Los datos deben procesarse en una expresión de visualización solo cuando cambien dinámicamente en función de lo introducido por un usuario. Si la transacción del modelo de datos siempre será la misma, la predicción debe calcularse en el script de carga y almacenarse en caché en el modelo de datos.

Si el caso de uso se basa en lo introducido por el usuario, puede usar una conexión analítica y la sintaxis de extensión del lado del servidor correspondiente en su expresión de gráfico para crear gráficos interactivos que visualicen los datos recibidos de los puntos de conexión del modelo.

  1. Al editar una visualización, haga clic en Expresión para acceder al editor de expresiones.

  2. En el editor de expresiones, inserte una expresión en el campo de expresión. La expresión debe construirse utilizando la sintaxis de extensión del lado del servidor.

Nota informativaDependiendo del tamaño de los datos y los puntos de conexión invocados en el aprendizaje automático, la capacidad de respuesta de los gráficos que contienen conexiones analíticas podría verse afectada debido a que los datos se envían y devuelven desde Qlik Predict para los cálculos.

Trabajar con el editor de expresiones

Sintaxis de las extensiones del lado del servidor

Requisitos para características de fecha de ingeniería automática

Cuando utiliza una conexión de análisis de Qlik Predict en una expresión de visualización, está ejecutando predicciones con un modelo implementado de Qlik Predict.

Existen requisitos específicos para el formato de fecha al ejecutar predicciones desde un modelo entrenado en columnas con características de fecha. Para estas columnas, los datos que proporcione a la conexión de análisis de Qlik Predict deben cumplir los siguientes requisitos:

  • Los valores de fecha y fecha-hora deben ser cadenas de caracteres con un formato conforme a los estándares de ISO 8601. Ejemplos:

    • 2020-01-14

    • 2020-01-14T00:00:00.000Z

  • La fecha principal —la característica de la que se derivaron las partes de la fecha— debe incluirse en su totalidad. Por ejemplo, su modelo podría usar solo una característica Año, pero aún necesita proporcionar la fecha en un formato conforme a ISO 8601.

  • Los datos dentro de cada columna deben pertenecer a la misma zona horaria.

Los requisitos anteriores:

  • Solo se aplican a las características entrenadas con ingeniería de características de fecha. Si el tipo de característica se cambia manualmente al tipo de característica categórica, estos requisitos no se aplican. Si el tipo de característica se ha cambiado a categórico, proporcione la columna, en el formato de fecha en el que se utilizó originalmente para el entrenamiento, en los datos de aplicación.

  • No se aplican a los modelos de series temporales.

Para más información sobre cómo trabajar con características de fecha en predicciones, consulte Trabajar con características de fecha en predicciones.

Ejemplo

A continuación se muestra un ejemplo de una implementación de Qlik Predict que realiza una predicción de abandono por parte de clientes de banca.

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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