Utilisation de connexions Qlik Predict dans des expressions de visualisation | Aide Qlik Cloud
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Utilisation de connexions Qlik Predict dans des expressions de visualisation

Vous pouvez utiliser les connexions analytiques dans des expressions de visualisation. Lors de l'utilisation des connexions analytiques dans des expressions, la syntaxe doit suivre la syntaxe server-side extension (SSE).

Les données doivent être traitées dans une expression de visualisation uniquement lorsqu'elles changent dynamiquement en fonction de la saisie d'un utilisateur. Si la transaction du modèle de données est toujours la même, la prédiction doit plutôt être calculée dans le script de chargement et mise en cache dans le modèle de données.

Si le cas d'utilisation est basé sur la saisie de l'utilisateur, vous pouvez utiliser une connexion analytique et la syntaxe server-side extension (SSE) correspondante dans votre expression de graphique pour créer des graphiques interactifs qui visualisent les données reçues depuis les points de terminaison du modèle.

  1. Lors de l'édition d'une visualisation, cliquez sur Expression pour ouvrir l'éditeur d'expression.

  2. Dans l'éditeur d'expression, saisissez une expression dans le champ d'expression. L'expression peut être créée via la syntaxe server-side extension (SSE).

Note InformationsSuivant la taille des données et les points de terminaison d'apprentissage automatique appelés, cela peut avoir un impact sur la réactivité des graphiques contenant des connexions analytiques, car les données sont envoyées à Qlik Predict et renvoyées par lui à des fins de calcul.

Utilisation de l'éditeur d'expression

Syntaxe server-side extension (SSE)

Conditions relatives aux caractéristiques de type date auto-conçues

Lorsque vous utilisez une connexion analytique Qlik Predict dans une expression de visualisation, vous exécutez des prédictions avec un modèle Qlik Predict déployé.

Il existe des conditions spécifiques pour le formatage des dates lors de l'exécution de prédictions à partir d'un modèle dont l'apprentissage a été effectué sur des colonnes de caractéristiques de date. Pour ces colonnes, les données que vous fournissez à la connexion analytique Qlik Predict doivent remplir les conditions suivantes :

  • Les valeurs date et datetime doivent être des chaînes formatées conformément aux normes ISO 8601. Exemples :

    • 2020-01-14

    • 2020-01-14T00:00:00.000Z

  • La date parente—la caractéristique à partir de laquelle les parties de date ont été dérivées—doit être incluse dans son intégralité. Par exemple, même si votre modèle n'utilise qu'une caractéristique Year, vous devez tout de même fournir la date au format conforme à la norme ISO 8601.

  • Les données de chaque colonne doivent provenir du même fuseau horaire.

Les conditions ci-dessus :

  • S'appliquent uniquement aux caractéristiques dont l'apprentissage a été effectué avec l'ingénierie des caractéristiques de date. Si le type de caractéristique est remplacé manuellement par le type de caractéristique catégorique, ces conditions ne s'appliquent pas. Si le type de caractéristique a été remplacé par le type catégorique, fournissez la colonne, au format de date dans lequel elle a été initialement utilisée pour l'apprentissage, dans les données à appliquer.

  • Cela ne s'applique pas aux modèles de série temporelle.

Pour plus d'informations sur l'utilisation de caractéristiques de date dans les prédictions, consultez Utilisation de caractéristiques de date dans les prédictions.

Exemple

Voici un exemple d'appel effectué auprès d'un déploiement Qlik Predict qui prédit l'attrition de clients bancaires.

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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