Qlik Predict limitazioni e capacità

Questa pagina elenca le limitazioni e le capacità generali per la funzionalità Qlik Predict. Per le capacità specifiche delle singole sottoscrizioni Qlik Cloud, fare riferimento a Qlik Pricing e Qlik Cloud® Subscriptions o contattare il rappresentante dell'account Qlik.

Limitazioni generali

• Qlik Predict ha un limite di frequenza API di 300 richieste al minuto.

• Numero massimo di colonne nel set di dati: 500

  Questo si applica sia al training che ai set di dati di applicazione. Per i set di dati di training, il limite è il numero di colonne utilizzate come funzionalità in una versione dell'esperimento. Più colonne possono essere presenti nel set di dati di origine. Ad esempio, potresti avere un set di dati con 501 colonne. Il set di dati può ancora essere utilizzato per il training se si elimina una funzionalità durante la configurazione dell'esperimento.

• Qualsiasi file flat che può essere caricato e profilato in Qlik Cloud è supportato per l'uso in Qlik Predict.

  Per i file a più tabelle, come i file Microsoft Excel con più fogli, verrà importata solo la prima tabella. Se la profilazione dei dati non riesce per una tabella (ad esempio, se è vuota), il file non è supportato.

Dataset di training e limitazioni di profilazione

Questa sezione elenca i limiti imposti alle dimensioni dei dataset di training in Qlik Predict.

Tenere presente quanto segue:

• Le limitazioni si applicano solo ai dati inclusi nella versione dell'esperimento: tutte le funzionalità incluse, inclusa la colonna di destinazione.

• Le limitazioni si applicano al data profiling generale in tutta la piattaforma Qlik Cloud, oppure sono specifiche di Qlik Predict.

• Le limitazioni sono capacità massime. I limiti dell'abbonamento Qlik Cloud potrebbero essere inferiori.

Limiti delle dimensioni del set di dati per l'addestramento

Questi limiti sono capacità tecniche per le dimensioni, il numero di celle e il numero di colonne incluse nei set di dati di training.

Inoltre, alcune funzionalità di training sono disponibili solo per set di dati con dimensioni e numero di celle specifici.

Limitazioni di profilazione

Quando si aggiunge un set di dati di training a un esperimento, viene analizzato dalla profilazione dei dati di Qlik Cloud per stimare varie statistiche (come il numero di celle e il numero di valori distinti). Dopo l'esecuzione di una versione dell'esperimento, viene eseguita la pre-elaborazione di Qlik Predict, che a volte comporta modifiche a determinate statistiche.

Per i set di dati di grandi dimensioni, quelli che superano 1 GiB, i dati vengono profilati parzialmente. Ciò può causare la modifica di alcune statistiche stimate, ad esempio il numero di righe, celle, valori distinti e valori nulli, dopo l'esecuzione del training.

Di conseguenza, con alcuni set di dati di grandi dimensioni, si potrebbero riscontrare i seguenti errori di training:

• Il training non riesce a causa di un set di dati che supera il numero di celle consentito dall'abbonamento, anche se non erano presenti errori durante la profilazione.

• Il training non riesce perché il numero di valori nulli supera la soglia massima consentita, anche se non erano presenti errori durante la profilazione.

• Il tipo di esperimento stimato è risultato incompatibile con il set di dati di training, anche se non erano presenti errori durante la profilazione.

Per i passaggi di risoluzione dei problemi che puoi seguire per ridurre le dimensioni del set di dati, vedi Risoluzione dei problemi - Qlik Predict.