Identificazione degli influenzatori chiave alla base dei dati che utilizzano l'analisi dei fattori chiave

Utilizzando l'analisi dei fattori chiave, è possibile identificare e confrontare le origini di tendenze specifiche nei dati a propria disposizione. Un'analisi dei fattori chiave consente di visualizzare e classificare l'impatto che un determinato set di fattori ha sui dati correnti per un campo di destinazione specifico. È possibile quindi utilizzare le informazioni strategiche identificate per migliorare e ottimizzare le analisi e i processi decisionali della propria organizzazione.

L'analisi dei fattori chiave è disponibile nelle app Qlik Sense. È possibile utilizzare l'analisi dei fattori chiave nella vista foglio della modalità di analisi.

Cos'è l'analisi dei fattori chiave?

L'analisi dei fattori chiave è uno strumento di identificazione dei dati statistici che consente di identificare il livello in cui i diversi fattori hanno un impatto sul risultato di una singola metrica di destinazione. L'analisi viene eseguita sia per i dati quantitativi che per quelli qualitativi. Lo scopo alla base delle analisi dei fattori chiave è identificare la causa specifica di una determinata tendenza nei dati, quindi di utilizzare tali informazioni strategiche per intraprendere azioni dirette o migliorare le conoscenze dell'organizzazione.

Nella business intelligence, gli obiettivi comuni per i quali si desidera valutari i fattori di influenza sono campi quali Vendite, Soddisfazione dei clienti, Margine, Con abbandono e Costo di vendita. Gli esempi dei vari fattori (fattori chiave) includono Prodotto, Posizione, Numero punto vendita e Responsabile.

Le metriche valutate nelle analisi dei fattori chiave sono differenti per ogni organizzazione e caso d'uso. La metrica di destinazione e diversi fattori che ne influenzano i risultati, dipendono dal problema che si desidera risolvere, i dati disponibili e altri fattori.

A cosa servono le analisi dei fattori chiave?

Le analisi dei fattori chiave sono utili per la business intelligence poiché possono essere applicate in numerosi modi per migliorare gli indicatori di prestazioni chiave. È possibile utilizzare le analisi dei fattori chiave per risolvere problemi e ottenere informazioni strategiche relative a investimenti sui prodotti, aumento dei ricavi, riduzione dei costi, soddisfazione dei clienti e molti altri aspetti.

In Qlik Sense, l'analisi dei fattori chiave è integrata nell'esperienza degli utenti dell'app. L'utilizzo delle funzioni native di analisi dei dati in tempo reale su Qlik Sense, è possibile eseguire una nuova analisi dei fattori chiave ogni volta che i dati cambiano. Ciò consente agli utenti di monitorare in modo continuo i dati per rilevare qualsiasi modifica e identificare le tendenze emergenti, per poter intraprendere azioni in modo tempestivo ed efficiente quando necessario.

Funzionamento

L'analisi dei fattori chiave si incentra sul concetto di influenza. In Qlik Sense, l'analisi dei fattori chiave valuta l'influenza che campi specifici (funzioni o fattori chiave) hanno su un campo di interesse particolare (la destinazione).

I dati utilizzati nell'analisi

Le analisi dei fattori chiave sono esami specifici di una sottocategoria di dati. Quando si crea un'analisi, si selezionano determinati campi come i componenti dell'analisi.

È necessario scegliere i blocchi predefiniti per ogni analisi:

• Destinazione

• Molteplici funzioni

Una volta selezionati questi componenti, dal modello dati viene creato un set di dati specifico che ne utilizza destinazione e funzioni. Le analisi dei fattori chiave utilizzano questo set di dati, non l'intero modello dati, per determinare l'influenza che tali funzioni hanno sulla destinazione. I campi che non sono inclusi nella configurazione dall'utente non vengono analizzati.

Di seguito è possibile trovare maggiori informazioni su ogni componente.

Calcolo dell'influenza

In Qlik Sense, l'analisi dei fattori chiave viene eseguita calcolando i valori SHAP per il valore dei dati di ogni funzione nella sottocategoria di dati che si desidera analizzare. Questi valori SHAP sono generati da un modello addestrato tramite Qlik AutoML. I modelli utilizzano l'algoritmo foresta per generare i valori SHAP.

Il valore SHAP è un calcolo del livello di impatto di un valore dati sul valore di destinazione corrispondente, in relazione ad altre funzioni nel set di dati creato in modo specifico dalla configurazione utilizzata per l'analisi dei fattori chiave. Quando si visualizzano i risultati di un'analisi dei fattori chiave, vengono mostrate le aggregazioni dei valori SHAP per tutti o un set di record particolare nel set di dati.

Per maggiori informazioni sull'importanza dei valori SHAP in Qlik AutoML, vedere Nozioni sull'importanza SHAP nell'addestramento dell'esperimento.

La destinazione

La destinazione è il campo per il quale si desidera analizzare i fattori chiave. Per esempio, potrebbe essere utile confrontare il modo in cui determinati fattori influenzano le vendite. In tal caso, si consiglia di selezionare come destinazione una misura per le vendite.

Quando si seleziona la destinazione, l'ora di disponibilità dei dati è fondamentale, in particolare in relazione alle funzioni che si desidera includere nell'analisi. Per maggiori informazioni sugli intervalli di tempo corretti per la raccolta dei dati per destinazione e funzioni, vedere Funzionalità.

Il numero di valori univoci e il tipo di dati nella destinazione determina il tipo di problema che l'analisi deve risolvere. Questa, a sua volta, ha un impatti sui requisiti che devono soddisfare i dati. Per ulteriori informazioni, vedere Requisiti dei dati.

L'analisi dei fattori chiave supporta i seguenti tipi di problema:

• Regressione

• Classificazione binaria

Analisi di regressione

Le analisi di regressione vengono utilizzate quando la destinazione contiene un gran numero di valori numerici univoci. Se si usa un calcolo numerico (misura) come destinazione, è probabile che l'analisi dei fattori chiave interpreterà la configurazione come un problema di regressione.

Quando si sceglie una misura come destinazione, è possibile applicare un'aggregazione di base direttamente al campo all'interno della configurazione o selezionare una voce principale esistente se si desidera utilizzare un'espressione più complessa.

Analisi della classificazione binaria

Se la destinazione include solo due valori univoci (ad esempio, sì o no), l'analisi dei fattori chiave interpreta la configurazione come un problema di classificazione binaria. Le analisi di classificazione binaria vengono create selezionando una dimensione binaria come destinazione.

Come esempio comune, se si dispone di un campo Con abbandono nella propria app per tracciare quali clienti hanno annullato un particolare servizio, se si desidera scoprire i fattori determinanti per la decisione dei clienti, è possibile selezionare tale campo Con abbandono come destinazione.

Funzionalità

Le funzioni sono i fattori chiave. Si tratta di campi che contengono informazioni estraibili sui fattori che influenzano le tendenze nei dati. Ad esempio, quando si crea un'analisi dei fattori chiave per identificare i fattori di influenza alla base delle vendite, è possibile selezionare come funzioni dimensioni quali Posizione, Tipo di prodotto, Numero punto vendita e Rappresentante Vendite. Le misure calcolate possono anche essere utilizzate come funzioni.

Si consiglia di includere solamente le funzioni contenenti dati che possono essere registrati e raccolti prima del punto nel tempo in cui si raccolgono i dati di destinazione. Se si includono funzioni che contengono i dati che saranno noti solo nel momento della raccolta dati per la destinazione, l'analisi verrà alterata e non fornirà un valore analitico.

Per esempio, se la destinazione è Vendite, si consiglia di non includere le funzioni che contengono dati derivati direttamente da questi valore. Allo stesso modo, se la destinazione è il campo Con abbandono con un risultato binario (Sì o No), si sconsiglia di includere una funzione contenente la data in cui il cliente ha annullato il servizio.

Per maggiori informazioni su come identificare i risultati non valide dell'analisi, vedere Identificazione di risultati invalidi.

Una funzione viene assegnata a uno o due dei seguenti tipi:

• Funzione categorica: una funzione che contiene i valori dati in base a categorie distinte e ricorrenti. Per esempio, una funzione categorica può essere rappresentata dal campo Continente, nel quale è possibile includere solo un numero ridotto di valori e questi non vengono interpretati come dati numerici non elaborati, ma come testo. I numeri possono essere utilizzati come categorie.

• Funzione numerica: una funzione in cui i valori dei dati sono puramente numerici e non appartengono alle categorie.

Tutte le funzioni vengono analizzate in modo specifico per determinare il grado di influenza che ognuna ha sui dati correnti nella destinazione.

Per maggiori informazioni sui requisiti per la destinazione e le funzioni incluse, vedere Requisiti dei dati.

Selezioni nell'app

Le selezioni realizzate nell'app sono utilizzate nell'analisi dei fattori chiave. Ad esempio, potrebbe essere utile determinare i fattori chiave per le vendite, ma quando si include la dimensione Numero punto vendita come funzione, potrebbe essere necessario analizzare l'influenza di cinque punti vendita specifici nella propria organizzazione. Per farlo, è possibile selezionare i valori nell'app, quindi configurare l'analisi dei fattori chiave.

Poiché le selezioni sono sostanzialmente dei filtri applicati al modello dati, è importante essere consapevoli che si effettuano selezioni in un campo possono influenzare i dati disponibili, che è possibile usare nell'analisi.

Considerazioni per la sottoscrizione al tenant

L'analisi dei fattori chiave si affida su Qlik AutoML per calcolare l'influenza delle funzioni sulla destinazione. Per effettuare tale calcolo, crea modelli di machine learning che vengono utilizzati per calcolare i valori SHAP per i punti dati corrispondenti alle funzioni incluse nel sottogruppo di dati selezionato.

La creazione di un'analisi dei fattori chiave utilizza servizi misurati da Qlik AutoML. Una percentuale determinata dell'utilizzo di è inclusa con la maggior parte di sottoscrizioni Qlik Cloud. Se è richiesta più capacità, è necessario effettuare l'upgrade a un livello a pagamento di AutoML.

Verificare con il proprietario dell'account del servizio e consultare i termini della sottoscrizione utilizzata, per scoprire la capacità di utilizzo dell'analisi dei fattori chiave.

Le seguenti risorse possono fornire ulteriori informazioni:

• Limitazioni di AutoML e capacità gestite dalla licenza

• Descrizione del prodotto per le sottoscrizioni a Qlik Cloud®

Requisiti dei dati

Requisiti minimi per volume dati

Il set di dati creato da destinazione e funzioni deve avere almeno 400 celle. In caso contrario, non sarà possibile eseguire l'analisi.

Altri requisiti

I seguenti requisiti si applicano al set di dati creato dalla configurazione dell'analisi:

• la destinazione deve contenere almeno due valori univoci.

• Se la destinazione contiene tra due e dieci valori univoci, ogni valore univoco deve apparire in almeno dieci record nel set di dati.

Se si riscontrano degli errori quando si esegue un'analisi dei fattori chiave, è possibile che i dati selezionati per l'analisi non soddisfino i requisiti. Per altri problemi che si possono riscontrare e un elenco di possibili soluzioni, vedere Risoluzione di problemi di .

Utilizzo dell'analisi dei fattori chiave in Qlik Sense

I seguenti argomenti della guida consentono di iniziare a creare e interpretare le analisi dei fattori chiave in Qlik Sense:

• Creazione di un'analisi dei fattori chiave in Qlik Sense

• Visualizzazione e interpretazione dei risultati di un'analisi dei fattori chiave

Limiti

Di seguito ecco un elenco di limitazioni per l'analisi dei fattori chiave:

• I campi contenenti tipi di dati quali data, ora, o timestamp non sono supportati per l'utilizzo come destinazioni o come funzioni.