Scoprire i principali influencer alla base dei dati utilizzando l'analisi dei fattori chiave

Con l'analisi dei fattori chiave, è possibile identificare e confrontare le fonti di tendenze specifiche nei dati. Un'analisi dei fattori chiave aiuta a visualizzare e classificare l'influenza che un insieme definito di fattori ha sui dati correnti per un campo di destinazione specifico. Utilizzare le informazioni scoperte per migliorare e potenziare i processi analitici e decisionali dell'organizzazione.

L'analisi dei fattori chiave è disponibile in un'applicazione Qlik Sense. Eseguire l'analisi dei fattori chiave nella vista foglio in modalità di analisi.

Cos'è l'analisi dei fattori chiave?

L'analisi dei fattori chiave è una forma di scoperta statistica dei dati che consente di identificare il grado in cui vari fattori influiscono sul risultato di una singola metrica di destinazione. L'analisi viene eseguita sia per i dati quantitativi che per quelli qualitativi. L'intento alla base di un'analisi dei fattori chiave è scoprire esattamente cosa sta causando una certa tendenza nei dati e utilizzare queste informazioni per intraprendere azioni dirette o migliorare la consapevolezza organizzativa.

Nella business intelligence, le destinazioni comuni per le quali si desidera valutare gli influencer sono campi come Vendite, Soddisfazione del cliente, Margine, Abbandono e Costo del venduto. Esempi di fattori (fattori chiave) includono Prodotto, Posizione, Numero negozio e Manager.

Le metriche valutate in un'analisi dei fattori chiave differiscono per ogni organizzazione e caso d'uso. La metrica di destinazione e i vari fattori che ne influenzano i risultati dipendono dal problema che si sta cercando di risolvere, dai dati disponibili e da altri fattori.

Perché utilizzare un'analisi dei fattori chiave?

L'analisi dei fattori chiave è utile nella business intelligence perché può essere applicata in numerosi modi per migliorare gli indicatori chiave di prestazione. È possibile utilizzare un'analisi dei fattori chiave per risolvere problemi e ottenere informazioni relative agli investimenti sui prodotti, all'espansione dei ricavi, alla riduzione dei costi, alla soddisfazione dei clienti e a molti altri aspetti.

In Qlik Sense, l'analisi dei fattori chiave è integrata nell'esperienza del consumatore dell'applicazione. Utilizzando le funzionalità di analisi dei dati in tempo reale native di Qlik Sense, è possibile eseguire una nuova analisi dei fattori chiave ogni volta che i dati dell'applicazione cambiano. Ciò consente di monitorare continuamente i dati per rilevare eventuali modifiche e scoprire rapidamente le tendenze emergenti, in modo da poter intraprendere azioni tempestive ed efficaci ove necessario.

Come funziona

L'analisi dei fattori chiave è incentrata sull'idea di influenza. In Qlik Sense, l'analisi dei fattori chiave valuta l'influenza che campi specifici (funzionalità o fattori chiave) hanno su un particolare campo di interesse (la destinazione).

I dati utilizzati nell'analisi

Un'analisi dei fattori chiave è un esame specifico di un sottoinsieme dei dati. Quando si crea l'analisi, si selezionano determinati campi come componenti dell'analisi.

È necessario scegliere i seguenti elementi costitutivi per ogni analisi:

• Destinazione

• Funzionalità multiple

Dopo aver selezionato questi componenti, viene creato un set di dati specifico dal modello dati utilizzando la destinazione e le funzionalità. L'analisi dei fattori chiave utilizza questo set di dati, non l'intero modello dati, per determinare l'influenza che le funzionalità stanno avendo sulla destinazione. I campi non inclusi nella configurazione non vengono analizzati.

Di seguito sono fornite ulteriori informazioni su ciascun componente.

Calcolo dell'influenza

In Qlik Sense, l'analisi dei fattori chiave viene eseguita calcolando i valori SHAP per ogni valore dei dati della funzionalità nel sottoinsieme di dati che si sta analizzando. Questi valori SHAP sono generati da un modello addestrato da Qlik Predict. I modelli utilizzano l'algoritmo random forest per generare i valori SHAP.

Il valore SHAP è un calcolo del grado di impatto che un valore dei dati ha sul valore di destinazione corrispondente, in relazione alle altre funzionalità nel set di dati creato specificamente dalla configurazione dell'analisi dei fattori chiave. Quando si visualizzano i risultati di un'analisi dei fattori chiave, si visualizzano le aggregazioni dei valori SHAP in tutti o in un particolare set di record nel set di dati.

Per ulteriori informazioni sull'importanza SHAP in Qlik Predict, 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. Ad esempio, si potrebbe voler confrontare in che modo determinati fattori influenzano le vendite. In questo caso, si selezionerebbe una misura delle vendite come destinazione.

Quando si seleziona la destinazione, il momento della disponibilità dei dati è importante, in particolare in relazione alle funzionalità che si sceglie di includere nell'analisi. Per ulteriori informazioni sui tempi corretti di raccolta dei dati per la destinazione e le funzionalità, vedere Funzionalità.

Il numero di valori univoci e il tipo di dati nella destinazione determinano il tipo di problema che l'analisi risolverà. Questo, a sua volta, influisce sui requisiti che i dati devono soddisfare. Per ulteriori informazioni, vedere Requisiti dei dati.

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

• Regressione

• Classificazione binaria

Analisi di regressione

Le analisi di regressione vengono utilizzate quando la destinazione contiene un numero elevato di valori numerici univoci. Se si utilizza un calcolo numerico (misura) come destinazione, l'analisi dei fattori chiave interpreterà probabilmente 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 di 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 Abbandono nell'applicazione per tenere traccia di quali clienti hanno annullato un particolare servizio, è possibile selezionare il campo Abbandono come destinazione per scoprire quali fattori stanno guidando le decisioni di tali clienti.

Funzionalità

Le funzionalità sono i fattori chiave. Questi sono i campi che contengono informazioni estraibili su ciò che sta influenzando le tendenze nei dati. Ad esempio, quando si crea un'analisi dei fattori chiave per identificare gli influencer alla base delle vendite, è possibile selezionare dimensioni come Posizione, Tipo di prodotto, Numero negozio e Rappresentante di vendita come funzionalità. Anche le misure calcolate possono essere utilizzate come funzionalità.

È necessario includere solo funzionalità contenenti dati registrabili e raccolti prima del momento in cui si raccolgono i dati di destinazione. Se si includono funzionalità contenenti dati che si conoscerebbero solo al momento della raccolta dei dati per la destinazione, l'analisi sarà distorta e non fornirà alcun valore analitico.

Ad esempio, se la destinazione è Vendite, non si dovrebbero includere funzionalità contenenti dati derivati direttamente da essa. Allo stesso modo, se la destinazione è un campo Abbandono con un risultato binario (Sì o No), non si dovrebbe includere una funzionalità contenente la data in cui il cliente ha abbandonato.

Per ulteriori informazioni su come identificare i risultati di analisi non validi, vedere Identificazione di risultati non validi.

A una funzionalità viene assegnato uno dei due tipi seguenti:

• Funzionalità categorica: una che contiene valori di dati basati su categorie distinte e ricorrenti. Un esempio di funzionalità categorica potrebbe essere un campo Continente, in cui ci sono solo una manciata di valori possibili e questi non vengono interpretati come dati numerici grezzi, ma come testo. I numeri possono essere utilizzati come categorie.

• Funzionalità numerica: una in cui i valori dei dati sono dati puramente numerici e non appartengono a categorie.

Tutte le funzionalità incluse vengono analizzate in modo specifico per determinare quanta influenza ha ciascuna sui dati correnti nella destinazione.

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

Selezioni dell'applicazione

Le selezioni effettuate nell'applicazione vengono utilizzate nell'analisi dei fattori chiave. Ad esempio, si potrebbe voler scoprire i fattori chiave per le vendite, ma quando si include una dimensione Numero negozio come funzionalità, si potrebbe voler analizzare solo l'influenza di cinque negozi specifici nell'organizzazione. Per fare ciò, è possibile selezionare i valori nell'applicazione, quindi configurare l'analisi dei fattori chiave.

Poiché le selezioni sono fondamentalmente filtri applicati al modello dati, è importante essere consapevoli che effettuare selezioni in un campo può influire sui dati disponibili che possono essere utilizzati nell'analisi.

Considerazioni per l'abbonamento del tenant

L'analisi dei fattori chiave si basa su Qlik Predict per calcolare l'influenza delle funzionalità sulla destinazione. Lo fa creando modelli di machine learning che vengono utilizzati per calcolare i valori SHAP per i punti dati corrispondenti alle funzionalità incluse nel sottoinsieme di dati selezionato.

La creazione di un'analisi dei fattori chiave consuma servizi misurati da Qlik Predict. Una certa quantità di utilizzo di Qlik Predict è inclusa nella maggior parte degli abbonamenti Qlik Cloud. Se è necessaria una maggiore capacità, è richiesto un aggiornamento a un livello a pagamento di Qlik Predict.

Verificare con il proprietario dell'account di servizio e consultare i termini dell'abbonamento in uso per scoprire la propria capacità di utilizzo dell'analisi dei fattori chiave.

Le seguenti risorse possono fornire ulteriori dettagli:

• Introduzione al machine learning automatico

• La descrizione del prodotto per Qlik Cloud® Subscriptions

Requisiti dei dati

Requisiti minimi di volume dei dati

Il set di dati creato dalla destinazione e dalle funzionalità deve avere almeno 400 celle. In caso contrario, non è 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 verificano errori durante l'esecuzione di un'analisi dei fattori chiave, è possibile che i dati selezionati per l'analisi non soddisfino questi requisiti. Per altri problemi che si potrebbero riscontre e un elenco di possibili soluzioni, vedere Risoluzione dei problemi .

Utilizzo dell'analisi dei fattori chiave in Qlik Sense

I seguenti argomenti della guida possono aiutare a 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 è fornito un elenco di limiti per l'analisi dei fattori chiave:

• I campi contenenti i tipi di dati data, ora o timestamp non sono supportati per l'uso come destinazione o come funzionalità.