# ビジュアライゼーション数式での Qlik Predict 接続の使用

ビジュアライゼーション数式で分析接続を使用できます。数式で分析接続を使用する場合の構文は、サーバーサイド拡張構文に従う必要があります。

データは、ユーザーからの入力に基づいて動的に変更される場合にのみ、ビジュアライゼーション数式で処理する必要があります。データ モデルからのトランザクションが常に同じである場合は、予測をロード スクリプトで計算し、データ モデルにキャッシュすることをお勧めします。

使用例がユーザー入力に基づくものである場合は、チャートの数式で分析接続および対応するサーバーサイド拡張構文を使用して、モデルのエンドポイントから受信したデータを視覚化するインタラクティブ チャートを作成できます。

次の手順を実行します。

1. ビジュアライゼーションを編集する際は、 [the 式 icon] をクリックして数式エディタに入ります。

2. 数式エディタでは、数式項目に数式を入力します。数式は、サーバーサイド拡張構文を使用して作成する必要があります。

情報メモデータサイズおよび呼び出される機械学習エンドポイントによっては、計算のためにデータが Qlik Predict に送受信されるため、分析接続を含むチャートの応答性が影響を受ける場合があります。

[数式エディターでの作業](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Expressions/work-with-expression-editor.htm)

[サーバーサイド拡張構文](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/sse-syntax.htm)

## 自動設計の日付特徴量の要件

ビジュアライゼーションの数式で Qlik Predict 分析接続を使用すると、Qlik Predict に展開されたモデルを使用して予測が実行されます。

日付特徴量を使用してトレーニングされたモデルで予測を実行する場合、日付のフォーマットには特定の要件があります。これらの列については、Qlik Predict 分析接続に提供するデータが次の要件を満たしている必要があります。

* 日付と日時の値は、ISO 8601 規格に準拠した書式の文字列である必要があります。例:

  * 2020-01-14

  * 2020-01-14T00:00:00.000Z

* 親日付 (日付部分の派生元となった特徴量) は、その全体を含める必要があります。たとえば、モデルでは Year (年) の特徴量のみを使用している場合でも、日付は ISO 8601 準拠の形式で指定する必要があります。

* 各列内のデータは同じタイム ゾーンである必要があります。

上記の要件は次のように適用されます。

* 日付特徴量エンジニアリングでトレーニングされた特徴量にのみ適用されます。特徴量タイプが手動でカテゴリ特徴量タイプに変更された場合、これらの要件は適用されません。特徴量タイプがカテゴリに変更されている場合は、適用データにおいて、トレーニング時に使用された元の日付形式で列を提供してください。

* 時系列モデルには適用されません。

予測での日付特徴量の使用に関する詳細については、「[予測における日付特徴量の取り扱い](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/date-features-predictions.htm)」を参照してください。

## 例

ここでは銀行の顧客の解約率予測を行う Qlik Predict 展開へのコールの例を紹介します。

```
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))
```

## 詳細を見る

* [例 - Qlik Predict 分析コネクタを使用した What-if 分析](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/example-what-if-analysis.htm)
* [サーバーサイド拡張構文](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/sse-syntax.htm)