Insight Advisor 分析タイプ
Insight Advisor は、さまざまな分析タイプを使用して結果を提供します。 これらの分析タイプは、洞察を生成する際にベスト プラクティスのビジュアライゼーションを提供します。
クエリの入力とデータの特性に応じて、さまざまな分析タイプが使用されます。Qlik cognitive engine は、利用可能なデータに応じて、クエリに最適な分析タイプを決定します。次の表で、分析タイプについて説明します。各分析タイプのすべての条件が記載されているわけではありません。 このテーブルには、Insights チャートを編集するときに代替として利用できる可能性のあるチャートもリストされています。
| 分析タイプ | 説明 | 軸 | メジャー | チャート | 代替のチャート |
|---|---|---|---|---|---|
| ファクト | 具体的な集計結果。 | 0 | 1-2 | KPI | なし |
| [値] | 指定された軸とメジャーの値を表にしたリストです。 | 0-10 | 0-10 | テーブル | なし |
| ランク | オプションのグループ化を使用した、メジャーによる軸の値のランキング。 | 1-2 | 1 |
棒グラフ ピボット テーブル |
円グラフ ファネル チャート ワード クラウド マルチ KPI |
| 除外済み | 複数の軸によるメジャーの分類。 | 2-3 | 1 |
ツリーマップ 棒グラフ テーブル |
棒グラフ サンキー グラフ ヒートマップ メッコ チャート 分布プロット |
| マップ分布 | 複数の地理的な軸によるメジャーの分類。 | 1-2 | 1-2 | マップ | なし |
| 概要 | 複数の軸によるメジャーの概要。 | 1-2 | 1 | 分布プロット | なし |
| 寄与度 | 累積寄与度のあるランクを提供します (パレート チャート)。 | 1 | 1 |
コンボ チャート テーブル |
テーブル コンボ チャート |
| 年度累計 | 軸によるメジャー (昨年から今年にかけて) の内訳。 | 1 | 1 | 棒グラフ |
棒グラフ サンキー グラフ ヒートマップ メッコ チャート 分布プロット |
| 動向 | 時間の経過に伴うメジャーのパフォーマンス。必要に応じて、カーディナリティの低い軸別に分割します。 | 1 つの日時軸およびオプションで 1 つの他の軸 | 1-3 | 折れ線グラフ |
分散ウォーターフォール グラフ 面グラフ 分布プロット |
| プロセス コントロール チャート | 平均値 (シグマ) との相対的な経時的なメジャーのパフォーマンス指標を提供します。 | 1 日時軸 | 1 | 折れ線グラフ | なし |
| 比較 | 軸上の 2 つのメジャーを比較します。 | 1 | 2 |
散布図 コンボ チャート |
マルチ KPI 散布図 |
| 相関 | 最大 2 つのオプション軸における 2 つのメジャー間の相対的な相関関係を示します。 | 0-2 | 2 |
KPI 分布プロット |
なし |
| クラスター (K 平均法) | K 平均で結果をクラスター化しながら、軸上の 2 つのメジャー間の比較を提供します。 | 1 | 2 | 散布図 | なし |
| 期間分析 |
選択した分析期間の現在または最新の期間からのメジャーの変更を表示します 論理モデルのメジャーを含むグループに既定のカレンダー期間を設定する必要があります。 |
1-2 | 1 |
ゲージ KPI 棒グラフ 散布図 |
なし |
| 目標に対する期間のパフォーマンス |
現在の期間から前の期間へのメジャーの変更を比較します。変化は、予測された目標値を使用して測定されます。 論理モデルのメジャーを含むグループに既定のカレンダー期間を設定する必要があります。 |
1 | 1 |
ゲージ KPI 円グラフ テーブル |
なし |
| 前の期間 対 現在の期間 |
現在の期間と前の期間のメジャーを比較します。 論理モデルのメジャーを含むグループに既定のカレンダー期間を設定する必要があります。 |
1 | 1 | 折れ線グラフ | なし |
| 「前の期間 対 現在の期間」ダッシュボード |
ダッシュボードとしての軸のメジャーを「前の期間 対 現在の期間」で比較します。軸の値を選択するためのフィルター パネルが含まれています。 クエリの一部として選択された autoCalendar から派生した項目を持つ一時的な項目が必要です。 |
1-3 | 1 |
フィルター パネル 3 KPI 折れ線グラフ |
なし |
| 相互情報 |
ターゲットと選択したアイテム間の統計依存を表示します。 依存インジケーターの範囲は、0% (依存関係なし) から 100% (強い依存関係) です。 相互情報は、項目 1 つ (メジャーまたは軸) をターゲットとして、そして 1 から 10 の軸またはメジャーをドライバーとして選択します。 相互情報はランダムに選択されたデータのサンプルを使用します。同じ項目または選択に対するこの分析タイプの結果は、結果として異なる場合があります。 |
変数 | 変数 | 棒グラフ | なし |