インサイト アドバイザー 分析タイプ
インサイト アドバイザー 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、生成されたチャートのベスト プラクティスのビジュアライゼーションを提供します。
検索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 コグニティブ エンジン は、利用可能なデータに応じて、検索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、インサイト アドバイザー 分析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 |
|---|---|---|---|
| 除外済み | メジャーに対する相対的な貢献度の分析を提供する、データのネストされた軸を表示します。 | 2-3 | 1 |
| 分析 (地理空間) | 単純な階層的地理的区分別にデータをグループ化します。 | 1-2 | 1-2 |
| 計算されたメジャー (KPI) | 主要業績評価指標 (KPI) を使用して特定のビジネスセグメントまたは軸の業績を要約します。 | 0 | 1-2 |
| クラスタリング (k 平均法) | 機械学習の k平均法を用いて、軸の上の2つのメジャーの類似度によって集計されたデータ ポイントをクラスタリングします。 | 1 | 2 |
| 比較 | 軸の 2 つのメジャーを比較します。 | 1 | 2 |
| 相関 | 2 つのデータ値間の相補的な関係と逆の関係を識別します。 | 0-2 | 2 |
| 相互情報 | ランダムなデータ分布を適用した機械学習アルゴリズムを使用して、値のペア間の確実な指標を作成します。 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 ～ 10 の軸またはメジャーをドライバーとして選択します。 同じ項目または選択に対するこの分析タイプの結果は、ランダムなデータの選択によって異なる場合があります。 | 変数 | 変数 |
| 概要 | データ範囲がどのように相互に関連しているかを絶対的なメジャーで表します。 | 1-2 | 1 |
| 期間変更 | さまざまな期間の軸のメジャー、ランク、および比較分析を含むシートを作成します。 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 |
| 期間変更 (詳細) | さまざまな期間の軸の階層用のメジャー、ランク、および比較分析を含むシートを作成します。 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 |
| 前の期間 対 現在の期間 | 期間を通した軸の比較。 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 |
| 前の期間 対 現在の期間 (選択済み) | 期間を通した軸の比較。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 |
| プロセス制御 (平均) | 平均値に基づいて予測される統計的範囲に対してデータをモニタリングします。 | 1 日時軸 | 1 |
| プロセス制御 (移動平均) | 近似値に基づいて予測される統計的範囲に対してデータをモニタリングします。 | 1 日時軸 | 1 |
| ランキング | メジャーの相対的重要度別に軸の値をランク付けします。 | 1-2 | 1 |
| ランキング (グループ化) | メジャーの相対的重要度別に階層の軸の値をランク付けします。 | 1-2 | 1 |
| 相対的重要度 | 全体に貢献する軸の値のサイズを表示します。パレート分析または 80-20貢献度分析の実行にも使用できます。 | 1 | 1 |
| 時系列分解 | 時間系列をトレンド、季節性、残差の要素に分解します。 | 1 日時軸 | 1 |
| 時間の経過による傾向 | 時間の経過に伴うデータの傾向を表示します。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 |
| 値 (テーブル) | メジャーと軸を示す行と列で編成されたデータを表示します。 | 0-10 | 0-10 |
| 年初来 | 前年の同じ期間の軸で比較します。 | 1 | 1 |