インサイト アドバイザー とビジネス ロジックとは何ですか?
インサイト アドバイザー は、Qlik Sense 機能のスイートです。インサイト アドバイザー は、データ モデルの構築、ビジュアライゼーションの作成、データの分析を支援します。ビジネス ロジックは、インサイト アドバイザー がデータを解釈するのに役立ちます。
インサイト アドバイザー
インサイト アドバイザー は次の Qlik Sense 機能で構成されています。
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Insight Advisor 検索: Insight Advisor 検索 は、アプリの [分析] タブの [シート] から利用できます。Insight Advisor 検索 検索は、自然言語検索または項目とマスター アイテムの選択に基づいてビジュアライゼーションを作成します。Insight Advisor 検索 では、潜在的な関心のあるチャートを生成することもできます。
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Insight Advisor 分析タイプ:Insight Advisor 検索 は、アプリの [分析] タブの [シート] から利用できます。Insight Advisor 分析タイプ では、分析タイプと含めるデータを選択できます。次に、インサイト アドバイザー はパラメータに基づいてチャートを生成します。
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Insight Advisor Chat:Insight Advisor Chat は、会話分析用のチャットベースのインターフェイスです。Insight Advisor Chat を使用すると、ハブからアクセス可能なアプリまで自然言語検索を行うことができます。次に、Insight Advisor Chat は関連するビジュアライゼーションを返します。
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Associative Insights:連想インサイトは盲点を見つけ、見逃した可能性のある関係を明らかにするのに役立ちます。連想インサイトは選択内容と除外値の寄与度をメジャーに対して比較します。
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推奨チャート: チャート推奨を使用すると、シートを編集するときにデータ項目を選択して、Qlik Sense によって軸、メジャー、およびビジュアライゼーション タイプを選択できます。提案されたチャートは、変更に基づいて自動的に調整されます。重点的な一連のプロパティを使用して、推奨のビジュアライゼーションをカスタマイズできます。
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推奨される関連付け:インサイト アドバイザー は、[データ マネージャー] の [関連付け] ビューでデータ テーブル間の関連付けを推奨できます。[Recommended associations (推奨される関連付け)] パネルでは、これらの推奨事項を閲覧し、適用することができます。
このチュートリアルでは、ビジネス ロジックを使用した Insight Advisor 検索 の検索ベースの分析の改善に焦点を当てます。
Insight Advisor 検索
Insight Advisor 検索 は、アプリの [分析] タブにある [シート] から利用できます。検索ボックスでは、「what is profit by employee for 2020 (2020 年の従業員あたりの収益は)」などの自然言語検索を入力できます。[インサイト アドバイザー] をクリックした場合、特定のデータ アセットを選択することもできます。次に、インサイト アドバイザー はチャートを生成するか、アプリで一致するチャートを見つけます。アプリを作成している場合、インサイト アドバイザー 検索は、回答を得たい質問に基づいてアプリを作成するのに役立ちます。アプリを使用している場合、インサイト アドバイザー はアプリ内で、またはアプリを作成することにより、質問に答えるための適切なビジュアライゼーションを見つけるのに役立ちます。
例えば、各従業員が生み出した利益を示すいくつかのビジュアライゼーションを表示することに関心があるとします。Qlik Sense でチュートリアル アプリを開きます。[シート] で、[従業員ごとの利益を表示] と検索します。インサイト アドバイザー は結果を生成します。
一致する結果が 1 つあります。これは、[EmployeeID] ごとの [粗利益] の合計といくつかの追加の結果を示しています。これらのチャートをアプリのシートに追加できます。
これらの結果は探していたものと一致しましたが、選択された項目は改善の余地があります。データ モデルから従業員に一致する項目を選択しようとしたときに、インサイト アドバイザー は [EmployeeID] を選択しました。ただし、項目 EmployeeName は分析に役立ちます。チャートの [粗利益] の合計も常にあります。これは間違いではありませんが、既定でより新しいデータを確認することをお勧めします。
[分析プロパティ] では、その軸を選択することで、[EmployeeName] を優先することを インサイト アドバイザー に教えることができます。これらの先例は、ユーザーごとに学習されます。ただし、アプリ開発者は、データ モデルを正確に解釈してその中の項目を使用する方法を インサイト アドバイザー に示すモデルを作成できます。この論理モデルは、アプリを使用するすべてのユーザーに対して インサイト アドバイザー によって使用されます。 これは、ビジネス ロジックを使用して行うことができます。
ビジネス ロジック
ビジネス ロジックは、データ準備のオプション部分であり、データ モデルを解釈するために一部の インサイト アドバイザー 機能で使用される論理モデルを定義します。ビジネス ロジックは、2 つの主要な機能で構成されています。
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論理モデル: ビジュアライゼーションを生成するときに使用されるアプリのデータ モデル。
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語彙: 自然言語の質問の代替用語。
インサイト アドバイザー は、次の インサイト アドバイザー 機能でビジネス ロジックを使用します。
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Insight Advisor 分析タイプ
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インサイト アドバイザー 検索
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Insight Advisor Chat
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Associative Insights
論理モデル
論理モデルは、インサイト アドバイザー がビジュアライゼーションを作成するときに使用する概念モデルです。アプリのデータ モデルから構築されます。各アプリは単一の論理モデルを持っています。項目とマスター アイテムは、このモデルのコア コンポーネントです。それらはグループに編成されています。グループは、項目またはマスター アイテム間の概念的な関連付けまたは関係を示します。これらを定義したら、他の関係と処理動作を指定できます。これには、次が含まれます。
- パッケージ: パッケージを使用すると、関連するグループのコレクションを作成できます。これにより、同じパッケージ内にないグループが一緒に使用されるのを防ぐことができます。
- 階層:階層を使用すると、グループ間のドリルダウン分析関係を定義できます。
- カレンダー期間:カレンダ期間を使用すると、インサイト アドバイザー の既定の分析期間を作成できます。
- 動作:動作を使用すると、項目間の優先関係または拒否関係を指定できます。動作は、必要な選択と既定のカレンダー期間を強制することもできます。
語彙
ビジネス ロジックの語彙を使用すると、自然言語の質問の成功を向上させることができます。語彙を使用すると、データ モデルに存在しない自然言語の質問で使用される可能性のある用語と値を定義できます。特定の用語を含む質問に使用する分析タイプを設定することもできます。例えば、以下の目的で語彙を使用できます:
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項目、マスターアイテム、および値の代替名の追加。
たとえば、[利益] 項目の [売上]、[収益]、および [収入]。
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コード化された値の名前の定義
たとえば、医療分類コードなど。
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データにない一般的な頭字語と略語。
たとえば、年 の場合は yr、数値の場合は num です。
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特定の用語またはクエリーで使用する インサイト アドバイザー 分析タイプの定義。
例えば、質問に「地域ビュー」という用語が含まれている場合、マップ分布分析タイプが常に インサイト アドバイザー によって使用されるように設定します。
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質問の例を追加して、アプリ ユーザーの分析をガイドします。
例えば、前四半期と比較した今四半期の売上高などの質問を提供します。