자습서
Qlik 여정을 방금 시작했거나 Data Analytics 전략을 구현할 수 있도록 기술을 향상시키려는 경우 Qlik에 있는 필요한 단계별 자습서를 참조하십시오.
Qlik Cloud Analytics 소개
시작 시 필요한 기본 정보
이 자습서에서는 Qlik Cloud Analytics에 대해 설명합니다. 자습서를 완료하면 기본 사항을 이해하고 모든 차트, 테이블 및 개체가 상호 작용하고 각 작업을 통해 현재 컨텍스트로 즉시 업데이트되는 방식을 경험하게 됩니다.
알림을 사용하여 데이터 모니터링
이 자습서에서는 알림을 만드는 방법을 보여줍니다. 앱을 수정하고, 알림을 생성하며, 알림 수명 주기를 관리합니다.
데이터 로드 및 준비
초보자를 위한 스크립팅
이 자습서에서는 데이터 로드 편집기에서 스크립팅을 사용하여 Qlik Cloud Analytics의 데이터를 로드하고 조작하는 방법을 소개합니다.
스크립팅 다음 단계
이 자습서에서는 고급 스크립팅 개념을 소개합니다. 여기에는 교차 표를 사용한 데이터 변환, 데이터 정리, Qlik 데이터 파일(QVD)에서의 데이터 생성 및 로드가 포함됩니다.
강제 연결을 사용하여 테이블 결합
이 자습서에서는 Qlik Cloud Analytics에서 강제 연결을 사용하여 두 개 이상의 유사한 데이터 테이블을 분석을 위해 결합하는 방법을 보여줍니다. 데이터 관리자를 사용하여 테이블을 준비, 로드, 맵 및 병합하는 방법을 배웁니다.
초보자를 위한 테이블 레시피
이 자습서에서는 테이블 레시피를 사용하여 판매 데이터를 준비하고 정리하는 과정을 소개합니다. 데이터 가져오기, 열 정리 및 변환, 필터 적용, 분석 앱에서 사용하기 위한 결과 내보내기와 같은 단계를 다룹니다.
초보자를 위한 데이터 흐름
이 자습서에서는 데이터 흐름을 사용하여 판매 데이터를 준비하고 변환하는 과정을 소개합니다. 데이터 가져오기, 레코드 필터링, 데이터 세트 조인, 필드 이름 바꾸기 및 구성, 분석 앱에서 사용할 결과 내보내기와 같은 단계를 다룹니다.
Qlik Cloud에서 OpenAI 분석 커넥터 사용
이 자습서에서는 Qlik에서 OpenAI 커넥터를 설정하고 사용하여 AI 기반 기능을 통합하여 분석을 향상하는 방법을 보여줍니다. 이 가이드에서는 계정 설정, 연결 생성 및 구성을 다룹니다.
분석 앱 생성 및 데이터 시각화
분석 앱 만들기
이 자습서에서는 Qlik 분석 앱을 만드는 방법을 보여줍니다. 데이터를 추가하고 차트를 만들고 스토리텔링 프레젠테이션을 만듭니다.
PowerPoint 보고서용 시트 설계
이 자습서에서는 생성된 PowerPoint 보고서에 사용될 Qlik 분석 앱을 설계하는 방법을 보여 줍니다. 앱을 업로드하고, 레이아웃을 변경하고, 배경 이미지를 추가합니다.
차트 표현식
이 자습서에서는 차트 표현식을 소개합니다. 표현식은 데이터를 처리하는 데 사용되는 함수, 필드 및 수학 연산자의 조합으로, 동적이고 강력한 시각화를 만듭니다.
집합 표현식 작성
이 자습서에서는 데이터 분석을 지원하는 집합 표현식을 소개합니다. 여기에는 집합 수정자, 식별자 및 연산자를 사용하여 집합 표현식을 만드는 작업이 포함됩니다.
동적 보기
이 비디오 자습서에서는 Qlik Cloud Analytics의 동적 뷰에 대해 설명합니다. 이를 통해 대규모 데이터 소스에서 연관 분석을 위해 요청 시 차트를 포함하여 그것들을 사용하는 방법을 보여줍니다.
Insight Advisor에서 데이터 해석 방법 사용자 지정
이 자습서에서는 비즈니스 논리를 사용하여 Insight Advisor의 검색 기반 분석에서 데이터를 해석하는 방법을 어떻게 사용자 지정할 수 있는지 소개합니다.
사용자 지정 캘린더를 사용하여 캘린더 기간 만들기
이 자습서에서는 Qlik Cloud Analytics에서 특정 날짜 필드와 플래그를 사용하여 비교 분석을 위한 사용자 지정 캘린더 기간을 만드는 방법을 배웁니다.
Qlik Sense에서 시계열 분해
이 자습서에서는 시계열 데이터를 추세, 계절성, 잔차 구성 요소로 분해하고 이를 분석하는 방법을 알려 줍니다.
예측 분석 만들기
예측 데이터 생성 및 시각화
이 자습서에서는 ML 실험, ML 배포 및 예측을 소개합니다. Qlik 프로젝트 실험 만들기 및 구성, 기계 학습 모델 학습, 모델 메트릭 검토부터 시작합니다. 마지막으로 모델을 배포하고 이를 사용하여 예측을 만들고 Qlik Sense 앱을 빌드하여 이러한 예측을 시각화합니다.
다변형 시계열 예측을 통한 판매 예측
이 자습서에서는 기록 데이터를 사용하여 다변형 시계열 모델을 교육하고 배포하여 매장 및 제품군별 매일 판매량을 예측하고 시각화하는 방법을 보여 줍니다.
비즈니스 용어집 작업
비즈니스 용어집 만들기
이 자습서에서는 Qlik Cloud에서 비즈니스 용어집을 만드는 방법을 배웁니다. 여기에는 용어 및 범주 추가, 관리 역할 설정, 용어집 용어를 마스터 항목에 연결하는 방법이 포함됩니다.