시각화 표현식에서 Qlik AutoML 연결 사용
시각화 표현식에서 분석 연결을 사용할 수 있습니다. 표현식에서 분석 연결을 사용할 때 구문은 서버 측 확장 구문을 따라야 합니다.
데이터는 사용자의 입력에 따라 동적으로 변경되는 경우에만 시각화 표현식에서 처리되어야 합니다. 데이터 모델의 트랜잭션이 항상 동일할 경우 예측은 로드 스크립트에서 대신 계산되고 데이터 모델에서 캐시되어야 합니다.
사용 사례가 사용자 입력을 기반으로 하는 경우 차트 표현식에서 분석 연결 및 해당 서버 측 확장 구문을 사용하여 모델 종료 지점에서 수신된 데이터를 시각화하는 대화형 차트를 만들 수 있습니다.
다음과 같이 하십시오.
-
시각화를 편집할 때
을 클릭하여 식 편집기를 시작합니다. -
식 편집기에서 표현식 필드에 표현식을 입력합니다. 표현식은 서버 측 확장 구문을 사용하여 구성해야 합니다.
정보 메모데이터 크기 및 호출된 기계 학습 종료 지점에 따라 데이터가 계산을 위해 Qlik AutoML에서 전송되고 반환되기 때문에 분석 연결이 포함된 차트의 반응도가 영향을 받을 수 있습니다.
예
다음은 은행 고객 이탈 예측을 제공하는 Qlik AutoML 배포에 대한 호출의 예입니다.
sum(aggr(endpoints.ScriptEvalEx('SNNNNNNNNNNSSNNSNNNNNSSSSSNSNNSS','{"RequestType":"endpoint", "endpoint":{"connectionname":"Qlik_AutoML_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))