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Qlik Sense September 2020의 새로운 기능

증강 지능

새로운 검색 기반 시각적 분석 차트 유형

검색 기반 시각적 분석에서 통찰력을 생성하면 이제 통찰력 관리자가 새로운 몇 가지 시각화 유형을 자동으로 생성합니다. 여기에는 다음 사항이 포함됩니다.

  • 클러스터 차트 – 새 K-평균 클러스터링 함수를 사용하여 클러스터를 표시합니다.
  • 상관 관계 차트 – 상관 함수를 사용하여 상관 관계를 표시합니다.
  • 제어 차트 – 시간에 따라 프로세스가 어떻게 변경되는지 표시합니다.

모바일 장치에서 검색 기반 시각적 분석

이제 핸드헬드 모바일 장치에서 검색 기반 시각적 통찰력을 생성할 수 있습니다. 이 방식은 기존의 작성 방식과 반대로 소형 폼 팩터에서 새로운 분석과 통찰력을 생성하는 보다 직관적인 수단을 제공합니다. 브라우저 기반 사용자 인터페이스를 통해 핸드헬드 장치에서 사용할 수 있습니다.

작은 화면에서 앱 탐색

고급 분석 계산 - K-평균 클러스터링

이번 릴리스에서는 Qlik 연관 엔진의 고급 분석 계산이 도입됩니다. 사용할 수 있는 첫 번째 함수는 K-평균 클러스터링으로, 유사성을 기반으로 데이터 포인트를 클러스터에 그룹화할 수 있습니다. 이 함수는 고객 세분화, 사기 감지 및 기타 다양한 사용 사례에 매우 유용한 함수입니다.

순위 및 클러스터링 함수

KMeans2D - 차트 함수

KMeansND - 차트 함수

시각적 분석 개선 사항

개선된 참조선

이제 막대형 차트 및 꺾은선형 차트에 서식이 지정된 레이블이 포함된 차원 기반 (세로) 참조선이 포함되어 시간 축을 따라 추가된 세부 정보(예: 중요한 이벤트의 시작 날짜 및 끝 날짜)를 사용하여 차트를 향상시키는 데 유용합니다.

참조선

막대형 차트 속성

꺾은선형 차트 속성

애니메이터 컨트롤

애니메이터 컨트롤은 사용자에게 임의의 차원에서 값을 자동 선택하고 집계를 사용하거나 사용하지 않고 루프에서 재생하여 시간에 따른 데이터 변경을 애니메이션하는 기능을 제공합니다.

기타 차트 개선 사항

  • 마스터 측정값의 숫자 서식
  • 컨테이너의 테두리 설정 및 해제
  • Sankey 차트의 사용자 지정 정렬
  • 필터 창의 빈도 수
  • WMS(웹 맵 서비스) 레이어 불투명도
  • 가리키기 아이콘 설정/해제

관리 개선 사항

앱 배포

QSEoW는 이제 다중 노드 배포에서 Qlik Sense Enterprise SaaS 테넌트로의 앱 배포를 지원합니다.

앱 배포 상태 (영어로만 제공)

QMC 상태 페이지

상태 페이지에서 앱 배포를 더 잘 이해하고 모니터링할 수 있는 방법을 제공합니다(예: 사용자에게 Multi-Cloud Setup Console에 대한 링크 표시).

앱 배포 상태 (영어로만 제공)

셀프 서비스 허브 개선 사항

허브의 테이블 보기는 확장 가능하고 사용하기 쉬운 앱 관리자를 제공합니다. 다음 기능이 포함됩니다.

  • 이름, 설명, 소유자, 게시됨(해당되는 경우), 최근 다시 로드된 데이터(해당되는 경우), 세부 정보에 대한 열
  • 열 헤더를 클릭하여 정렬
  • 그리드 보기(Ctrl + g) 및 목록 보기(Ctrl + Shift + l)와 같은 키보드 바로 가기
  • 키보드로 탐색
  • Qlik 지원 화면 읽기 프로그램에 대한 지원

허브

기타 개선 사항

NFS 프로토콜 지원

Windows에서 Qlik Sense Enterprise를 설치할 때 NFS(네트워크 파일 시스템) 프로토콜을 통해 파일 저장소에 연결할 수 있습니다. NFS 지원을 통해 예를 들어 Google 클라우드 플랫폼 사용 시 Linux 기반 파일 저장소를 사용할 수 있습니다.

NFS 파일 공유 만들기 (영어로만 제공)

데이터 읽기 및 쓰기 기능 내장

Qlik은 데이터를 읽고 쓸 수 있도록 하는 데 초점을 맞춰 왔습니다. 이러한 목적의 일환으로 처음 사용하는 사용자를 고려하여, 데이터에 대해 사용자를 교육하고 지원하는 새로운 기능을 Qlik Sense 내에 추가했습니다. 처음 사용하는 사용자는 이러한 기능을 통해 Qlik 고유의 데이터 개념을 이해함으로써 차트 생성을 위한 더 많은 컨텍스트와 차원/측정값에 대한 추가 설명을 비롯한 통찰력을 얻는 시간을 단축하고 온보딩을 촉진할 수 있습니다.

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