Praca z wyzwalaczami wniosków Agent wykrywania
Jako programista aplikacji tworzysz wyzwalacze wniosków, aby zdefiniować miary używane do obliczania wniosków. Wyzwalacze wniosków tworzy się w arkuszach. Gdy dane aplikacji ulegają zmianie, wyzwalacze wniosków są oceniane, a wszelkie odkryte wnioski są prezentowane w kanałach informacyjnych do analizy przez innych użytkowników.
Wyzwalacze wniosków są dostępne w ramach Agent wykrywania.
Wyzwalacze wniosków w widoku arkusza w aplikacji
Uprawnienia na poziomie dzierżawy dla Agent wykrywania są domyślnie wyłączone w ustawieniach User Default. Aby aktywować Agent wykrywania dla użytkowników, administrator musi albo skonfigurować User Default z uprawnieniami Agent wykrywania, albo przypisać uprawnienia określonym użytkownikom za pomocą roli niestandardowej. Zapewnia to, że użytkownicy tworzą alarmy dla określonych przypadków użycia.
Aby dowiedzieć się więcej o tych uprawnieniach, zobacz Praca z wyzwalaczami wniosków Agent wykrywania.
Czym jest wyzwalacz wniosków?
Na wysokim poziomie wyzwalacz wniosków definiuje miarę, która jest używana do generowania wniosków opartych na trendach. Miara ta może dotyczyć na przykład sprzedaży, kosztu sprzedaży lub wskaźnika rezygnacji klientów. Miara jest definiowana w danych aplikacji analitycznej.
Tworzysz wyzwalacze wniosków w aplikacjach analitycznych podczas edytowania lub analizowania arkuszy. Wyzwalacze wniosków są przechowywane wewnątrz aplikacji i wypełniają kanały informacyjne wnioskami, gdy wykryte zostaną określone trendy.
Kolejne sekcje przedstawiają różne części składające się na wyzwalacz wniosków.
Szeregi czasowe
W kontekście Agent wykrywania szereg czasowy, czyli Wymiar czasu, to pole w Twojej aplikacji, które śledzi, jak miara zmienia się w czasie.
Oto niektóre wymagania dotyczące szeregów czasowych:
-
Musi zawierać dane zorganizowane według wartości daty lub znacznika czasu. Na przykład: 2026-01-29 lub 2026-01-29 13:24:59.
-
Musi zawierać poprawne daty lub znaczniki czasu.
-
Niektóre punkty danych mogą brakować. Jednak obliczanie wniosków nie powiedzie się, jeśli brakuje zbyt wielu punktów danych.
-
Przyszłe daty i znaczniki czasu są dozwolone. Nie będą one jednak używane w obliczeniach wniosków.
-
Istnieją różne wymagania dotyczące wolumenu danych dla różnych typów wniosków i agregacji opartych na czasie. Zobacz Wymagania dotyczące ilości danych — wyzwalacze wniosków.
Miara
Miara to wskaźnik, który determinuje wnioski. Może to być miara główna w aplikacji lub agregacja określona na podstawie pola w aplikacji. Typowe przykłady to Sum(Sales), Sum(Margin) oraz Sum(Cost).
Wymiary rozbicia
Opcjonalnie możesz zdecydować się na obliczanie wniosków indywidualnie dla maksymalnie 50 wartości wymiaru. Na przykład możesz utworzyć wyzwalacz wniosków, aby obliczyć wnioski dotyczące sprzedaży dla unikalnych produktów. Alternatywnie możesz wybrać konkretne wartości, które mają być użyte we wnioskach, lub uwzględnić tylko górną lub dolną liczbę wartości na podstawie odpowiadających im miar.
Wymiary rozbicia to dodatkowe obliczenia, które mają zostać wykonane. Jeśli dodasz wymiar rozbicia, te same obliczenia dla danych jako całości — innymi słowy, dla wszystkich kategorii — nadal będą wykonywane, oprócz obliczeń dla wartości wymiaru rozbicia.
Dostępne są następujące opcje:
-
Wartości: Ręczny wybór wartości do użycia.
-
Wyszukiwanie: Uwzględnienie wartości na podstawie wzorców dopasowania tekstu.
-
Warunek: Uwzględnienie wartości na podstawie tego, czy odpowiadające im miary spełniają określone warunki.
-
Góra/dół: Uwzględnienie tylko zestawu wartości z najwyższymi lub najniższymi odpowiadającymi im miarami.
Postępuj zgodnie z tymi wytycznymi, aby dodać filtry do wymiaru rozbicia:
-
Kliknij
, aby dodać filtr i wybrać pole. -
Po dodaniu pola kliknij je, aby wybrać wartości do użycia. Aby obliczyć szczegółowe informacje indywidualnie dla pierwszych 50 wartości w wymiarze, nie wybieraj żadnych wartości.
-
Kliknij
, aby usunąć filtry.
Okresy czasu
Podczas tworzenia wyzwalacza wniosków określasz okresy czasu, dla których wartości miar są agregowane i używane do wniosków. Na przykład wnioski miesięczne będą agregować miarę w ujęciu miesięcznym.
Podobnie jak w przypadku przyszłych dat i znaczników czasu dla Wymiaru czasu, bieżące i przyszłe okresy czasu nie są brane pod uwagę podczas obliczania zagregowanych wniosków. Na przykład, jeśli bieżącym miesiącem jest luty i skonfigurowano wnioski miesięczne, wszelkie wnioski związane z lutym nie zostaną obliczone, dopóki luty się nie zakończy.
Typy wniosków
Możesz wybierać spośród różnych typów obliczeń wniosków. Jeśli nie określisz żadnych typów wniosków, wyzwalacz wniosków obliczy wnioski dla wszystkich typów.
Każdy typ wniosku skutkuje innym obliczeniem, pomagając zidentyfikować trendy oparte na czasie i anomalie.
Typy wniosków można również filtrować w kanałach informacyjnych użytkowników podczas analizowania wynikowych wniosków. W kanałach informacyjnych typy wniosków nazywane są typami analiz. Typy wniosków i analiz Agent wykrywania są podobne do typów analiz w Wnioski, ale nie należy ich mylić.
| Typ wniosku | Definicja |
|---|---|
| Powyżej modelu | Porównuje bieżące miary z prognozami wykonanymi przez modele predykcyjne. Wnioski są generowane, gdy miary są większe w porównaniu z prognozami. |
| Poniżej modelu | Porównuje bieżące miary z prognozami wykonanymi przez modele predykcyjne. Wnioski są generowane, gdy miary są mniejsze w porównaniu z prognozami. |
| Nowa linia bazowa | Identyfikuje przesunięcia w wartościach linii bazowej — na przykład średnich — dla szeregu czasowego. Jeśli linia bazowa miary zmieni się znacząco, generowane są wnioski. |
| Rekordowo wysoki | Wykrywa, czy najnowsze obserwacje stanowią nowy rekordowo wysoki poziom dla miary w porównaniu z danymi historycznymi. |
| Rekordowo niski | Wykrywa, czy najnowsze obserwacje stanowią nowy rekordowo niski poziom dla miary w porównaniu z danymi historycznymi. |
| Nagłe spadki | Wykrywa tymczasowe nagłe spadki z miarami znacząco poniżej wzorców danych historycznych. |
| Nagłe wzrosty | Wykrywa tymczasowe nagłe wzrosty z miarami znacząco powyżej wzorców danych historycznych. |
| Zmiany trendu | Identyfikuje punkty, w których trend szeregu czasowego wykazuje znaczącą zmianę — na przykład przejście z powolnego trendu spadkowego na silny trend wzrostowy. |
Kiedy generowane są wnioski?
Za każdym razem, gdy dane w aplikacji ulegają zmianie, maksymalnie raz dziennie, wszystkie wyzwalacze wniosków są oceniane w celu określenia wniosków do wygenerowania.
Na przykład wyzwalacze wniosków są oceniane maksymalnie raz dziennie, gdy:
-
Aplikacja jest przeładowywana, a dane zmieniły się od ostatniego przeładowania.
Możesz zapewnić regularną ocenę wyzwalaczy wniosków, planując przeładowania aplikacji. Więcej informacji znajdziesz w Odświeżanie danych analitycznych.
Wnioski są generowane tylko wtedy, gdy ocena wyzwalacza wniosków skutkuje odkryciem. Innymi słowy, wnioski są generowane i wyświetlane tylko wtedy, gdy znaleziono coś interesującego — zmieniający się trend, znaczącą anomalię lub odchylenie od prognozy.
Różnice we wnioskach między aktualizacjami danych
Istnieje różnica między sposobem oceny wyzwalaczy wniosków przy pierwszej aktualizacji danych a późniejszymi aktualizacjami danych.
Pierwsza aktualizacja danych
Kiedy tworzysz wyzwalacz wniosków i dane są aktualizowane po raz pierwszy, wnioski są obliczane na podstawie danych obejmujących siedem punktów danych wstecz. Na przykład dla wniosków miesięcznych wnioski są obliczane za ostatnie siedem miesięcy.
Dane sprzed ponad siedmiu punktów danych mogą być analizowane podczas oceny — na przykład dla dziennego okresu czasu może być analizowane 365 dni danych pod kątem trendów historycznych. Jednak wnioski oparte na anomaliach są generowane tylko dla ostatnich siedmiu punktów danych.
Późniejsze aktualizacje danych
W przypadku kolejnych aktualizacji i ocen danych wnioski są obliczane tylko dla nowych punktów danych, które zostały dodane od ostatniej aktualizacji.
Na przykład załóżmy, że:
-
Twój wyzwalacz wniosków używa dziennego okresu czasu.
-
Aktualizujesz dane 31 stycznia z datami nie późniejszymi niż ten dzień.
-
Aktualizujesz dane ponownie 1 lutego z danymi obejmującymi ten dzień.
W tym przykładzie wnioski są obliczane poprzez porównanie danych z 1 lutego z poprzednimi punktami danych z wcześniejszej aktualizacji.
Wyzwalacze wniosków a okresy czasu
Bieżące i przyszłe okresy czasu nie są brane pod uwagę podczas oceny wniosków:
-
Tylko pierwsza aktualizacja danych w ciągu dnia wyzwala ocenę wniosków. Wnioski mogą być obliczane maksymalnie raz dziennie, ponieważ bieżące i przyszłe daty i tak nie są brane pod uwagę w obliczeniach.
-
Wnioski zagregowane — czyli tygodniowe, miesięczne, kwartalne lub roczne — są obliczane w ten sam sposób. Na przykład, jeśli bieżącym miesiącem jest luty i skonfigurowano wnioski miesięczne, wszelkie wnioski związane z lutym nie zostaną obliczone, dopóki luty się nie zakończy.
Jak obliczane są wnioski?
Wnioski są obliczane na różne sposoby w zależności od typu wniosku. Do wykrywania i obliczania wniosków wykorzystywane są różne algorytmy uczenia maszynowego z obszaru sztucznej inteligencji. Duże modele językowe (LLM) są używane do prezentowania i formatowania tekstów wniosków.
Scenariusze przenoszenia, publikowania i duplikowania
Ta sekcja przedstawia oczekiwane zachowanie wyzwalaczy wniosków podczas przenoszenia, publikowania, usuwania i duplikowania aplikacji.
Publikowanie
Podczas publikowania aplikacji w zarządzanym obszarze wyzwalacze wniosków muszą zostać utworzone ponownie.
Przenoszenie
Podczas przenoszenia aplikacji między obszarami wyzwalacze wniosków są zachowywane.
Duplikowanie
Duplikowanie ma miejsce w każdym z następujących przypadków:
-
Duplikujesz aplikację.
-
Eksportujesz aplikację, a następnie importujesz ją z powrotem do Qlik Cloud.
W tych scenariuszach duplikowania wyzwalacze wniosków muszą zostać utworzone ponownie.
Ograniczenia i pojemności
Informacje o ograniczeniach i pojemnościach związanych z wyzwalaczami wniosków znajdziesz w Pojemności i ograniczenia Agent wykrywania.