Edytowanie wizualizacji utworzonych przez Wnioski | Qlik Cloud Pomoc
Przeskocz do zawartości głównej Przejdź do treści uzupełniającej

Edytowanie wizualizacji utworzonych przez Wnioski

Wnioski wybiera i generuje wykresy oparte na typach analizy. Typy analizy i funkcje wykresu są wybierane na podstawie danych wejściowych zapytania i cech danych. Analitycy biznesowi projektują komponenty logiki biznesowej aplikacji i mogą też edytować właściwości oraz dalej rozszerzać funkcje leżące u podstaw wykresów. Więcej informacji można znaleźć w temacie Logika biznesowa. Aby uzyskać więcej informacji na temat rodzajów analiz, zobacz temat Typy analiz funkcji Wnioski.

W poniższych przykładach pokazano, w jaki sposób wykresy z funkcji Wnioski można edytować za pomocą właściwości i edytora wyrażeń, aby ulepszyć wizualizacje, które najlepiej odzwierciedlają i ujmują dane. Te przykłady są oparte na wykresach, które można generować, a następnie rozszerzać z Wnioski aplikacji kursu logiki biznesowej. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Kurs — Dostosowywanie sposobu interpretowania danych przez Wnioski.

Informacja

Wnioski nie jest dostępna, gdy dzierżawa korzysta z Qlik Answers środowiska agentowego. Zamiast tego użyj Qlik Answers, aby eksplorować dane swojej aplikacji i tworzyć arkusze i wykresy. Więcej informacji zawiera temat Qlik Answers.

Informacja

Zrzuty ekranu w przykładach mogą się różnić w zależności od daty załadowania aplikacji kursu logiki biznesowej.

Mutual Information: Zmiana miar w celu doskonalenia wykresów

Zależności statystyczne między określoną wartością (miarą) a innymi wybranymi elementami są przedstawiane w funkcji Insight Advisor na wykresie Mutual Information. Zależność waha się od 0% (brak zależności) do 100% (mocna zależność). Ten przykład pokazuje, jak można zastąpić miary, aby przedstawić ciekawsze i bardziej znaczące relacje na wykresie. Więcej informacji można znaleźć w MutualInfo — funkcja wykresu.

  1. W aplikacji kursu logiki biznesowej wprowadź wyszukiwanie dependencies w polu wyszukiwania. Poszukaj wyniku z tekstem Mutual dependency between SalesOffice and selected items.

  2. Domyślne wyniki pytania o informacje wzajemne

    Domyślne wyniki zapytania o zależności w funkcji Insight Advisor
  3. Wybierz Dodaj do arkusza na wykresie, następnie Utwórz Tworzenie nowego arkusza.

  4. Z poziomu przeglądu aplikacji, kliknij Obiekty aplikacji Arkusze aby wyświetlić arkusze. Wybierz Mój nowy arkusz i nadaj arkuszowi Tytuł oraz Opis. W tym przykładzie nadaj arkuszowi nazwę Mutual Information Sales i dodaj opcjonalny opis Mutual information between sales fields.

  5. Kliknij na pasku narzędzi Wyrażenie Edytuj arkusz i wybierz wykres wzajemnych zależności.

  6. Kliknij w dowolnym miejscu w tytule wykresu, aby zmienić tytuł z Mutual dependency between SalesOffice and selected items na Mutual information around sales.

  7. Modyfikuj pola analizowane na tym wykresie. Wnioski wybrał do uwzględnienia na wykresie cztery miary, które są związane z geografią. Była to rozsądna interpretacja tego, jakie zależności może mieć pole SalesOffice, ponieważ SalesOffice zostało sklasyfikowane jako miasto w modelu logicznym aplikacji. Zmodyfikuj miary w panelu właściwości i zmień je na pola, które lepiej odzwierciedlą, jak Sprzedaż jest pod wpływem zmiennych związanych z ilością sprzedaży, kosztem sprzedaży i wsparciem sprzedaży.
    1. Wybierz Dane w panelu właściwości, a w sekcji Miary rozwiń miarę SupplierCountry. Wybierz . Modyfikowanie pól w wyrażeniu w polu Wyrażenie, aby otworzyć okno dialogowe Edytuj wyrażenie. Kliknij przycisk Zastosuj.
      Edytuj wyrażenie, zamieniając SalesOffice na Quantity i zamieniając SupplierCountry na Discount.
      Wybierz pole Etykieta. Zamień SupplierCountry na Quantity and Sales.
    2. Edycja parametrów pól
      Wyrażenie
    3. Rozwiń miarę SalesOffice and PostalCode. Wybierz . Wyrażenie w polu Wyrażenie, aby otworzyć okno dialogowe Edytuj wyrażenie.
      Edytuj wyrażenie, zamieniając SalesOffice na Sales i PostalCode na SupportCalls.
      Wybierz pole Etykieta. Zamień PostalCode na Support calls and Sales.
    4. Rozwiń miarę SalesOffice and City. Wybierz . Znacznik wyboru w polu Wyrażenie, aby otworzyć okno dialogowe Edytuj wyrażenie.
      Edytuj wyrażenie, zamieniając SalesOffice na Discount i City na Cost of Sale.
      Wybierz pole Etykieta. Zamień City na Discount and Cost of sale.
    5. Usuń miarę SalesOffice and Country, klikając ją prawym przyciskiem myszy i wybierając polecenie Usuń.
    6. Usuń miarę SalesOffice and CountryCode, klikając ją prawym przyciskiem myszy i wybierając polecenie Usuń.
  8. Edytuj zakres osi X. Wszystkie te trzy porównania miar reprezentują wysoki poziom zależności. Aby podkreślić różnice wartości i uatrakcyjnić wykres, zmodyfikuj zakres wykresu słupkowego:
    1. Rozwiń sekcję Wygląd, a następnie Oś X.
    2. Zmień wartość ustawienia Zakres z Autom. na Niestandardowy.
    3. Wybierz ustawienia Min./maks. wartości. Ustaw Min. na 0,9, a Maks. na 1.
  9. Wybierz . Wykres informacji wzajemnych funkcji Insight Advisor po modyfikacjachEdycja zakończona.
  10. Wykres informacji wzajemnych po edycji
    Domyślne wyniki zapytania o centroidy w IA

Algorytm centroidów: edycja liczby klastrów i wyborów

Wnioski generuje wykres punktowy oparty na funkcjach centroidów w celu pogrupowania podobnych elementów w klastry. Poniższy przykład pokazuje, jak określić liczbę klastrów generowanych przez wykres i usunąć odstające punkty danych. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz KMeans2D — funkcja wykresu oraz KMeansND — funkcja wykresu.

  1. W aplikacji kursu logiki biznesowej wprowadź wyszukiwanie Customer by Sales by Gross Profit w polu wyszukiwania. Poszukaj wyniku Customer clustered by sum(Sales) and sum(Gross Profit) (K-Means).

  2. Domyślne wyniki pytania o centroidy

    Utwórz
  3. Wybierz Dodaj do arkusza w prawym dolnym rogu tego wykresu, a następnie Obiekty aplikacjiTworzenie nowego arkusza.

  4. Z poziomu przeglądu aplikacji, kliknij Wyrażenie Arkusze aby wyświetlić arkusze. Wybierz Mój nowy arkusz i nadaj arkuszowi Tytuł oraz Opis.W tym przykładzie nazwij arkusz Customers clustered by sales i dodaj opis Kmeans applied to customer data by Sales and Gross Profit.

  5. Wybierz Zmodyfikuj wyrażenie kolorowania według wymiaru, zmieniając argument num_clusters.Edytuj arkusz na pasku narzędzi, a następnie wybierz wykres algorytmu centroidów.

  6. Zmodyfikuj wykres punktowy:
    1. Powiększ wykres: przeciągnij prawy dolny róg, aby powiększyć wykres na cały obszar kanwy.
    2. Edytuj argument liczby klastrów. Rozwiń sekcję Wygląd, a następnie Kolory i legenda. Wnioski pokolorował klastry według wymiaru. Wybierz . Znacznik wyboru pod polem Wybierz wymiar, aby otworzyć edytor wyrażeń. Zmodyfikuj argument num_clusters, zmieniając wartość z 0 na 6 (Wnioski wykorzystał automatyczne klastrowanie — w takim przypadku, jeżeli wprowadzi się 0 jako liczbę klastrów, ustalana jest automatycznie optymalna liczba klastrów dla tego zestawu danych). Wybierz Zastosuj.
    3. Edytuj pierwszy parametr w wyrażeniu (num_clusters)

      Narzędzie wyboru
    4. Edytuj zakres osi: Wygenerowany wykres domyślny pokazuje zakres mniejszy niż 0. Liczby ujemne nie mają w tym kontekście znaczenia i ten zakres zajmuje miejsce na wykresie. W sekcji Wygląd rozwiń Oś X: Sales i zmień Zakres z Automatycznie na Niestandardowy. Zauważ, że Min. automatycznie resetuje się do 0. Rozwiń oś Y: Zysk brutto i zmień Zakres z Autom. na Niestandardowy. Zauważ, że Min. automatycznie resetuje się do 0 również w przypadku osi Y.
  7. Wybierz Wykres punktowy centroidów po modyfikacjach Edytuj arkusz, aby zakończyć edycję.

  8. Usuń wybór danych: dane można wykluczyć z wykresu, usuwając zaznaczenie elementów, które nie są interesujące. Wyjdź z trybu edycji, wybierając Wyniki zapytania „show me sales”Koniec edycji i otwórz Selections tool Wykres okres do okresu po edycji okresu analizy . Wyszukaj Customer i wybierz wszystkich klientów z wyjątkiem następujących: Big Foot Shoes, Boleros, Bond Ltd, El Carnevale, Fritid AB, Las Corbatas, The Fashion, and Vite.

  9. Wykres punktowy centroidów po edycji

    Wyniki dla wartości Sales i OrderDate

Analiza okres do okresu: wykres analizy okresu po zmianie okresu analizy

Wnioski obsługuje tworzenie zachowań w celu używania preferowanego domyślnego okresu kalendarza z grupą miar. W poniższym przykładzie pokazano, jak zmienić okres kalendarzowy, aby wyświetlić wyniki z innego okresu. Możesz zmienić właściwość okresu kalendarza, aby wygenerować wykres Okres do okresu, który prezentuje sprzedaż w ciągu ostatniego roku, a nie ostatniego miesiąca.

  1. W aplikacji kursu logiki biznesowej wprowadź wyszukiwanie Show me sales w polu wyszukiwania. Zlokalizuj wynik Okres do okresu.

  2. Wynik okres do okresu dla wyszukiwania dotyczącego sprzedaży

    Utwórz
  3. Wybierz wykres Okres do okresu, aby wyświetlić opcje po prawej stronie.
  4. Rozwiń Okres analizy w panelu właściwości, aby wyświetlić opcje okresu kalendarzowego.
  5. Wybierz Porównanie kwartałów.
  6. Zmień wartość w Okres 1 na 2020-Q1.
  7. Zmień wartość w Okres 2 na 2021-Q1.
  8. Wyświetlane są teraz wyniki sprzedaży za pierwszy kwartał 2021 r. w porównaniu z pierwszym kwartałem 2020 r.
  9. Wykres analizy okresu po zmianie okresu analizy

    Obiekty aplikacji

Wykrycie skoku anomalii: edytowanie stylu wykresu

Wnioski identyfikuje anomalie skoków, analizując wzorce w danych historycznych. Ten typ analizy wykrywa i oznacza anomalie, które wykraczają poza te wzorce. Na tym przykładzie pokazano, jak zmodyfikować domyślny styl wykresu wygenerowanego przez typ analizy Skok.

  1. W aplikacji kursu logiki biznesowej wprowadź sales and OrderDate w polu wyszukiwania. Poszukaj wyniku Spikes detected for sum(Sales) values over OrderDate.

    Wyniki analizy skoku dla wartości Sales i OrderDate

    Wykres anomalii skoku po edycji
  2. Wybierz Dodaj do arkusza> Create newTworzenie nowego arkusza.

  3. Z poziomu przeglądu aplikacji, kliknij App objectsArkusze aby wyświetlić arkusze.

  4. Wybierz Mój nowy arkusz i nadaj arkuszowi Tytuł oraz Opis.

    W tym przykładzie nadaj arkuszowi nazwę Anomalie: Sales i OrderDate i dodaj opis Wykryto skoki sprzedaży w datach zamówienia.

  5. Wybierz Edit object Edytuj arkusz na pasku narzędzi, a następnie wybierz wykres.

  6. Zmodyfikuj wykres:
    1. Powiększ wykres: przeciągnij prawy dolny róg, aby powiększyć wykres na cały obszar kanwy.
    2. Modyfikuj styl punktu kolca:
      Wybierz Dane > Pomiary > Wysokość znacznika > Więcej właściwości.
      Rozwiń pozycję Prezentacja i wybierz Linia. Spowoduje to zmianę punktu skoku w średniej wielkości okrąg. Alternatywnie, wybierz Znacznik, a następnie wybierz Okrąg, Kwadrat, Romb, Trójkąt lub Linia.
      Rozwiń Kolor i przełącz suwak Kolory z Auto na Niestandardowe.
      Z listy rozwijanej wybierz Pojedynczy kolor. Z opcji kolorów wybierz drugą opcję z drugiego wiersza (fioletowy, szesnastkowy kod koloru #8e477d).
    3. Wybierz Wygląd > Oś X: OrderDate i wyczyść pole wyboru Pokaż miniwykres.
    4. Modyfikuj grubość linii:
      Wybierz Prezentacja > Style, aby rozwinąć opcje: Słupkowy i Liniowy.
      Rozwiń sekcję Linia i przesuń suwak Grubość linii na 3.
    5. Zmień kolor linii:
      Wybierz Kolory i legenda.
      Zmień ustawienie suwaka Kolory z Auto na Niestandardowe.
      Z listy rozwijanej wybierz Pojedynczy kolor. Z opcji kolorów wybierz środkową górną opcję (ciemnozielony, szesnastkowy kod koloru #267e27).
  7. Wybierz Koniec edycji.

    Wykres analizy skoku po edycji

    Spike anomalies chart after edits

Dowiedz się więcej

Czy ta strona była pomocna?

Jeżeli natkniesz się na problemy z tą stroną lub jej zawartością — literówkę, brakujący krok lub błąd techniczny — daj nam znać!