Анализ влияния в Аналитика

Анализ влияния показывает перспективное представление нисходящих зависимостей для базы данных, ресурса или поля. Он отвечает на вопросы о том, какие базы данных, приложения, файлы, ссылки, контент машинного обучения и другой контент будут прямо или косвенно затронуты при изменении значения поля. Для многих типов контента также можно выполнить детализацию до конкретных полей, на которые повлияет изменение.

Qlik Cloud предоставляет агрегированную сводку нисходящего влияния, где можно в интерактивном режиме изучить прямые и косвенные зависимости заданного поля или объекта.

Нисходящее происхождение называется анализом влияния, поскольку оно анализирует, на какие объекты повлияют изменения в данных или аналитическом контенте; эти объекты являются зависимыми от базового узла. Qlik Cloud предоставляет информацию и количество по типу зависимых объектов в сводном представлении.

Бизнес-пользователи, изучающие заданное поле, получат агрегированную сводку нисходящего влияния, которая дает представление о следующем:

Какие типы объектов будут затронуты изменением этого поля, включая базы данных, файловое хранилище, приложения и ссылки
Какие отчеты и информационные панели Power BI будут затронуты
Какие отчеты Qlik NPrinting или Qlik Cloud будут затронуты
Какие модели данных для Power BI и Tableau будут затронуты
Каково количество прямых и косвенных зависимостей по типу
Кто является владельцами элементов, которые будут затронуты при внесении изменений
Какие рабочие процессы машинного обучения будут затронуты

Чтобы просмотреть информацию о восходящем происхождении, такую как входные данные, преобразования и другую историческую информацию, которая может объяснить, откуда взялись данные и какие операции с ними выполнялись, просмотрите их происхождение. См. Анализ происхождения в Аналитика.

Для использования анализа влияния также необходимо, чтобы для параметра Просмотр происхождения было установлено значение Разрешено с помощью User Default или пользовательской роли безопасности.

Сводное представление анализа влияния

Сводное представление Анализ влияния

Откройте анализ влияния из центра активности, выбрав Значок «Дополнительно» на поддерживаемом элементе, а затем выбрав Инструменты > Анализ влияния. Для некоторых типов контента также можно открыть анализ влияния, когда элемент открыт. Нажмите Дополнительно и Анализ влияния.

Можно получить доступ к происхождению (восходящему) или анализу влияния (нисходящему) для других узлов, которые появляются на графиках, выбрав Значок «Дополнительно» , а затем выбрав Происхождение или Анализ влияния (новый базовый узел).

В сводном представлении можно отфильтровать отображение всех или только прямых зависимостей. Примером прямой зависимости является приложение Приложение A, которое загружает определенный набор данных Файл данных B. В этом случае Приложение A напрямую зависит от Файла данных B. Примером косвенной зависимости является QVD C.qvd , который создается Приложением A на основе Файла данных B. В этом случае C.qvd является косвенной зависимостью Файла данных B.

График анализа влияния, показывающий зависимые поля в приложении — Сводное представление анализа влияния показывает зависимые поля в приложении

Анализируемый базовый узел обведен синим цветом. Зависимые элементы перечислены в левом обзоре с указанием количества по типу. Когда этот тип находится в фокусе и указан в главной сетке, он обведен зеленой рамкой. Типы зависимостей включают базы данных, приложения, файловое хранилище, базы данных и ссылки. Перечисленные зависимые объекты для этого типа указаны в главной сетке. Выполните детализацию этих объектов, выбрав строку. Например, приложение будет детализировано до уровня таблицы, а затем до уровня поля.

Детализация базового узла для просмотра и выбора поля, чтобы сфокусироваться на этом поле — Чтобы исследовать влияние изменения поля, выполните детализацию от объекта базового узла и выберите интересующее поле, чтобы увидеть зависимости для этого поля.

Выберите в строке зависимого объекта в фокусе, чтобы получить доступ к меню со следующими действиями:

Сведения (см. Сведения об узле)
Анализ влияния (новый базовый узел)
Происхождение (для этого объекта)
Открыть

Меню действий в сетке зависимостей — Действия, которые можно выполнить с зависимыми объектами в сводном представлении анализа влияния

Доступ к анализу влияния из набора данных

Также можно получить доступ к анализу влияния из обзора набора данных, переключившись на вкладку Анализ влияния.

Столбцы сетки анализа влияния

Выберите интересующие столбцы с помощью средства выбора столбцов значок столбцов в правом верхнем углу сетки. Параметры столбцов различаются в зависимости от типа просматриваемого ресурса. Параметры столбцов могут включать следующие заголовки:

Имя
Количество наборов данных | таблиц | полей
Тип
Пространство
Владелец
Последняя перезагрузка
Последнее изменение
Открыть
Количество моделей
Количество конфигураций
Количество версий
Развертывание МО

Сетка анализа влияния — Сводная сетка анализа влияния

Если столбцы Владелец и Пространство имеют несколько значений, появляется всплывающая подсказка со списком владельцев и пространств.

Сведения об узле

Сведения ограничены вашим доступом к этому объекту. Сведения могут предоставлять следующую информацию:

Имя
Описание
Теги
Расположение
Пространство
Владелец
Создатель
Последнее изменение

Представление сведений из анализа влияния — Сводная сетка анализа влияния

Анализ влияния для контента машинного обучения

С помощью Анализа влияния можно определить нисходящие ресурсы для контента машинного обучения. В Анализе влияния можно анализировать эксперименты МО, развертывания МО и наборы данных.

Например, может потребоваться определить, какие наборы данных прогнозирования будут затронуты при обновлении набора данных применения. Также можно увидеть, сколько ресурсов обучения отображается в качестве нисходящих зависимостей для другого контента, такого как аналитические приложения.

Ресурсы машинного обучения также отображаются в разделе Происхождение для комплексного анализа происхождения контента прогнозной аналитики. Для получения дополнительной информации см. Анализ происхождения для контента машинного обучения.

Открытие Анализа влияния для контента машинного обучения

Выполните одно из следующих действий:

В центре активности нажмите рядом с экспериментом МО, развертыванием МО или набором данных и выберите Инструменты > Анализ влияния.
В эксперименте МО или развертывании МО нажмите на панели навигации и выберите Анализ влияния.

Анализ влияния и эксперименты МО

Если эксперимент МО установлен в качестве базового узла, он отображается в левом верхнем углу в разделе Базовый узел. Выберите эксперимент для детализации до версий эксперимента Ветвление . Затем можно выбрать одну версию эксперимента для анализа в качестве базового узла. Наконец, можно выполнить детализацию внутри версии , чтобы найти конкретную модель Модель МО и установить ее в качестве базового узла.

Нисходящие зависимости для эксперимента или элементов внутри него включают развертывания МО, наборы данных и аналитический контент, такой как приложения, скрипты и потоки данных.

Эксперимент МО также может отображаться в сводном представлении, когда восходящий контент (например, набор данных) выбран в качестве базового узла. Если вы выбрали эксперимент в разделе Зависимости от базового узла на левой панели, можно выполнить детализацию внутри эксперимента, чтобы отобразить дополнительную информацию в сетке. Эксперимент Эксперимент МО детализируется до одной или нескольких версий Таблица . Версия эксперимента детализируется до одной или нескольких моделей поле .

Анализ влияния и развертывания МО

Если развертывание МО установлено в качестве базового узла, оно отображается в левом верхнем углу в разделе Базовый узел. Выберите развертывание для детализации до развернутых моделей. Затем можно выбрать одну модель Модель МО для анализа в качестве базового узла. Наконец, можно выполнить детализацию внутри модели, чтобы найти узел вывода прогноза. Если узел вывода установлен в качестве базового узла, можно использовать сетку зависимостей для просмотра списка сгенерированных наборов данных прогнозирования.

Нисходящие зависимости для развертывания или элементов внутри него включают наборы данных и аналитический контент, такой как приложения, скрипты и потоки данных.

Развертывание МО также может отображаться в сводном представлении анализа влияния, когда восходящий контент (например, эксперимент МО) выбран в качестве базового узла. Если вы выбрали развертывание в разделе Зависимости от базового узла на левой панели, можно выполнить детализацию внутри развертывания, чтобы отобразить дополнительную информацию в сетке. Развертывание Развертывание МО детализируется до одной или нескольких моделей Таблица . Модель детализируется до одного или нескольких элементов Конфигурация поле , причем каждый элемент представляет собой сгенерированный набор данных прогнозирования. Эти наборы данных можно анализировать по отдельности, установив их в качестве базового узла.

Анализ влияния и наборы данных МО

Наборы данных МО — это наборы данных, которые используются или создаются в экспериментах МО и развертываниях МО. Они включают:

Обучающие наборы данных
Наборы данных, экспортированные из встроенной аналитики в эксперименте МО (вкладки Сравнить и Анализировать)
Наборы данных применения
Наборы данных прогнозирования

Если набор данных МО установлен в качестве базового узла, он отображается в левом верхнем углу в разделе Базовый узел. Выберите набор данных для детализации до отдельных полей.

Набор данных МО также может отображаться в сводном представлении анализа влияния, когда восходящий контент (например, эксперимент МО или развертывание МО) выбран в качестве базового узла. Если вы выбрали набор данных в сетке, можно выполнить детализацию внутри набора данных для отображения информации на уровне поля.

Разрешения

Для получения информации о разрешениях см. Разрешения.

Пример сценария

Пример сценария см. в разделе Пример: Влияние изменения набора данных, используемого для прогнозирования.

Разрешения

Разрешения для анализа зависимостей

Пользователи без разрешения на просмотр не смогут просматривать имена зависимых ресурсов, столбец Последняя перезагрузка для зависимых приложений или столбец Последнее изменение для других типов ресурсов. Пользователи без разрешений на просмотр также не смогут просматривать контекстное меню Значок «Дополнительно» или параметры детализации для ресурса.

Разрешения, когда элемент является базовым узлом

Необходимо иметь возможность просматривать элемент, чтобы открыть Анализ влияния из центра активности , а также чтобы установить элемент в качестве базового узла другими способами. Как указано в разделе Разрешения для анализа зависимостей, зависимые ресурсы отображаются с ограниченной информацией, если у вас нет доступа к просмотру ресурсов.

Примеры вариантов использования для анализа влияния

Пример: Понимание влияния внесения изменений в набор данных

Пошаговое руководство по аналогичному следующему примеру см. в разделе:

Варианты использования анализа влияния

Как разработчик приложения, вы несете ответственность за источник данных и рассматриваете возможность внесения изменений в набор данных Sales data.xlsx путем удаления поля Price. У вас возникают следующие вопросы: На что повлияет это изменение? Что необходимо решить? Кого следует уведомить? Вы начинаете расследование, выбрав Значок «Дополнительно» на плитке набора данных и выбрав Анализ влияния.

Просмотр нисходящих зависимостей для приложений и наборов данных с помощью сводного представления анализа влияния — Сводное представление анализа влияния для набора данных Sales data.xlsx

Пример: Влияние изменения набора данных, используемого для прогнозирования

Предположим, вы являетесь участником машинного обучения, который настроил запланированные прогнозы из развертывания МО. Вы хотите оценить, какие рабочие процессы будут затронуты, если вы измените логику вычисления для столбца в одном из ваших наборов данных применения.

Открыв набор данных применения в Анализе влияния, можно определить, что будет затронут следующий контент:

Аналитическое приложение
Развертывание МО, в котором есть одна модель, использующая набор данных применения
Несколько выводов наборов данных, которые были сгенерированы из развертывания МО по расписанию

Обладая этими знаниями, можно принять более обоснованное решение о том, следует ли продолжать обновление или создать новый рабочий процесс машинного обучения.

Просмотр нисходящих зависимостей для набора данных применения, используемого для генерации прогнозов — Анализ влияния для набора данных применения машинного обучения, анализирующий конкретные наборы данных прогнозирования, которые будут затронуты изменениями в наборе данных применения.

Удаленный контент

Если элемент удален, он все равно может отображаться в сводном представлении Анализ влияния при анализе других узлов.

Анализ влияния в Интеграция данных

Анализ влияния также доступен в Интеграция данных. Для получения дополнительной информации см. Интерпретация анализа воздействия в Интеграция данных.

Помогла ли вам эта страница?

Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице или с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом!

Оставьте свой отзыв здесь