Работа с Discovery Agent триггерами наблюдения
Как разработчик приложения, вы создаете триггеры наблюдения для определения метрик, используемых для расчета наблюдений. Триггеры наблюдения создаются на листах. При изменении данных приложения триггеры наблюдения оцениваются, и все обнаруженные наблюдения представляются в лентах для анализа другими пользователями.
Триггеры наблюдения доступны с Discovery Agent.
Триггеры наблюдений в виде листа в приложении
Что такое триггер наблюдения?
На высоком уровне триггер наблюдения определяет метрику, которая используется для генерации наблюдений на основе трендов. Этой метрикой могут быть, например, продажи, себестоимость или коэффициент оттока клиентов. Метрика определяется в данных аналитического приложения.
Вы создаете триггеры наблюдения в аналитических приложениях при редактировании или анализе листов. Триггеры наблюдения хранятся внутри приложения и заполняют ленты наблюдениями при обнаружении определенных тенденций.
В следующих разделах описываются различные части, составляющие триггер наблюдения.
Временной ряд
В контексте Discovery Agent временной ряд, или измерение времени, является полем в вашем приложении, которое отслеживает, как мера изменяется со временем.
Вот некоторые требования к временному ряду:
-
Должен содержать данные, организованные по значениям даты или метки времени. Например: 2026-01-29 или 2026-01-29 13:24:59.
-
Должен содержать действительные даты или метки времени.
-
Некоторые точки диаграммы могут отсутствовать. Однако расчет аналитических данных завершится сбоем, если отсутствует слишком много точек диаграммы.
-
Будущие даты и метки времени разрешены. Однако они не будут использоваться при расчете аналитических данных.
-
Существуют различные требования к объему данных для разных типов аналитических данных и агрегаций на основе времени. См. Требования к объему данных — триггеры наблюдения.
Мера
Мера — это метрика, которая определяет аналитические данные. Это может быть основная мера в приложении или агрегация, которую вы указываете на основе поля в приложении. Распространенные примеры: Sum(Sales), Sum(Margin) и Sum(Cost).
Разбивка измерений
При желании можно выбрать вычисление наблюдений по отдельности для до 50 значений измерения. Например, можно создать триггер наблюдения для вычисления наблюдений по продажам для уникальных продуктов. В качестве альтернативы можно выбрать определенные значения, которые будут использоваться в наблюдениях, или включить только верхнее или нижнее количество значений на основе соответствующих им метрик.
Измерения детализации — это дополнительные вычисления, которые необходимо выполнить. Если вы добавите измерение разбивки, те же вычисления для данных в целом (другими словами, для всех категорий) по-прежнему будут выполняться в дополнение к вычислениям для значений измерения разбивки.
Доступны следующие параметры.
-
Значения: Выберите значения для использования вручную.
-
Поиск: Включите значения на основе шаблонов сопоставления текста.
-
Условие: Включите значения в зависимости от того, соответствуют ли их соответствующие метрики определенным условиям.
-
Верхние/нижние: Включите только набор значений с наивысшими или наименьшими соответствующими метриками.
Следуйте этим рекомендациям, чтобы добавить фильтры к измерению разбивки:
-
Нажмите
, чтобы добавить фильтр и выбрать поле. -
После добавления поля нажмите на него, чтобы выбрать используемые значения. Чтобы рассчитать аналитические данные индивидуально для первых 50 значений в измерении, не выбирайте никаких значений.
-
Нажмите
, чтобы удалить фильтры.
Периоды времени
При создании триггера наблюдения вы указываете периоды времени, по которым значения меры агрегируются и используются для наблюдений. Например, ежемесячные наблюдения будут агрегировать меру на ежемесячной основе.
Подобно будущим датам и отметкам времени для измерения времени, текущие и будущие периоды времени не учитываются при расчете агрегированных наблюдений. Например, если текущий месяц — февраль и настроены ежемесячные наблюдения, любые наблюдения, относящиеся к февралю, не будут рассчитаны до окончания февраля.
Типы наблюдений
Вы можете выбирать между различными типами расчетов наблюдений. Если вы не указываете типы наблюдений, триггер наблюдения рассчитывает наблюдения для всех типов наблюдений.
Каждый тип наблюдения приводит к различному расчету, чтобы помочь вам выявить временные тенденции и аномалии.
Типы наблюдений также доступны для фильтрации в лентах пользователей при анализе полученных наблюдений. В лентах типы наблюдений называются типами анализа. Типы наблюдений и Discovery Agent анализа похожи на типы анализа в Инструмент «Наблюдения», но не следует их путать.
| Тип наблюдения | Определение |
|---|---|
| Выше модели | Сравнивает текущие метрики с прогнозами, сделанными прогностическими моделями. Наблюдения генерируются, когда метрики больше по сравнению с прогнозами. |
| Ниже модели | Сравнивает текущие метрики с прогнозами, сделанными предиктивными моделями. Инсайты генерируются, когда метрики меньше по сравнению с прогнозами. |
| Новая базовая линия | Определяет сдвиги в базовых значениях (например, средних) для временных рядов. Если базовое значение метрики значительно изменяется, генерируются инсайты. |
| Высокое значение записи | Определяет, являются ли самые последние наблюдения новым рекордным максимумом для метрики по сравнению с историческими данными. |
| Низкое значение записи | Определяет, являются ли самые последние наблюдения новым рекордно низким значением для метрики по сравнению с историческими данными. |
| Скачки вниз | Обнаруживает временные всплески, когда метрики значительно ниже исторических шаблонов данных. |
| Скачки вверх | Обнаруживает временные всплески, когда метрики значительно выше исторических шаблонов данных. |
| Изменения тренда | Определяет точки, в которых тренд временного ряда показывает значительное изменение — например, переход от медленного нисходящего тренда к сильному восходящему тренду. |
Когда генерируются аналитические данные?
Каждый раз, когда данные в приложении изменяются (не чаще одного раза в день), все триггеры наблюдения оцениваются для определения генерируемых наблюдений.
Например, триггеры наблюдения оцениваются не чаще одного раза в день, когда:
-
Приложение перезагружено, и данные изменились с момента последней перезагрузки.
Вы можете обеспечить регулярную оценку триггеров наблюдения, запланировав перезагрузки вашего приложения. Для получения дополнительной информации см. раздел Обновление аналитических данных.
Наблюдения генерируются только тогда, когда оценка триггера наблюдения приводит к обнаружению. Иными словами, наблюдения генерируются и отображаются только тогда, когда обнаруживается что-то интересное — изменяющаяся тенденция, значительная аномалия или отклонение от прогноза.
Различия в наблюдениях между обновлениями данных
Существует разница в том, как оцениваются триггеры наблюдения при первом обновлении данных, по сравнению с последующими обновлениями данных.
Первое обновление данных
При создании триггера наблюдения и первом обновлении данных наблюдения рассчитываются на основе данных за семь предыдущих точек диаграммы. Например, для ежемесячных аналитических данных, аналитические данные рассчитываются за последние семь месяцев.
Данные, относящиеся к периоду более семи точек диаграммы, могут быть проанализированы во время оценки — например, для ежедневного периода времени может быть проанализировано 365 дней данных для выявления исторических тенденций. Однако аналитические данные на основе аномалий генерируются только для последних семи точек диаграммы.
Последующие обновления данных
Для последующих обновлений и оценок данных аналитические данные рассчитываются только для новых точек диаграммы, которые были добавлены с момента последнего обновления.
Например, предположим:
-
Ваш триггер наблюдения использует ежедневный период времени.
-
Вы обновляете данные 31 января с датами не позднее этой даты.
-
Вы снова обновляете данные 1 февраля с данными, охватывающими эту дату.
В этом примере наблюдения рассчитываются путем сравнения данных за 1 февраля с предыдущими точками диаграммы из более раннего обновления.
Триггеры аналитических данных и периоды времени
Текущие и будущие периоды времени не учитываются при оценке аналитических данных:
-
Только первое обновление данных за день запускает оценку аналитических данных. Аналитические данные могут рассчитываться не чаще одного раза в день, поскольку текущие и будущие даты все равно не учитываются в расчетах.
-
Агрегированные аналитические данные (то есть еженедельные, ежемесячные, ежеквартальные или ежегодные) рассчитываются таким же образом. Например, если текущий месяц — февраль и настроены ежемесячные аналитические данные, любые аналитические данные, относящиеся к февралю, не будут рассчитаны до окончания февраля.
Как рассчитываются аналитические данные?
Аналитические данные рассчитываются по-разному в зависимости от типа аналитических данных. Для обнаружения и расчета аналитических данных используются различные алгоритмы машинного обучения в области искусственного интеллекта. Большие языковые модели (LLM) используются для представления и форматирования текстов аналитических данных.
Сценарии перемещения, публикации и дублирования
В этом разделе описывается ожидаемое поведение для триггеров наблюдения при перемещении, публикации, удалении и дублировании приложений.
Публикация
При публикации приложения в управляемое пространство триггеры наблюдения должны быть созданы заново.
Перемещение
При перемещении приложения между пространствами триггеры наблюдения сохраняются.
Дублирование
Дублирование происходит в любом из следующих случаев:
-
Вы дублируете приложение.
-
Вы экспортируете приложение, а затем импортируете его обратно в Qlik Cloud.
В этих сценариях дублирования триггеры наблюдения необходимо создать заново.
Ограничения и возможности
Ограничения и возможности, связанные с триггерами наблюдения, см. Discovery Agent возможности и ограничения.