Глоссарий
Агрегирование
Агрегирование — это вычисление с использованием нескольких записей в исходных таблицах. При этом часто одно поле агрегируется с использованием функции, такой как sum (сумма), count (счетчик), min (минимум), max (максимум) или average (среднее). В качестве примера можно привести сумму продаж.
Похожие термины: вычисление, мера, метрика
См.: Меры
Администратор аналитики
Администраторы аналитики имеют разрешения только для управления пользовательскими ресурсами службы Analytics.
Администратор аудита
Администраторы аудита, когда им также назначена роль разработчика, имеют доступ к отзывам о приложениях и метрикам использования для Инструмент «Наблюдения» и Insight Advisor Chat.
Администратор данных
Администраторы данных управляют только пространствами данных и содержащимися в них ресурсами данных.
Администратор клиента
Администраторы клиента отвечают за управление пользователями, системными расширениями и настройками системы. Администраторы клиента имеют полный доступ к Консоль управления.
Анализ воздействия
Анализ воздействия показывает прямое нисходящее представление базы данных, приложения и зависимостей полей.
См.: Оценка анализа воздействия для приложений, скриптов и наборов данных
Анализ ключевых факторов
Инструмент в приложении Qlik Sense, который позволяет сравнить воздействие, оказываемое набором полей в приложении на тренды данных и результаты в конкретном целевом поле. Анализ ключевых факторов позволяет понять, какие факторы определяют показатели эффективности предприятия и организации, а также предпринять действия, опираясь на информированные решения.
См.: Идентификация основных источников влияния, определяющих данные, с помощью анализа ключевых факторов
Анализ множеств
Анализ множеств определяет альтернативное множество выборок в визуализации, отличных от используемых в текущей выборке. Это позволяет выполнять сравнительный анализ.
См.: Анализ множеств
Ассоциативные наблюдения
Ассоциативные наблюдения — это функция Инструмент «Наблюдения», которая сравнивает выборки и значения, исключенные выборками, чтобы найти слепые зоны и скрытые взаимосвязи.
Бизнес-логика
Бизнес-логика — это пакет функций, который позволяет настраивать поведение Инструмент «Наблюдения». Бизнес-логика включает две основных функции.
-
Логическая модель: модель данных приложения, используемая при создании визуализаций.
-
Словарь: альтернативные термины для запросов на естественном языке.
Похожие термины: логическая модель, словарь, логика домена
См.: Настройка логических моделей для Инструмент «Наблюдения»
Важность перестановки
Насколько эффективность модели машинного обучения зависит от того или иного признака. При итерации для определения признаков, включаемых в модель, важность перестановки можно использовать для принятия решения о том, какие столбцы следует оставить, а какие отбросить.
Важность SHAP
Измерение того, какое влияние оказывает каждый признак в эксперименте на прогнозируемый результат цели. Qlik AutoML автоматически создает агрегированные диаграммы ранжирования важности SHAP на уровне строк во время обучения в ходе экспериментов по двоичной классификация и регрессии.
Виды
В проектах данных используются виды. Вид — это виртуальное представление физических наборов данных. Так как виды создаются в результате запроса физических наборов данных, они всегда содержат релевантные данные из используемого набора данных. Виды имеют несколько преимуществ перед физическими наборами данных: они могут создавать один набор результатов на основе объединения нескольких наборов данных; они управляют доступом к используемым данным; они почти не занимают места на диске.
В проекте данных могут использоваться виды нескольких типов. Тип создаваемых видов зависит от того, включены ли виды реального времени и исторические виды, а также применяется ли обработка изменений.
Виды в реальном времени
В Интеграция данных Qlik Cloud виды в реальном времени позволяют получать доступ к текущим (ODS) и историческим данным (HDS). В видах этого типа представлены таблицы с изменениям, которые еще не были применены к текущим или предшествующим таблицам. Это позволяет просматривать измененные данные с меньшей задержкой без необходимости частого применения данных. Меняя задержку слияния, можно снизить стоимость обработки и упростить требования к обработке на целевой платформе.
См. также раздел Вид в реальном времени
Визуализация
Визуализации — это диаграммы, расширения и другие объекты, которые визуализируют на листе данные для изучения.
Похожие термины: диаграмма
Владелец учетной записи службы
Владельцы учетной записи службы (Service Account Owner, SAO) отвечают за ведение и конфигурирование подписки Qlik Cloud.
выборки
Выборки — это значения, выбранные пользователем в визуализациях в приложении и используемые для фильтрации данных. При выполнении выборки все связанные визуализации обновляются в соответствии с выборкой. Выборки можно сохранять в виде закладок и предоставлять другим пользователям для совместной работы.
Диаграмма
Диаграммы — это объекты, в которых можно осуществлять вычисления, агрегации и группировки. В качестве примера часто используемых диаграмм можно привести графические визуализации, такие как линейчатые и круговые диаграммы, но к диаграммам также относятся неграфические объекты, такие как сводные таблицы.
Диаграмма состоит из измерений и мер, причем меры вычисляются по одному разу для каждого значения измерения. Если диаграмма содержит несколько измерений, меры вычисляются по одному разу для каждой комбинации значений измерений.
Похожие термины: визуализация, гиперкуб, куб
Динамические виды
Динамические виды позволяют запрашивать и просматривать в приложении релевантные подмножества больших наборов данных из другого приложения. Их можно обновлять в динамическом режиме по мере формирования выборки. Динамические виды сходны с приложениями по требованию.
Диспетчер данных
Диспетчер данных — это компонент приложения, который позволяет загружать источники данных в приложение и управлять ими. Также можно предварительно просматривать данные и выполнять их преобразование.
См.: Загрузка данных и управление ими с помощью Диспетчера данных
Задача данных
Задача данных — это основная составляющая работы в проекте данных. В проекте данных можно создавать задачи данных следующих типов:
- Промежуточное хранение — перемещение данных из источника данных в облачное хранилище данных или Qlik Cloud.
- Хранение — хранение данных из промежуточного хранилища в виде наборов данных, готовых к потреблению.
- Зарегистрированные данные — регистрируйте данные, которые уже существуют в рамках платформы данных.
- Преобразование — преобразование данных в соответствии с целевыми требованиями и бизнес-потребностями.
- Киоск данных — создание киосков данных из сохраненных или преобразованных данных.
Также можно объединить промежуточное хранение и хранение в одну задачу «Подключение».
См.: Задача данных
Задача отчета
Задача, созданная в приложении Qlik Sense, которое преобразует шаблон отчета в сгенерированный выходной файл табличного отчета, с применением сокращения количества данных в соответствии с выбранными фильтрами отчетов. Выходной файл отчета доставляется в соответствии с настроенными параметрами рассылки.
Похожие термины: табличный отчет, список рассылки, шаблон отчета, фильтр отчета
Закладка
Закладки позволяют сохранять определенные состояния выборки для будущего повторного использования в приложении и для совместной работы с другими пользователями. Информацию о макете можно хранить в закладках, чтобы с их помощью направлять пользователей в нужное место приложения.
Зарегистрированные данные
Можно зарегистрировать данные, которые уже существуют на целевой платформе, чтобы курировать и преобразовывать данные, а также создавать киоски данных. Это позволяет использовать данные, добавленные в систему не только с помощью Интеграция данных Qlik Cloud, но другими средствами, такими как Qlik Replicate или Stitch.
См.: Регистрация данных, которые уже существуют в пределах платформы данных
Избранное
«Избранное» — это раздел, доступный всем пользователям, куда они могут добавлять приложения, наборы данных, автоматизации, примечания, эксперименты и диаграммы из хаба. Раздел «Избранное» является личным.
См.: Избранное
Измерение
В Службы аналитики:
Измерение — это объект, используемый для категоризации данных в диаграмме. Например, секторы в круговой диаграмме или линейки в линейчатой диаграммы представляют отдельные значения в измерении. Измерения часто представляют собой одно поле с дискретными значениями, но также могут рассчитываться как выражение.
Похожие термины: категория, группа
См.: Группирование данных с измерениями
В Интеграция данных:
Измерение — это набор данных в киоске данных, который образует часть схемы типа «звезда». Наборы данных измерений содержат описательную информацию для всех связанных полей, включенных в записи таблицы фактов. В качестве широко используемых примеров можно привести наборы данных измерений Customer (Клиент) и Product (Продукт). Так как данные в наборе данных измерений часто бывают денормализованными, такие наборы данных часто содержат большое количество столбцов.
Инструмент «Наблюдения»
Инструмент «Наблюдения» — это пакет функций. Инструмент «Наблюдения» помогает создавать модель данных и визуализации, а также анализировать данные.
История
История — это инструмент приложения, который позволяет делиться наблюдениями и данными, обнаруженными в приложении, с другими пользователями, объединяя отчеты, презентацию и исследовательский анализ.
Похожие термины: отчет
См.: Совместное использование наблюдений с помощью повествования
Кардинальность
Уникальность значений данных, содержащихся в столбце. При обучении модели машинного обучения Qlik AutoML не может использовать столбцы признаков с высокой кардинальностью (слишком много уникальных значений) или без кардинальности (данные столбцов представляют собой одно постоянное значение).
См.: Кардинальность
Каталог
Каталог — это область хаба, где находятся приложения и источники данных. Инструменты каталога позволяют профилировать данные.
Каталог данных
Каталог данных — это компонент в Диспетчер данных и Редактор загрузки данных, который позволяет выбирать и загружать данные из всех доступных пользователю наборов данных.
Киоск данных
Киоски данных входят в состав конвейера данных, который содержит подмножество данных из ресурсов данных хранения или преобразования. Можно создать любое количество киосков данных в зависимости от потребностей вашего бизнеса. В идеальном случае киоски данных должны содержать репозитории сводных данных, собранных для анализа на уровне определенного отдела или подразделения организации.
Клиент
Клиент — это ваше облачное развертывание Qlik Cloud. Это контейнер таких объектов, как пользователи, приложения и пространства.
Похожие термины: Развертывание
Коллекция
Коллекции — это инструмент, который позволяет группировать приложения, диаграммы, примечания, автоматизации, эксперименты и ссылки в хабе для удобства доступа и сортировки.
См.: Коллекции
Конвейер данных
В проекте данных конвейер данных — это набор задач для интеграции данных. При подключении данные перемещаются в проект из локальных или облачных источников данных и хранятся в виде готовых к использованию наборов данных. Можно также преобразовывать данные и создавать киоски данных, чтобы эффективно использовать созданные и преобразованные наборы данных. Конвейер данных может быть простым и линейным, или это может быть сложный конвейер, использующий несколько источников данных и генерирующий множество выходных данных.
Лист
Листы — это компоненты приложений Qlik Sense. Они представляют визуализации для пользователей приложения, чтобы обеспечить возможность изучения, анализа и обнаружения данных. Листы могут быть общедоступными или личными.
Похожие термины: информационная панель, рабочий лист
См.: Вид листа
Логическая модель
Логическая модель — это лежащая в основе модель данных, которая сообщает Инструмент «Наблюдения», как использовать данные при создании визуализаций.
Похожие термины: логическая модель, логическая инфраструктура
См.: Создание логических моделей для Инструмент «Наблюдения» с бизнес-логикой
Мера
Мера — это расчетная база в одном или нескольких агрегированиях. Например, сумма продаж — это одно агрегирование, а сумма продаж, деленная на количество клиентов — это мера, основанная на двух агрегированиях.
Похожие термины: агрегирование, расчет, метрика
См.: Меры
Метрики модели
Сведения о том, насколько эффективным является алгоритм при обучении в ходе эксперимента в Qlik AutoML. Метрики модели показывают, насколько точно каждая модель обучается определять правильный результат решения задачи машинного обучения. Это помогает определить, какая модель будет развернута для использования в прогнозировании.
Мониторинг в хабе
Монитор в хабе — это функция, которая позволяет добавлять диаграммы из листов или Инструмент «Наблюдения» в хаб, чтобы их можно было отслеживать, не открывая приложение.
Набор данных
Термин «набор данных» иногда используется как синоним термина «таблица». Это может быть оригинальная исходная таблица, результирующая таблица после преобразований или таблицы фактов и измерений в киоске данных.
Это также может быть логическая таблица, которая включает несколько таблиц экземпляров и видов:
-
Текущие данные
-
История, которая хранит предыдущие версии таблицы
-
Changes (Изменения)
Набор данных для обучения
Набор данных используется для обучения модели машинного обучения в Qlik AutoML. Разрешая алгоритмам заучивать шаблоны и ассоциации в данных, мы получаем модель, оснащенную для прогнозирования на основе новых данных (набор данных для применения).
Набор данных для применения
Набор данных, на основе которого обученная модель машинного обучения выполняет прогнозирование. Результат прогнозирования Qlik AutoML представляет собой новый набор данных с прогнозируемыми значениями для выбранного целевого поля.
Объекты листа
Объекты листа — это компоненты, используемые для создания интерфейса на листе. Не все объекты листа визуализируют данные, такие как таблицы или диаграммы. Они могут включать другие объекты, такие как кнопки, текстовые объекты и расширения.
Похожие термины: визуализация, диаграмма
См.: Вид листа
Оптимизация гиперпараметров
Процесс отладки ограничений, значений веса и скорости обучения модели машинного обучения для повышения ее эффективности при решении задач. В Qlik AutoML этот процесс не включен по умолчанию, но его можно применить во время настройки эксперимента с целью потенциальной оптимизации результатов.
Основной элемент
Основные элементы представляют собой измерения, меры или визуализации, сохраненные для повторного использования при создании других визуализаций и листов. Можно изменить или обновить основной элемент в одном месте, и это будет отражено во всех объектах, использующих данный основной элемент.
См.: Повторное использование ресурсов с основными элементами
Отложенные данные
В эксперименте машинного обучения отложенные данные — это подмножество набора данных для обучения, который откладывается и не используется во время обучения алгоритма, а затем применяется для оценки эффективности модели.
Отчет, табличный
Отчет, содержащий табличные данные из приложения Qlik Sense. Можно включить визуализацию и данные приложения в табличной форме, а также включить изображения диаграммы. Структура табличного отчета определятся шаблоном отчета Excel. Отчет администрируется и доставляется посредством задачи отчета в приложении Qlik Sense. Дополнительные конфигурации, настроенные в приложении, включают фильтры отчетов и списки рассылки. Выходной файл может иметь формат .xlsx или PDF.
Похожие термины: Задача отчета, шаблон отчета
Перекрестная проверка
Процесс, выполненный во время экспериментального обучения в Qlik AutoML, где данные для обучения разделены на пять сегментов (областей), что позволяет использовать каждый сегмент данных для тестирования остальных четырех сегментов. Перекрестная валидация дает метрики, демонстрирующие, насколько хорошо модель выполняет прогнозирование данных, с которыми она работает впервые.
Переменная
Переменная в Qlik Sense является контейнером, содержащим статическое значение или вычисление, например числовое или буквенно-числовое значение.
Площадь под кривой (Area under curve, AUC)
ROC-кривая для AUC (площадь под кривой) описывает, насколько хорошо модель машинного обучения прогнозирует положительный класс, когда фактический результат является положительным. Чем ближе доля истинно положительных результатов к значению 1,0 (максимально возможная площадь под кривой), тем более детерминированной является модель. ROC-кривая позволяет понять, возможно ли распределение по классам, и тем самым показывает, достаточно ли хороши данные, чтобы можно было четко различить прогнозируемые результаты.
Поддержка больших приложений
Поддержка больших приложений позволяет работать с приложениями, размер которых превышает стандартный. Администраторы могут назначать поддержку больших приложений конкретным пространствам.
Стандартный размер приложения составляет 5 ГБ для Qlik Sense Enterprise SaaS и до 10 ГБ для Аналитика Qlik Cloud Premium и Enterprise.
Подключение
В проекте данных это первый шаг, необходимый для создания конвейера данных. В этом случае данные передаются из локального источника данных непрерывно и наборы данных генерируются в формате, оптимизированном для чтения.
См.: Подключение данных
Подключение к данным:
В Службы аналитики:
Подключения к данным используются для загрузки данных из внешних источников в Qlik Cloud с целью создания аналитики в форме приложений и скриптов. Подключения к данным могут загружать данные из баз данных и файлов, которые хранятся в удаленных местоположениях.
См.: Добавление данных аналитики и управление ими
В Интеграция данных:
Подключения к данным используются для предоставления доступа задач данных к источникам данных, а также к внешним и облачным хранилищам данных, используемым в проекте данных.
Подписка
Подписка на отчеты дает возможность получать электронную рассылку с отчетами в формате PDF, содержащими выбранные листы или диаграммы.
Поиск Insight Advisor
Поиск Insight Advisor — это функция Инструмент «Наблюдения», которая позволяет задавать вопросы на естественном языке в приложении и получать релевантные визуализации.
Поле
Поле содержит значения, загруженные из источника данных. На базовом уровне поле соответствует столбцу в таблице. Поля служат для создания измерений и мер в визуализациях.
См.: Поля
Полная загрузка
В Интеграция данных Qlik Cloud полная загрузка относится к первоначальной репликации данных из источника данных на промежуточное хранение.
См.: Промежуточное хранение данных, полученных из источников данных и CDC выше.
Пользователь с основными правами
Тип пользователя с ограниченным доступом. Пользователь с основными правами может просматривать содержимое приложений в управляемых пространствах.
Пользователь с полными правами
Право Полные права пользователя применимо ко всем случаям применения в Qlik Cloud. Пользователь с полными правами может выполнять все действия, в рамках предоставленных разрешений, например создавать общие пространства, создавать, изменять и публиковать листы или приложения, работать с интеграцией данных.
Пользовательский объект
Пользовательские объекты — это пользовательские визуализации, добавленные в клиенты администраторами клиента или включенные в один из пакетов расширения Qlik.
Похожие термины: Расширения
См.: Создание визуализации с помощью пользовательского объекта
Поток преобразования
Поток преобразования ― это наглядное представление преобразования данных. Потоки преобразования позволяют легко создавать сложные или простые преобразования с использованием источников, процессоров и целей, а также предоставлять предварительный просмотр данных преобразований на каждом этапе потока.
Право пользователя «Аналитик»
Права аналитика предназначено для пользователей, которые только используют листы и приложения, созданные другими. Доступ «Профессионал» необходимо для создания, изменения и публикации листов или приложений.
Право пользователя «Профессионал»
Право Доступ «Профессионал» предназначено для пользователей, которые будут создавать содержимое в Qlik Sense. Пользователь с правом Доступ «Профессионал» может создавать общие пространства, создавать, редактировать, публиковать листы или приложения, а также создавать и редактировать оповещения.
Предшествующий оператор Load
Предшествующая загрузка — это конструктивный элемент скрипта, который позволяет выполнять загрузку из последующего оператора LOAD или SELECT без указания этого источника. Предшествующие загрузки часто выполняются быстрее, чем резидентные загрузки.
Преобразование
Задача преобразования — это часть конвейера данных, которая позволяет создавать многократно используемые преобразования данных на основе правил и пользовательского SQL. Можно выполнять преобразования на уровне строк и создавать наборы данных, которые материализуются как таблицы или создаются как виды, выполняющие преобразования в реальном времени.
Преобразование SQL
Преобразование SQL позволяет ввести запрос SQL SELECT (ВЫБРАТЬ) в задачу преобразования в конвейере для определения сложных или простых преобразований.
Признак (машинное обучение)
Переменная в задаче машинного обучения, которая потенциально может повлиять на значение целевого столбца. В Qlik AutoML признаки — это столбцы в наборе данных, которые могут в разной степени влиять на результаты в целевом столбце.
Приложение
Этот термин имеет несколько определений:
-
приложение Qlik Sense или QlikView: Под приложениями здесь имеются в виду специализированные приложения, создаваемые для конкретной цели. Приложения содержат данные, загружаемые из источников данных, интерпретируемых через визуализации.
Похожие термины: документ, рабочая книга
-
Приложение Qlik Sense Mobile: мобильное приложение для устройств iOS и Android. В мобильном приложении можно подключиться к облачным данным и взаимодействовать с ними. Можно работать с доступными приложениями.
Приложение On-demand
Приложения по требованию загружают выборки данных из больших наборов данных, не загружая сами наборы полностью в приложение.
См.: Приложения On-demand
Примечания
Примечания позволяют быстро добавлять текстовые комментарии в приложение или диаграмму. Они также содержат снимки данных. Их можно сделать личными или доступными для других пользователей.
Похожие термины: комментарии
См.: Получение и совместное использование наблюдений с помощью примечаний
Прогноз (машинное обучение)
Сделанная моделью машинного обучения оценка будущего значения целевого столбца. В Qlik AutoML прогнозы создаются развертываниями машинного обучения в виде одного или нескольких наборов данных в личном, общем или управляемом пространстве.
См.: Работа с прогнозированиями с помощью машинного обучения
Проект данных
Проект данных — это место, где создаются конвейеры данных с использованием ресурсов данных. Проект данных связан с платформой данных, которая используется в качестве целевого объекта для всех выходных данных. Можно создать простой линейный конвейер или сложный конвейер, использующий несколько источников данных и генерирующий множество выходных данных.
Происхождение
Область «Происхождение» позволяет прослеживать данные и их преобразования назад к первоначальному источнику, представляя эту информацию в виде графика происхождения.
См.: Анализ происхождения для приложений, скриптов и наборов данных
Промежуточное хранение
В Интеграция данных Qlik Cloud под промежуточным хранением понимается одно из перечисленного ниже:
- База данных (широко известная как зона промежуточного хранения) в облачном хранилище данных, куда сначала попадают исходные данные перед дальнейшей обработкой по ходу конвейера данных
- Фактическая задача или процесс, которые перемещают данные из источника в зону промежуточного хранения
Задача промежуточного хранения в Интеграция данных Qlik Cloud управляет непрерывным или запланированным потоком данных из источников данных в зону промежуточного хранения.
Просмотр модели данных
Просмотр модели данных — это компонент приложения, который позволяет просматривать структуру данных, добавленных в приложение, и метаданные о таблицах и полях.
Пространство данных
Пространства данных — это управляемые пространства клиента Qlik Cloud, которые используются для создания и хранения проектов данных. Внутри пространства можно также создавать новые подключения к данным с помощью коннекторов и управлять доступом к шлюзам движения данных. Все ресурсы данных создаются в пространстве проекта данных, к которому они относятся.
Пространство личное
Личное пространство — это персональное пространство, принадлежащее пользователю, в котором он может разрабатывать приложения.
Пространство общее
Общие пространства — это области, где можно предоставлять приложения и источники данных другим пользователям для совместной разработки.
Пространство управляемое
Управляемые пространства — это пространства, которые находятся под тщательным управлением и используются для предоставления приложений ограниченной группе пользователей.
Профилирование данных
В области «Профилирование данных» отображается статистика и информация о наборах данных.
См.: Управление метаданными на уровне поля и профилирование данных
Процессор
Процессор ― это логический компонент, который можно добавить в потоки преобразования с целью выполнения операций преобразования входящих данных и возврата преобразованных данных на следующем этапе потока.
Прямой доступ к шлюзу данных
Qlik Data Gateway — Direct Access позволяет приложениям Qlik SenseSaaS безопасным образом обращаться к данным, защищенным брандмауэром, через исключительно исходящее зашифрованное подключение с двусторонней проверкой подлинности.
Развертывание машинного обучения
Модель, созданная на основе одного алгоритма в рамках одной версии эксперимента, развернутая для прогнозирования в Qlik AutoML. Это результат, обычно получаемый после настройки эксперимента с использованием нескольких версий с целью обеспечения высокой эффективности для конкретного сценария использования. Развертывание машинного обучения доступно как ресурс в каталоге.
Разрешения
Разрешения — это роли в пространствах данных, в общих и управляемых пространствах, которые определяют действия, доступные пользователям в таких пространствах.
Похожие термины: права, роли пользователей, роли безопасности
См.:
Редактор загрузки данных
Редактор загрузки данных — это редактор скриптов, который позволяет создавать и настраивать скрипты, загружающие данные в приложение.
Похожие термины: Редактор скриптов
Редактор скриптов
Редактор скриптов — это инструмент в хабе, где можно редактировать скрипты загрузки, которые загружают и экспортируют данные из скрипта. Редактор скриптов также позволяет просматривать входные и выходные данные скрипта и его опубликованных копий, а также управлять ими.
Резидентная загрузка
Резидентная загрузка представляет собой структурный компонент скрипта, который позволяет загружать данные из уже загруженной таблицы. Резидентные загрузки часто обеспечивают более высокое быстродействие, чем повторный доступ к исходному источнику данных.
Ресурс данных
Коллекция наборов данных, соответствующих целевому назначению.
Свойства
При редактировании листа в области Свойства отображаются параметры для настройки конфигурации и стиля визуализаций.
См.: Панель свойств
Синтетический ключ
Синтетический ключ — это составной ключ между двумя таблицами в модели данных. Синтетические ключи создаются, если в нескольких таблицах есть два общих поля или более. Если во время загрузки данных получено предупреждение о синтетических ключах, может потребоваться проверить структуру данных в просмотре модели данных. Синтетический ключ не всегда создает проблемы, но если имеются синтетические ключи, основанные на других синтетических ключах, в модели данных могут возникать ошибки.
См.: Синтетические ключи
Скрипт
Скрипт — это приложение Qlik Cloud для загрузки, преобразования и экспорта данных. Скрипты редактируются с помощью Редактор скриптов.
Скрипт загрузки
Скрипт загрузки — это последовательность операторов, которая определяет, какие данные необходимо загрузить и как установить связь между различными загруженными таблицами. Скрипт загрузки можно создать с помощью Диспетчер данных или в Редактор загрузки данных, где его также можно открывать для просмотра и редактирования.
Похожие термины: Скрипт
Словарь
Словарь — это функция бизнес-логики, которая позволяет добавлять синонимы и пользовательские анализы в Поиск Insight Advisor и Insight Advisor Chat.
Снимок
Снимки — это графическое представление визуализации в определенный момент времени. Снимки используются для создания историй.
Похожие термины: Снимок экрана
Сохранить промежуточно
Процесс перемещения данных из источника в зону промежуточного хранения в облачном хранилище данных.
Список рассылки
В табличных отчетах это список всех возможных пользователей, которых можно добавить в качестве получателе (индивидуально или в составе группы) из задачи отчета Qlik Sense. Каждое приложение Qlik Sense может иметь один список рассылки. Когда создается задача отчета, из списка рассылки выбираются только получатели и группы, которым требуется отправить выходные данные задачи. Фильтры отчета можно добавлять в индивидуальном порядке для получателей в списке рассылки, что позволяет администрировать пакетные отчеты из одной задачи отчета.
Похожие термины: Задача отчета, фильтр отчета
Схемы
В проекте данных артефакты генерируются во внутренних схемах, а также в схемах ресурсов данных.
-
Внутренняя схема содержит таблицы с физическими данными.
-
Схема ресурсов данных содержит виды, которые можно использовать для работы с данными.
Таблицы: ODS, HDS и таблица изменений
В проекте данных имеется несколько типов таблиц, которые могут присутствовать или отсутствовать в зависимости от параметров проекта:
-
Текущая таблица (ODS)
Эта таблица содержит реплику источника данных, обновленную с учетом изменений, собранных за последний рабочий интервал.
-
Предшествующая таблица (HDS)
В этой таблице содержатся исторические данные типа 2. Таблица генерируется, если в настройках задачи обработки данных выбран параметр Журнал (History).
Новые записи добавляются в предшествующую таблицу каждый раз после обновления исходной таблица. Историческая запись — это копия предыдущей текущей записи плюс информация о том, что было обновлено и когда запись была актуальна.
-
Таблица изменений
В этой таблице собраны все изменения, которые еще не были применены к текущей таблице. Она генерируется только в режиме промежуточного хранения Полная нагрузка и CDC (Full load and CDC).
Тип 1 — хранилище оперативных данных (ODS)
В наборе данных типа 1 новая информация просто перезаписывает исходную. Другими словами, история не сохраняется.
Тип 2 — хранилище исторических данных (HDS)
В наборе данных типа 2 в таблицу добавляется новая запись для новой информации. Таким образом, таблица будет включать исходную и новую записи. Новая запись имеет собственный первичный ключ.
Типы анализа Insight Advisor
Типы анализа Insight Advisor — это функция Инструмент «Наблюдения», которая создает визуализации на основе выбранных пользователем данных и типа анализа.
Уведомления
Уведомления информируют об изменениях, которые происходят в приложениях или пространствах, или о появлении настроенных вами оповещений. Также можно получать уведомления об операционных изменениях для задач и шлюзов данных Интеграция данных.
См.: Уведомления
Утечка данных
Нежелательное явление в машинном обучении, когда алгоритм обучается с использованием данных, для которых потом будет выполняться прогнозирование с его помощью. Одним из индикаторов утечки данных является нереалистично высокая эффективность модели, которая происходит лишь от запоминания целевых значений (которые были неправильно предоставлены в данных для обучения, напрямую или опосредованно), а не от фактического обучения шаблонам и ассоциациям.
См.: Утечка данных
Факт
Таблица фактов работает с таблицами измерений. Таблица фактов содержит данные для анализа, а в таблице измерений хранятся данные о том, каким образом можно анализировать данные в таблице фактов. Таким образом, таблица фактов содержит столбцы двух типов: столбцы первичных ключей и столбцы мер. Столбцы первичных ключей обеспечивают возможность объединения с таблицами измерений, а столбцы мер содержат анализируемые данные. Например, набор фактических данных Orders (Заказы) просто содержит сведения о том, что в такой-то день определенный клиент приобрел некое количество определенного товара, а связанные наборы данных измерений предоставляют дополнительную информацию о клиенте, товаре и регионе, в котором была совершена транзакция.
Фильтр отчета
Фильтр, который служит для управления тем, какие данные из приложения Qlik Sense включаются в отчеты. Фильтры отчетов доступны только в табличных отчетах. Фильтр отчета работает как закладка приложения Qlik Sense, но настроенная специально для функций отчетности. Фильтры отчетов обеспечивают широкие возможности пользовательской настройки и могут применяться индивидуально на уровне получателя отчета с целью вывод специализированной информации.
Похожие термины: Закладка, задача отчета, шаблон отчета, список рассылки
Хаб
Хаб — это центральная точка доступа к приложениям, пространствам и коллекциям.
Похожие термины: точка доступа
Хранилище
Хранение — это часть конвейера данных, которая содержит готовые к потреблению наборы данных в облачном хранилище данных, или в Qlik Cloud, из объема данных, скопированных из зоны промежуточного хранения. Актуальность наборов данных поддерживается с помощью данных в зоне промежуточного хранения без ручного вмешательства.
Цель
Этот термин имеет несколько определений:
-
В контексте машинного обучения целью является информация, которую пытается спрогнозировать модель машинного обучения в рамках решения задачи. В Qlik AutoML цель представляет собой столбец в наборе данных.
-
В контексте перемещения данных цель — это место назначения, или конечная точка, куда должны быть перемещены, сохранены или загружены данные. Это место или система, куда поступают данные, перемещаемые из источника. Целью может быть база данных, хранилище данных, облачное хранилище, сервер или любое другое место назначения, где будут использоваться, анализироваться и обрабатываться данные. Перемещение данных подразумевает перенос информации из исходного в целевое местоположение, часто в процессе интеграции, миграции или синхронизации.
См.: Интеграция данных
Шаблон отчета
В табличных отчетах рабочая книга Excel служит для организации данных. Она создается с использованием надстройки Qlik для Microsoft Excel, загруженной в приложение Qlik Sense и присоединяется к задаче отчета в приложении. Шаблон определяет данные из исходного приложения Qlik Sense (столбцы, диаграммы и т. д.), которые должны быть включены в отчет, и упорядочивает их в требуемом формате.
Похожие термины: табличный отчет, задача отчета
Шлюз данных — движение данных
Qlik Data Gateway — Data Movement позволяет перемещать данные, защищенные брандмауэром, из корпоративных источников данных в облачные и локальные цели через исключительно исходящее зашифрованное подключение с двусторонней проверкой подлинности. Так как порты брандмауэра закрыты для входящего трафика, Qlik Data Gateway — Data Movement обеспечивает безопасный и надежный доступа к корпоративным данным
Похожие термины: Data Movement Gateway
Эксперимент машинного обучения
Ресурс в Qlik AutoML, который позволяет обучать модель машинного обучения с использованием исторических данных с целью развертывания одного из окончательных результатов для прогнозирования на основе новых данных.
CDC (захват данных изменений)
В режиме промежуточного хранения CDC изменения в источнике данных фиксируются по мере их возникновения и применяются к цели практически в реальном времени.
См.: Промежуточное хранение данных, полученных из источников данных и Полная загрузка ниже.
Confusion matrix
Матрица несоответствий суммирует точность результатов прогнозирования в модели классификации. В каждом классе суммируются правильные и неправильные прогнозы. Это позволяет сделать вывод не только об ошибках, которые делает классификатор, но и о типах таких ошибок.
См.: Матрица ошибок
Insight Advisor Chat
Insight Advisor Chat — это основанный на чате интерфейс для интерактивной аналитики. Insight Advisor Chat дает пользователю возможность задавать вопросы из приложений, к которым у него есть доступ. Затем Insight Advisor Chat возвращает релевантные визуализации.
См.: Исследование приложений с помощью интерактивной аналитики
QVD
Файл данных QlikView (QVD) — это файл, в котором содержатся данные, экспортируемые из программы Qlik Sense или QlikView. Это собственный формат Qlik Sense, оптимизированный для быстрой загрузки данных. Файлы QVD можно также генерировать с помощью Интеграция данных Qlik Cloud.
См.: Работа с файлами QVD
Section Access
Section Access — это раздел скрипта загрузки данных, содержащий таблицу безопасности, которая определяет, какие пользователи могут просматривать те или иные данные в приложении.
См.: Управление безопасностью данных с помощью Section Access
Помогла ли вам эта страница?
Если вы обнаружили какую-либо проблему на этой странице и с ее содержанием — будь то опечатка, пропущенный шаг или техническая ошибка, сообщите нам об этом, чтобы мы смогли ее исправить!