Ресурсы данных в визуализациях

Данные в визуализациях можно использовать разными способами. Порядок создания и упорядочивания данных оказывает влияние на визуализацию. В первую очередь ресурсы данных применяются в измерениях и мерах визуализаций. Они определяют представление и числовое выражение категорий, содержащихся в визуализации. Поле можно использовать для группировки данных либо преобразовать его при помощи функции агрегирования в целях представления категорий данных.

Возможность использования данных таблиц и полей в качестве измерений и мер, а также эффективность параметров сортировки находятся в зависимости от типа данных. К примеру, количественные и качественные данные, применяющиеся в качестве измерений или мер, рекомендуется использовать для разных целей.

Ресурсы данных не только предоставляют данные для отображения. Также они используются для управления отображением данных и представлением этих данных. К примеру, визуализацию можно раскрасить по измерению или мере, которые не входят в ее состав. Для получения дополнительной информации см. Изменение вида визуализации.

Панель ресурсов содержит разные источники данных, которые можно использовать для создания визуализаций. Панель ресурсов содержит разные источники данных, которые можно использовать для создания визуализации. Для получения дополнительной информации см. Панель ресурсов.

Ресурсы данных

Для создания визуализаций доступны следующие ресурсы данных.

• Поля
• Меры
• Измерения
• Основные элементы

Поля

Поля содержат данные, загруженные в Qlik Sense. Поля содержат одно или несколько значений, соответствующих значениям столбцов в таблице базы данных. Содержащиеся в полях данные могут быть качественными или количественными.

В ходе построения визуализаций поля используются для создания измерений и мер. При добавлении визуализаций в приложения также можно использовать поля разными способами. В некоторых визуализациях, например в таблицах, поля можно представлять в неизменном виде.

Использование некоторых полей, например полей даты или времени, требует особого подхода.

Для получения дополнительной информации см. Поля.

Меры

Меры представляют собой данные, которые необходимо отобразить. Меры созданы из выражения, состоящего из функций агрегирования, таких как Sum или Max, совмещенных с одним или несколькими полями.

Для получения дополнительной информации см. Меры.

Измерения

Измерения определяют способ группировки данных в визуализации. Например: общий объем продаж по стране или количество продуктов на поставщика. Измерения служат для отображения отдельных значений из поля, выбранного в качестве измерения. Также значения измерений можно вычислить при помощи выражений.

Для получения дополнительной информации см. Измерения.

Основные элементы

Основные элементы представляют собой измерения, меры и даже визуализации, сохраненные для повторного использования при создании других визуализаций и листов в составе приложения. В случае обновления основного элемента обновляется и каждое его вхождение. Это означает, что одна мера может использоваться в 5 визуализациях, и в случае обновления основного элемента все визуализации будут обновляться.

Также для основных элементов доступно большее количество параметров дизайна. К примеру, можно назначить цвета для уникальных значений основного измерения, чтобы эти значения использовали одинаковые цвета во всех визуализациях.

Также в состав основных элементов входят специальные измерения, например детализированные измерения и меры календаря.

Для получения дополнительной информации см. Повторное использование ресурсов с основными элементами.

Выражения

Выражение — это комбинация функций, полей и математических операторов (+ * / =). Выражения используются для обработки данных в приложении, чтобы получить результат, который можно увидеть в визуализации.

Выражения используются главным образом для создания мер. Также выражения можно использовать для построения вычисляемых измерений и настройки свойств элементов разных визуализаций. Например, можно использовать выражения для определения пределов диапазона в датчиках и опорных линий в линейчатых диаграммах.

Для получения дополнительной информации см. Использование выражений в визуализациях.

Типы данных в визуализациях

Данные разных типов обладают разными свойствами. Некоторые данные больше подходят для использования в качестве измерений, другие — в качестве мер. Как и в случае с измерениями и мерами, некоторые типы данных демонстрируют более высокие показатели эффективности при использовании в качестве измерений в визуализациях определенного типа либо в качестве мер совместно с некоторыми функциями агрегирования.

Содержащиеся в полях данные могут быть количественными или качественными. Количественные значения данных измеряются в числовом порядке по возрастанию. Количественные данные могут иметь вид долей или интервалов.

• Доля: доли — это количественные данные, с которыми можно производить арифметические операции. Это данные о стоимости или возрасте.

  Например, для получения итоговых значений за месяц можно вычислить сумму значений продаж.

• Интервал: интервалы — это количественные данные, с которыми нельзя производить арифметические операции.

  К примеру, нельзя вычислить сумму значений температур в течение недели, однако можно рассчитать среднюю дневную температуру, а также минимальное и максимальное значения температуры для каждого дня.

Качественные данные не поддаются исчислению, однако могут быть описаны средствами языка. Качественные данные могут иметь вид именных и порядковых данных.

• Именные: поля именных данных содержат уникальные качественные значения, для которых порядок представления не применяется.

  Например, к числу именных данных относятся названия продуктов и имена клиентов, так как эти данные являются уникальными значениями, для которых не установлен определенный порядок представления.

• Порядковые: поля порядковых данных содержат качественные значения, характеризующиеся релевантностью или определенным положением. Сортировка порядковых данных происходит не по алфавитному принципу, а по порядку.

  Например, к числу порядковых относятся низкие, средние и высокие значения. Также к числу порядковых относятся небольшие, средние и крупные значения.
  

В следующей таблице представлен общий обзор рекомендуемых типов визуализаций и функций агрегирования для типов данных. Рекомендации не являются непреложными.