# 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. раздел [Изменение вида визуализации](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Visualizations/change-appearance-of-visualization.htm).

Панель ресурсов содержит разные источники данных, которые можно использовать для создания визуализаций. Для получения дополнительной информации см. [Assets panel](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Assets/assets-panel.htm).

## 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. раздел [Поля](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/DataSource/fields.htm).

### 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. раздел [Меры](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Measures/measures.htm).

### 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. раздел [Измерения](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Dimensions/dimensions.htm).

### 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. раздел [Повторное использование ресурсов с основными элементами](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/Assets/work-with-master-items.htm).

## 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. раздел [Использование выражений в визуализациях](https://help.qlik.com/ru-RU/sense/November2024/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/ChartFunctions/use-expressions-in-visualizations.htm).

## 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, например, 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.

Рекомендуемые визуализации для типов данных, представленных в виде мер

| Тип данных | Рекомендуемые функции агрегирования | Нерекомендуемые функции агрегирования |
| --- | --- | --- |
| Именные | Счетчик | Среднее<br><br>Медианное<br><br>Сумма |
| Порядковые | Счетчик<br><br>Медианное | Среднее<br><br>Сумма |
| Доля | Счетчик<br><br>Среднее<br><br>Медианное | Сумма |
| Интервал | Счетчик<br><br>Среднее<br><br>Медианное<br><br>Сумма | - |

СОПУТСТВУЮЩИЕ УЧЕБНЫЕ МАТЕРИАЛЫ:

* [Общее представление об измерениях и мерах](https://help.qlik.com/lnk/Understand_Dimensions_Measures_QS)

## Подробнее

* [Общее представление об измерениях и мерах](https://help.qlik.com/lnk/Understand_Dimensions_Measures_QS)