Analiz içinde köken analizi

Köken, verileri ve veri dönüşümü işlemlerini geriye doğru orijinal kaynağa kadar izler. Qlik Cloud, analitik içeriğinin yukarı akış kökenini etkileşimli olarak inceleyebileceğiniz bu akışın geçmişinin ayrıntılı bir görsel temsilini sağlar. Köken; uygulamalar, komut dosyaları, veri akışları, table recipe aç'lar, ML deneyleri, ML dağıtımları ve veri kümeleri gibi içerikler için kullanılabilir.

Analitik içeriğinin kökenini görüntülemek için temel verilerin Qlik Cloud içinde kataloglanmış bir kaynak olarak depolanması gerekir.

Belirli bir alanı inceleyen iş kullanıcıları, alan için en önemli bağımlılıklarını özetleyen bir köken görünümüne sahip olur:

Bunu türetmek için kullanılan alanlar
Sahip ve alan dahil olmak üzere doğrudan ilişkilendirmeler ve bağımlılıklar
Orijinal kaynak (bilinen ilk kaynak)

Aşağı akış veya ileriye dönük bağımlılıkları görüntülemek için Etki analizi'ni görüntüleyerek nesnedeki bir değişiklikten hangi öğelerin etkileneceğini araştırabilirsiniz. Bkz. Analiz içinde etki analizini inceleme.

Kökenin nasıl kullanılacağına dair görsel bir demo için bkz.:

Köken kullanımı

Kökeni kullanmak için ayrıca User Default veya özel güvenlik rolü aracılığıyla İzin verildi olarak ayarlanmış Kökeni görüntüle'ye ihtiyacınız vardır.

Köken grafiği

Köken grafiği, analitik içeriği üzerinden veri akışını etkileşimli, grafiksel bir grafikte gösterir. Bir köken grafiğinde kaynak, tablo veya alana düğüm adı verilir. Bir düğüm araştırılan temel düğüm olduğunda, odakta olduğu söylenir ve grafikteki son öğe olarak görüntülenir. En ayrıntılı düzeyde, alan düzeyindeki köken grafikleri, bir düğümün kaynaklandığı veya bağımlı olduğu veri kaynaklarını ve dönüşümleri gösterir.

Köken grafikleri şunlar için yararlıdır:

Verilerle çalışan veri uzmanları
Uygulamalar oluşturan iş uzmanları
Uygulamaları tüketen gelişmiş iş kullanıcıları
Makine öğrenimi modelleriyle çalışan kullanıcılar

Her düğüm, seçilen içeriğin kökenindeki bir adımı temsil eder. Bu köken bilgileri, bir analitik varlığı verilerini her yenilediğinde derlenir. Uygulama, komut dosyası, veri akışı veya table recipe aç'ınız yakın zamanda yenilenmediyse köken eksik veya yanlış olabilir.

Köken, katalogunuzda göründükleri şekliyle kutucuktan veya satırdan desteklenen içerik türleri için kullanılabilir. Aşağıdaki analitik içeriği için kökeni analiz edebilirsiniz:

Veri kümesi: Veri kümeleri, bağlayıcılar veya veri dosyalarından yüklenen veriler gibi veri kaynaklarıdır. Veri kümeleri bir veritabanındaki tablolar, veri depolama alanına yüklenen veriler veya qvd dosyası gibi bir uygulamadan oluşturulan veriler olabilir. Veri kümelerinin genellikle her birinde tek bir tablo bulunur ancak Excel dosyaları gibi bazılarında birden çok tablo olabilir.

Talend Studio üzerinden yayınlanan veri kümeleri ile belirtilir. Veri kümesi ... menüsünde TMC İşini Aç'a tıklayarak veri kümesini oluşturmak için kullanılan Talend Management Console İşine gidebilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Veri kümelerini ve kökeni Qlik Cloud'da yayınlama.
Uygulama: Uygulama düğümleri, kökendeki veri kaynaklarını kullanan Qlik Sense analitik uygulamalarını temsil eder. Uygulama düğümleri, uygulama adını ve uygulamanın konumunu Qlik Sense olarak görüntüler.
Komut dosyası: Komut dosyası düğümleri, Komut dosyası kodu arayüzünde oluşturulan komut dosyalarını temsil eder.
Veri akışı: Veri akışları, kullandıkları ve dönüştürdükleri veri kaynaklarının daha iyi anlaşılması için incelenebilir.
Table recipe aç: Table recipe aç'lar, kullandıkları ve dönüştürdükleri veri kaynağının daha iyi anlaşılması için incelenebilir.
ML deneyi: Makine öğrenimi modelleri için eğitim verilerini üretmek üzere bir araya gelen veri kaynaklarından oluşan bir makine öğrenimi deneyinin kökenini anlayabilirsiniz.
ML dağıtımı: Bir ML dağıtımının kökenini ve tahminlerde nasıl kullanıldığını anlayabilirsiniz. ML dağıtımları için köken genellikle ML deneyleri, deney sürümleri, modeller ve veri kümelerinden oluşur.

Tipik giriş düğümleri, temel düğüm tarafından kullanılan veri kaynaklarını veya veri kümeleri üreten uygulamaları içerir. Alan düzeyinde köken, alanların nasıl hesaplandığına ve dönüşümler ile uygulamalar genelindeki belirli kökenlerine ilişkin ayrıntılı araştırmaya olanak tanır.

Bir köken grafiğinde bulunan düğümler, seçtiğiniz içeriğin girişleridir. Temel düğüm olarak belirlemek için bir öğe seçin. Giriş düğümleri, temel düğümün yukarısındaki düğümlerdir.

Bir köken grafiğinde bulunan düğümler, seçtiğiniz temel düğümün, başka bir deyişle odaktaki düğümün girişleridir. Temel düğüm, kökenini almak istediğiniz tekil düğümdür; örneğin bir uygulama, veri akışı, ML deneyi, veri kümesi, dosya, tablo veya alan olabilir.

Ekranınızdaki en sağdaki düğüm olacak ve maviyle ana hatları çizilecektir. Araştırmanızın odak noktasıdır ve yalnızca o temel düğüme yapılan girişler sunulacaktır.

Kökeni keşfederken, araştırmanızı odaklamak için temel düğümü ekrandaki başka bir tablo, uygulama, alan veya başka bir öğeyle etkileşimli olarak değiştirebilirsiniz.

Temel düğüm olarak da adlandırılan odaktaki düğüm ekranınızın sağında olacaktır — Köken temel düğümü

Düğümleri birbirine bağlayan çizgiler kenarlardır. Kenarlar, bir düğümün başka bir düğümle olan ilişkisini temsil eder. Bir uygulama tarafından kullanılan bir veri kümesi gibi ilişkilendirmeleri gösteren ilişkileri temsil ederler. Ayrıca bir uygulamanın yan ürünü olarak üretilen verileri de temsil edebilirler. Düğümlerin ve kenarların birleşimi köken grafiğini oluşturur.

Kenarlar nesneler arasındaki ilişkileri temsil eder — Köken kenarları ilişkileri temsil eder

Düğümler, daha yüksek düzeyli veri kümesi grubu veya uygulamadan başlayarak en ayrıntılı düzey olan alan düzeyine kadar kabadan daha ince ayrıntı düzeyine kadar hiyerarşi düzeylerini ortaya çıkarmak için daraltılır veya genişletilir.

Varlık, kaynak, tablo ve alan düzeylerine sahip bir düğüm — Bir düğümün bu görüntüsünde, en yüksekten (en kaba) en düşüğe (en ayrıntılı) doğru şu hiyerarşi düzeyleri gösterilmektedir: Veri varlığı (uygulama), kaynak (veri kümesi), tablo ve alanlar.

Köken grafiğini açma

Aşağıdakileri yapın:

İçgörüler veya Analiz etkinlik merkezini açın.
Kökeni destekleyen bir öğedeki bağlam menüsünde Araçlar > Köken'i seçin.

Ayrıca, bir öğe açıkken bazı içeriklerin köken grafiğine de erişebilirsiniz. Daha fazla ve Köken'e tıklayın.

Düğüm ayrıntıları

Ayrıntılar, o nesneye erişiminizle sınırlıdır. Ayrıntılar aşağıdaki bilgileri sağlayabilir:

Ad
Açıklama
Etiketler
Konum
Alan
Sahip
Oluşturan
Son değiştirilme tarihi

Köken grafiğinde gezinme

Köken grafiğinde gezinmek ve grafiği ortalamak için grafiğe tıklayıp sürükleyin. Gezinme düğmelerini de kullanabilirsiniz. Köken grafiğini temel düğümde ortalamak için Ana Sayfa'yı seçin. Seçimlerinizde gezinmek için geri ve ileri tıklayın.

Köken grafiği için gezinme düğmeleri. — Köken grafiğinde gezinme

Köken grafiği, grafiği açtığınızda varsayılan düğüm olarak sunulan analitik içeriğiniz için yukarı akış bağımlılıklarını gösterir. Daha fazla ve Köken (yeni temel düğüm) veya Etki analizi'ni seçerek grafikte görünen diğer düğümler için kökene (yukarı akış) veya etki analizine (aşağı akış) erişebilirsiniz. Temel düğüm olarak belirlemek için bir düğüm seçin.

Aynı düzeydeki nesne gruplarını genişletmek veya daraltmak için düğümleri genişletin Aşağı ok veya daraltın yukarı ok .

Farklı düğümleri analiz etmek için menü seçeneği — Farklı düğümleri analiz etmek için menü seçene

Bir uygulamada köken özeti görünümü

Bir uygulamadaki köken özeti görünümü, iş kullanıcılarına uygulamadaki yukarı akış bağımlılıklarına ilişkin üst düzey bir genel bakış sağlayabilir. Daha fazla bilgi için bkz. Uygulama içi köken özet görünümü.

Makine öğrenimi içeriği için köken analizi

ML deneyleri, ML dağıtımları ve veri kümeleri dahil olmak üzere makine öğrenimi içeriğinin kökenlerini analiz etmek için Köken grafiğini kullanabilirsiniz. Makine öğrenimi modellerinin nasıl oluşturulduğuna, üzerinde eğitildikleri verilere ve üretim senaryolarında ne için kullanıldıklarına dair bütünsel bir görünüm için grafiği kullanın.

Deneyler, dağıtımlar ve veri kümeleri, Köken grafiğinde aşağı akış uygulamaları gibi diğer içerikleri analiz ederken düğüm olarak da görünür.

Makine öğrenimi varlıkları, aşağı akış içeriğinin kapsamlı analizi için Etki analizi'nde de gösterilir. Daha fazla bilgi için bkz. Analiz içinde etki analizini inceleme.

Makine öğrenimi içeriği için Köken'i açma

Şunlardan birini yapın:

Etkinlik merkezinizde, bir ML deneyi, ML dağıtımı veya veri kümesinin yanındaki simgesine tıklayın ve Araçlar > Köken'i seçin.
Bir ML deneyinde veya ML dağıtımında, gezinme çubuğundaki simgesine tıklayın ve Köken'i seçin.

Makine öğrenimi içeriği için Köken'de gezinme

Makine öğrenimi düğümlerini diğer içeriklerle aynı şekilde keşfedersiniz. Arayüze genel bakış için bkz.:

Köken grafiği
Köken grafiğinde gezinme

Köken grafiğinde makine öğrenimi öğelerini tanıma

Aşağıdaki tablo, Köken grafiğinde görünen makine öğrenimiyle ilgili yaygın öğeleri özetlemektedir.

Makine öğrenimi için yaygın köken öğeleri
Öğe	Simge(ler)	Açıklama
Dosya depolama		Makine öğrenimi içeriğine özgü değildir. Bir veri kümesinin depolandığı konumu (çoğu durumda bir alanda) gösterir. Eğitim veri kümesi, bir deneydeki gömülü analitikten dışa aktarmalar, tahminler için kullanılan uygulama veri kümeleri ve tahmin çıktısı veri kümeleri için geçerlidir.
Veri kümesi	Birçok (örneğin, QVD için )	Makine öğrenimi içeriğine özgü değildir. Eğitim veri kümelerini, bir deneydeki gömülü analitikten dışa aktarmaları, uygulama veri kümelerini ve tahmin çıktısı veri kümelerini temsil etmek için kullanılır.
ML deneyi		Modellerin eğitildiği bir ML deneyi.
ML deneyi sürümü		ML deneyi içinde, bir veya daha fazla modelin eğitildiği sürüm.
ML modeli		Bir deney sürümü içinde eğitilmiş bir ML modeli. Bir ML deneyindeki eğitilmiş modelleri ve bir ML dağıtımındaki dağıtılmış modelleri temsil etmek için kullanılır.
ML dağıtımı		Bir veya daha fazla dağıtılmış model içeren bir ML dağıtımı.
Simge yok	-	Bir ML dağıtımı içindeki tahmin çıktısı düğümlerinin simgeleri yoktur. Bir tahmin çıktısı veri kümesine dahil edilen alanların da simgeleri yoktur.

Köken ve ML deneyleri

ML deneyleri gruplandırılmış düzenlemeler halinde sunulur. Aşağıdaki gibi genişlerler:

Bir ML deneyi, bir veya daha fazla deney sürümüne genişler.
Bir deney sürümü, bir veya daha fazla ML modeline genişler.

Bir deneyde eğitilen bir model bir ML dağıtımına dağıtıldığında, aşağı akış içeriği (örneğin, tahminler veya ML dağıtımları) temel düğüm olarak seçildiğinde köken grafiğinde görünür.

Köken ve ML dağıtımları

ML dağıtımları gruplandırılmış düzenlemeler halinde sunulur. Aşağıdaki gibi genişlerler:

Bir ML dağıtımı, bir veya daha fazla dağıtılmış modele genişler.
Dağıtımdaki bir model toplu tahminlerde kullanılmışsa model, her bir toplu tahmin çıktısını gösterecek şekilde genişler.

Alan düzeyinde köken, bir ML dağıtımıyla ilgili uygulama veri kümeleri ve tahmin çıktısı veri kümeleri için kullanılabilir.

Tahminler için kullanılan dağıtılmış modeller, eğitildikleri deneye geri bağlanır.

Örnek senaryo

Örnek bir senaryo için bkz. Örnek: Makine öğrenimi içeriğinin kökenini araştırma.

Sınırlamalar

Köken grafiğinin aşağıdaki sınırlamaları vardır:

Qlik Cloud içinde kökenin yayınlanmasından sonra yeniden yüklenmeyen uygulamalar, yeniden yüklenene kadar tam köken bilgilerine sahip olmayabilir. kiracınız için köken açıldıktan sonra yüklenmemişlerse bazı düğümlerin ayrıntıları sınırlı olabilir.
SQL Server veya Google Drive Bağlantıları gibi kiracınızın dışındaki veri kümeleri için düğüm ayrıntıları, veri kümesinin türü ve adıyla sınırlıdır. REST bağlantıları yalnızca REST verisi olduğunu görüntüler.
Bir öğe silinirse diğer düğümleri analiz ederken Köken içinde gösterilmeye devam edebilir.

İzinler

Bir öğenin kökenini etkinlik merkezlerinizden görüntülemek için o öğeyi görüntüleyebilmeniz gerekir. Bir temel düğüm için köken grafiğini görebiliyorsanız yukarı akış köken nesneleri için temel ayrıntıları ve meta verileri görebilirsiniz.

Güvenlik

Bir kullanıcı yalnızca erişimi olan bir temel düğüme geçebilir; aksi takdirde bağlam menüsü kullanılamaz.
Bir kullanıcının temel düğüme erişimi varsa tüm yukarı akış kökenini görme erişimine sahip olacaktır.

Köken analizi için örnek kullanım senaryoları

Köken analizinin adım adım açıklaması için bkz. Alan düzeyinde köken kullanım senaryoları.

Örnek: Köken özeti görünümüyle bilgilerin nereden geldiğini keşfetme

Bir cars-data4-app uygulamasındaki bir sütun grafiğe bakan bir analitik tüketicisi olarak, bilgilerin nereden geldiğini bilmek istersiniz. özelliklerin Görünüm > Genel bölümü altında grafik için Ayrıntıları göster ve İfadeleri göster seçeneklerinin açık olduğundan emin olur, ardından sayfa analizi moduna geçmeyi seçersiniz. Grafiğe sağ tıklayın veya daha fazla eylem simgesi menüsünü kullanın ve köken tüketici görünümünü göstermek için Ayrıntıları göster'i seçin. Bağımlılıkları göster'e tıklayın.

Car_ID boyutunun, listelenen üç CSV kaynağında bulunan Car_ID alanına bağımlı olduğunu görürsünüz. Alan girişindeki daha fazla eylem simgesi menüsünü seçin ve uygulamadaki Car_ID alanı için bir köken grafiği açmak üzere Köken - Car_ID / Cars öğesini seçin.

Tüketici kökeni özeti görünümünde bir kaynağın kökenini görüntülemek için menüyü ve ardından seçeneği belirleyin — O nesnenin kökenini görüntülemek için bir kaynak veya alan seçin

Köken grafiği sağdan sola doğru görüntülenir ve Car_ID alanının cars-data4-app uygulamasına yüklenen Cars tablosunda olduğunu gösterir. Alan geçmişini Qlik Cloud ortamına yüklenen orijinal dosyaya kadar izlerken düğümleri genişletin Aşağı ok . Geriye doğru ilk geçişin, Car_ID alanını içeren bir CSV cars-data.csv dosyasının cars-data4-app uygulamasına yüklendiğini gösterdiğini görürsünüz. Geriye doğru bir sonraki düğüm, cars-data.csv dosyasının oluşturulduğu bir cars-data3-app uygulamasıdır. Bir geçiş daha geriye gidip düğümü genişlettiğinizde, orijinal kaynak dosyanın bir CSV dosyası cars-data3.csv olduğunu ve ID alanını içerdiğini görürsünüz.

Tabloları genişleterek ve alanları görüntüleyerek, sütun grafik boyutunun Car_id-ID orijinal kaynak dosyasını, tablosunu ve alanını belirleyebilirsiniz.

Odaktaki düğümle başlayın ve köken geçmişini orijinal kaynağa kadar izleyin — Bir alanın geçmişini kaynak dosyaya kadar izlemek için düğümleri genişletin

Örnek: Bir veri kümesinin kökenlerini ve nasıl oluşturulduğunu araştırma

Bir uygulama geliştiricisi olarak, uygulamanız için mevcut bir current_customers_analytics.xlsx veri kümesini kullanmayı düşünüyorsunuz. Verilerin nereden geldiğini anlayabilmek için bu veri kümesinin kökenlerini araştırırsınız. Veri kümesi kutucuğundan veya satırından, köken grafiğini açmak için Daha fazla menüsünden Köken'i seçin. Köken grafiğinden, XLSX current_customers_analytics.xlsx üzerindeki daha fazla eylem simgesi menüsünü seçip genel bakışı Aç'arak veri kümesinin meta verilerini görüntülersiniz.

Veri kümesine genel bakış köken grafiğinden açılabilir — Köken grafiğinden veri kümesine genel bakışı açın

Veri kümesine genel bakışlara köken grafiğinden erişilebilir — Veri kümesine genel bakış sekmesinden etiketleri, sınıflandırmaları ve diğer teknik meta verileri görüntüleyin

Alanlar profili sekmesine köken grafiğinden erişilebilir — Veri profili Profil sekmesinden kullanılabilir

Veri kümesinin köken grafiğini keşfetmek üzere köken grafiğine dönmek için tarayıcının geri okuna tıklayın. Kullanılabilir alanları görüntülemek için current_customers_analytics.xlsx düğümünü genişletin Aşağı ok ve Tümünü seç'e tıklayın. Aynı işlemi tüm düğümler için yapın. Her alanın, Köken (yeni temel düğüm) seçeneğini belirleyerek onu odak temel düğümü yapma veya ileriye dönük kökeni ve veri kümesindeki değişikliklerden etkilenecek bağımlı nesneleri görüntülemek için Etki analizi'ni seçme seçeneği sunduğunu unutmayın.

Bir veri kümesi için kökeni görüntüleme — Veri kümesi için genişletilmiş Köken grafiği. Her düğümdeki her alanın uygulamayı veya verileri açma, etki analizini görüntüleme veya odaktaki düğümü değiştirme seçenekleri olacaktır

Kökeni geriye doğru izleyerek ve düğümleri genişleterek, bu XLSX veri kümesinin Prep Current Customers Sales - Analytics uygulamasının çıktısı olduğunu görebilirsiniz. Bir geçiş daha geriye gidip Dosya depolama düğümünü genişlettiğinizde, satış analizi uygulamasına bir CSV dosyasının yüklendiğini görürsünüz: rgb_customers.csv. Alan düzeyinde analiz, orijinal kaynak dosyadaki Tags alanının satış analizi uygulamasında rgb_customers.Tags olarak yeniden adlandırıldığını ortaya koyar. Orijinal CSV dosyası; sahip, oluşturan, kullanım metrikleri, etiketler, sınıflandırmalar, alan profili ve etki analizi gibi değerli meta verileri ortaya çıkarmak için genel bakışta açılabilir.

Örnek: Makine öğrenimi içeriğinin kökenini araştırma

Sıradan bir iş kullanıcısı veya makine öğrenimi uzmanı, belirli tahmin edilen değerlerin kökenlerini incelemek için Köken grafiğini kullanabilir. Temel düğüm tahmin veri kümesine ayarlandığında, bu kullanıcı şunları görebilir:

Kaynakları ve dönüşümleri dahil olmak üzere eğitim verileri
Deney, deney sürümü ve model
Modelin nereye dağıtıldığı ve nasıl kullanıldığı

Eğitim veri hazırlığından bir tahmin veri kümesine kadar uçtan uca bir akışı gösteren köken grafiği — Tüm düğümleri genişletilmiş köken grafiği. Grafik, eğitim veri hazırlığından bir tahmin veri kümesine kadar uçtan uca bir akışı gösterir.

Yukarıdaki resim aşağıdaki süreci göstermektedir:

Bir veri akışı , kişisel alanda depolanan bir CSV veri kümesinden verileri yükler ve dönüştürür. Çıktı, aynı alandaki bir Parquet veri kümesinde depolanır.
Parquet veri kümesi , bir ML deneyinin sürüm 1'inde kullanılır. Bu deney sürümü bir ML modelini eğitir.
ML modeli bir ML dağıtımına dağıtılır.
Kişisel alandaki bir CSV veri kümesini uygulama veri kümesi olarak kullanan ML dağıtımı , Parquet biçiminde bir tahmin veri kümesi oluşturur.

Veri Entegrasyonu içinde köken

Köken grafiği Veri Entegrasyonu içinde de mevcuttur. Daha fazla bilgi için bkz. Veri Entegrasyonu içinde köken analizi.

Bu sayfa size yardımcı oldu mu?

Bu sayfa veya içeriği ile ilgili bir sorun; bir yazım hatası, eksik bir adım veya teknik bir hata bulursanız lütfen bize bildirin!

Geri bildiriminizi buradan iletin