Veri kalitesinin değerlendirme
Son güncelleme: 2026-11-10Bir veri kümesini açtıktan sonra genel kalite, şema, kalite istatistikleri ve her sütun için anlamsal türler hakkında bilgi edinmek için genel bakışı inceleyin.
- Qlik Talend Cloud Enterprise
- Qlik Talend Cloud Premium
- Qlik Cloud Analytics Premium
- Qlik Cloud Analytics Enterprise
- Qlik Sense Enterprise SaaS
Veri kümesinin kalite göstergeleri
Yeni kaydedilmiş bir veri kümesinin genel bakışını açtığınızda bilgilerin çoğu soluk olarak görünür. Veri kalitesini ilk kez hesaplamak için Hesapla düğmesine tıklayın. Kalite zaten bir kez hesaplanmışsa ancak verilerin güncel olduğundan emin olmak istiyorsanız Yenile düğmesine tıklayın.
Pushdown'daki her hesaplama veya yenileme, Bulut veri ambarınızda (Snowflake veya Databricks) bazı maliyetlere yol açacaktır. Daha fazla bilgi için bkz. Bağlantı tabanlı veri kümeleri için veri kalitesi.
Kalitenin görüntülendiği iki ana bölüm vardır.
-
Üç renkli bir kalite sütunu ve bunlara karşılık gelen yüzdeleri içeren Veri kalitesi alanı:
-
Geçersiz (kırmızı): Örneklemde geçersiz kabul edilen değerlerin yüzdesini gösterir.
-
Boş veya null (siyah): Örneklemdeki boş veya null olan değerlerin yüzdesini belirtir.
-
Geçerli (yeşil): Örneklemdeki geçerli değerlerin yüzdesini görüntüler. Yüzde, boş değerleri dikkate almaz.
-
-
Veri kümesinin farklı alanlarını, uygulanan veri türü veya anlamsal türü ve veri kümesinin her bir alanı için bir kalite sütunu gösteren bir Şema alanı.
Anlamsal türler keşfi
Bir veri kümesinin her bir sütununa, içeriğini daha iyi açıklamak için otomatik olarak bir anlamsal tür atanır. Arka planda atanacak türü belirlemek için bir veri keşfi işlemi gerçekleşir.
Tespit edilen anlamsal türler, veri sınıflandırmasını ve mevzuat incelemesini de destekleyebilir. Alan düzeyinde sınıflandırmaları uygulamadan önce, hassas alanlar için anlamsal tür atamalarını doğrulayın.
Ayrıca anlamsal türler oluşturabilir ve her bir anlamsal türdeki değerleri yönetebilirsiniz.
Daha fazla bilgi için bkz. Semantik türleri yönetme.
Hesaplama modları için örnekleme modları
Veri örnekleri için kullanılan örnekleme modu, seçilen hesaplama moduna bağlıdır:
- Pull-up modu: Bir head örneklemi kullanılır; yani veri kümesinin ilk satırları örneklem olarak alınır.
- Pushdown modu: Veri kümesinin daha dağıtık bir şekilde temsil edilmesini sağlayan rastgele bir örneklem kullanılır. Bu mod şu anda yalnızca Databricks ve Snowflake için desteklenmektedir.
QVD dosyaları için, daha temsili bir örneklem sağlamak amacıyla hem baştan hem de rastgele örnekleme kullanılır.
Örnekleme modunu anlamak, veri kalitesi metriklerinin hesaplama moduna göre doğru şekilde yorumlanmasına yardımcı olur.
Qlik Answers içinde veri kalitesi ile çalışma
Ayrıca Qlik Answers içindeki aracı deneyimiyle doğal dil kullanarak veri kalitesi üzerinde de çalışabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Qlik Answers ile veri kalitesini yönetme.