İçgörü Danışmanı analiz türleri
İçgörü Danışmanı, çok çeşitli analiz türleri kullanarak sonuçlar sağlar. Bu analiz türleri, oluşturulan grafikler için en iyi yöntem görselleştirmeleri sağlar.
Sorunun girdilerine ve verilerinizin özelliklerine bağlı olarak farklı analiz türleri kullanılır. Qlik bilişsel altyapısı, kullanılabilir verilere bağlı olarak aramanız için en iyi analiz türünü belirler. Aşağıdaki tabloda analiz türleri açıklanmaktadır. Her bir analiz türü için bazı koşullar listelenmemektedir. Tabloda ayrıca bir İçgörü Danışmanı analizini düzenlerken alternatif olarak mevcut olan grafikler de listelenir.
| Analiz türü | Açıklama | Boyutlar | Hesaplamalar |
|---|---|---|---|
| Anomali (ani artış) |
Geçmiş verilerdeki desenleri analiz ederek ani yükselme anormalliklerini belirleyin. |
1 tarih/saat boyutu | 1 |
| Anomali (eğilim) |
Geçmiş verilerdeki desenleri analiz ederek değişim noktalarını belirleyin. Değişim noktası algılama, verileri oluşturan temel süreçte önemli değişikliklerin olduğu zamanları tanımlar. Bunlar arasında verilerde taban çizgideki veya eğilimlerdeki ani değişiklikler sayılabilir. Ayrıca verilerdeki gürültü dağılımının büyüklüğündeki atlamaları da içerebilir. Birleşik grafik çizgileri hesaplamayı izler ve çubuklar olası değişiklik noktası anormalliklerini gösterir. |
1 tarih/saat boyutu | 1 |
| Kırılım | Bir hesaplamaya görece katkıların dökümünü sağlayan iç içe veri boyutlarını görüntüleme. | 2-3 | 1 |
| Döküm (jeouzamsal) | Verileri basit ve hiyerarşik coğrafi bölünmeler halinde gruplama. | 1-2 | 1-2 |
| Hesaplanan ölçüm (KPI) | Verili bir işletme dilimindeki veya boyuttaki performansı bir kilit performans göstergesi (KPI) kullanarak özetleme. | 0 | 1-2 |
| Kümeleme (k ortanca) |
Makine öğrenmesi k-ortalama algoritması kullanarak bir boyut üzerindeki 2 hesaplamadan benzerliklere göre toplanan veri noktalarını kümeleme. |
1 | 2 |
| Karşılaştırma | Bir boyutun iki hesaplamasını karşılaştırma. | 1 | 2 |
| Korelasyon |
İki veri değeri arasındaki birbirini tamamlayıcı ve ters ilişkileri belirleme. |
0-2 | 2 |
| Karşılıklı bilgi |
Rasgele veri dağılımları uygulayan bir makine öğrenmesi algoritması kullanarak değer çiftleri arasında bir kesinlik hesaplaması oluşturma. Bağımlılık göstergesi yüzde 0 (bağımlılık yok) ile yüzde 100 (güçlü bağımlılık) arasında değişir. Karşılıklı bilgi, hedef olarak bir alanı (ölçü veya boyut) seçer ve ardından sürücü olarak 1 ila 10 boyut ya da hesaplama seçer. Aynı alanlar veya seçimler için bu analiz türünün sonuçları rasgele veri seçimi nedeniyle değişkenlik gösterebilir. |
değişken | değişken |
| Genel Bakış |
Veri aralıklarının mutlak bir hesaplama açısından birbiriyle ilişkisini betimleme. |
1-2 | 1 |
| Dönem değişiklikleri |
Farklı zaman dönemleri genelinde boyutlar için hesaplamaları, sıralaması ve karşılaştırma analizi olan bir sayfa oluşturma. Mantıksal modelde hesaplamayı içeren grup için varsayılan takvim dönemi kümesini gerektirir. |
1-2 | 1 |
| Dönem değişiklikleri (ayrıntılı) |
Farklı zaman dönemleri genelinde bir boyutlar hiyerarşisi için hesaplamaları, sıralaması ve karşılaştırma analizi olan bir sayfa oluşturma. Mantıksal modelde hesaplamayı içeren grup için varsayılan takvim dönemi kümesini gerektirir. |
1 | 1 |
| Dönem karşılaştırması |
Zaman dönemleri arasında boyutları karşılaştırma. Mantıksal modelde hesaplamayı içeren grup için varsayılan takvim dönemi kümesini gerektirir. |
1 | 1 |
| Dönem içinde dönem (seçili) |
Zaman dönemleri arasında boyutları karşılaştırma. Boyut değerlerini seçmek için bir filtre bölmesi içerir. Sorgunun parçası olarak autoCalendar'dan türetilen alan seçili halde bir geçici alan gerektirir. |
1-3 | 1 |
| İşlem kontrolü (ortalama) | Ortalama değerleri temel alan beklenen istatistiksel aralıklara kıyasla verileri izleme. | 1 tarih/saat boyutu | 1 |
| İşlem kontrolü (yuvarlanan ortalama) | Yakın değerleri temel alan beklenen istatistiksel aralıklara kıyasla verileri izleme. | 1 tarih/saat boyutu | 1 |
| Sıralama | Bir hesaplamadaki görece öneme göre boyut değerlerini sıralama. | 1-2 | 1 |
| Sıralama (gruplandırılmış) | Bir hesaplamadaki görece öneme göre hiyerarşik boyut değerlerini sıralama. | 1-2 | 1 |
| Görece önem |
Bütüne katkıda bulunan boyut değerlerinin büyüklüğünü gösterme. Pareto veya 80-20 katkı analizi yapmak için de kullanılabilir. |
1 | 1 |
| Zaman serisinin bozulması | Zaman serisini trend, mevsim ve artık bileşenlerine ayırın. | 1 tarih/saat boyutu | 1 |
| Zaman içindeki eğilim | Zaman içindeki veri eğilimlerini, isteğe bağlı olarak düşük nicelikli bir boyuta göre dökümü yapılmış olarak gösterme. | 1 tarih/saat boyutu ve isteğe bağlı olarak 1 diğer boyut | 1-3 |
| Tahmin ile eğilim | Zaman içindeki veri eğilimleri ile gelecekteki zaman aralıklarına yönelik değer tahminlerini göster. | 1 tarih/saat boyutu | 1 |
| Değerler (tablo) | Hesaplamaları ve boyutları gösteren satırlar ve sütunlar halinde düzenlenmiş olarak verileri gösterme. | 0-10 | 0-10 |
| Bugüne kadar |
Önceki yılın aynı dönemine göre boyutları karşılaştırma. |
1 | 1 |