Ana içeriğe geç Tamamlayıcı içeriğe geç

Sözlük

1. Tür - Kullanılan Veri Deposu (ODS)

1. Tür veri kümesinde, yeni bilgiler orijinal bilgilerin üzerine yazılır. Başka bir deyişle, geçmiş kaydı tutulmaz.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

2. Tür - Geçmiş Veri Deposu (HDS)

2. Tür veri kümesinde, yeni bilgileri temsil etmesi için tabloya yeni bir kayıt eklenir. Böylece, hem orijinal hem de yeni kayıt mevcut olur. Yeni kaydın kendine özel birincil anahtarı vardır.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

Abonelik

Abonelik raporları, seçtiğiniz sayfa veya grafiklerin bir PDF 'sini içeren yinelenen e-postalar zamanlamanıza izin verir.

Bkz.Aboneliklerle zamanlama raporları

Alan

Alan, bir veri kaynağından yüklenen değerleri içerir. Temel düzeyde alan, bir tablodaki bir sütuna karşılık gelir. Alanlar, görselleştirmelerde boyutlar ve hesaplamalar oluşturmak için kullanılır.

Bkz.Alanlar

Alan, kişisel

Kişisel bir alan, kullanıcıların uygulama geliştirebileceği kendilerine ait özel bir alandır.

Bkz.Alanlarda çalışma

Alan, paylaşılan

Paylaşılan alanlar, uygulama ve veri kaynaklarının birlikte geliştirme amacıyla başka kullanıcılarla paylaşılabileceği alanlardır.

Bkz.Paylaşılan alanlarda çalışma

Alan, veri

Veri alanları, Qlik Cloud kiracınızın, veri projelerini oluşturmak ve depolamak için kullanılan yönetilen alanlarıdır. Alanların içinde, bağlayıcıları kullanarak yeni veri bağlantıları da oluşturabilir ve Veri Hareketi ağ geçitlerine erişimi yönetebilirsiniz. Tüm veri varlıkları, ait oldukları veri projesinin alanında oluşturulur.

Bkz.: Qlik Cloud Veri Entegrasyonu içindeki boşluklarda çalışma

Alan, yönetilen

Yönetilen alanlar, sınırlı bir kullanıcı grubu ile uygulama paylaşmak için kullanılan dikkatle kontrol edilen alanlardır.

Bkz.Yönetilen alanlarda çalışma

Ana öğe

Ana öğeler; başka görselleştirmelerde veya sayfalarda tekrar kullanılabilmeleri için kaydedilmiş boyutlar, hesaplamalar veya görselleştirmelerdir. Daha sonra tek bir yerde ana öğede değişiklikler veya güncellemeler yapabilir ve ana öğenin kendisini kullanan tüm nesneleri etkilemesini sağlayabilirsiniz.

Bkz.Varlıkları ana öğelerle yeniden kullanma

Analyzer kullanıcı yetkilendirmesi

Analyzer yetkilendirmesi, yalnızca başkaları tarafından oluşturulan sayfaları ve uygulamaları kullanabilen kullanıcılara yöneliktir. Sayfa veya uygulama oluşturmak, düzenlemek ya da yayınlamak için Professional yetkilendirmesi gerekir.

Bkz. Kullanıcı yetkilendirmeleri atama

Anlık görüntü

Anlık görüntüler, bir görselleştirmenin belirli bir andaki grafik gösterimidir. Anlık görüntüler hikayeler oluşturmak için kullanılır.

Benzer terimler: Ekran görüntüsü

Bkz.Anlık görüntüleri kullanarak hikayeler için bilgi toplama

Arazi

Verileri bir bulut veri deposunda veri kaynağından yerleştirme alanına taşıma süreci.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

Bildirimler

Bildirimler, uygulama veya alanlarda değişiklikler olduğunda veya koyduğunuz uyarılar tetiklendiğinde bunu size bildirir.

Bkz.: Bildirimler

Boyut

Analiz Hizmetleri içinde:

Boyut, bir grafikte veri kategorileştirmek için kullanılan bir varlıktır. Örneğin, bir pasta grafiğindeki dilimler veya bir sütun grafiğinin sütunları bir boyuttaki ayrı değerleri temsil eder. Boyutlar sıklıkla ayrık değerleri olan tek bir alandadır, ancak bir ifade içinde de hesaplanabilir.

Benzer terimler: Kategori, grup

Bkz. Boyutlarla veri gruplama

Veri Entegrasyonu içinde:

Boyut, bir veri ambarındaki yıldız şemasının bir parçasını oluşturan veri kümesidir. Boyut veri kümeleri, değer tablosu kayıtlarına dahil edilen tüm ilgili alanlar için tanımlayıcı bilgileri kapsar. Boyut veri kümelerine ilişkin yaygın örnekler Müşteri ve Ürün'dür. Boyut veri kümesindeki verilerin genellikle normalleştirilmesi kaldırıldığından, boyut veri kümelerinin çok sayıda sütunu olur.

Bkz. Alt veri ambarları oluşturma ve yönetme

Bölüm erişimi

Bölüm erişimi, bir uygulamada hangi kullanıcıların hangi verileri görebileceğini tanımlayan bir güvenlik tablosu içeren bir veri yükleme komut dosyası bölümüdür.

Bkz. Section Access ile veri güvenliğini yönetme

Büyük uygulama desteği

Büyük uygulama sayesinde standart uygulama boyutundan daha büyük uygulamalarla çalışabilirsiniz. Yöneticiler belirli alanlara büyük uygulama desteği atayabilir.

Standart uygulama boyutu 5 GB'ye kadar, Premium ve Enterprise için ise 10 GB'ye kadardır. Standart uygulama boyutu Qlik Sense Enterprise SaaS için en fazla 5 GB ve Qlik Cloud Analizleri Premium ve Enterprise için en fazla 10 GB'dir.

Bkz. Büyük uygulama desteği

Canlı görünümler

Qlik Cloud Veri Entegrasyonu içinde Canlı görünümler, hem mevcut verilere (ODS) hem de geçmiş verilere (HDS) erişmenize olanak sağlar. Canlı görünümler, henüz şimdiki ve önceki tablolara uygulanmamış değişiklik tablolarından veriler içerir. Bu, değişen verileri sık sık uygulamak zorunda kalmadan daha düşük gecikmeli verileri görmenizi sağlar. Birleştirmeyi geciktirme imkanı, hedef platformda işlem gereğinin azalıp maliyetlerin düşmesini sağlar.

Ayrıca bkz. Canlı görünüm

CDC (Değişiklik Verisi Yakalama)

CDC yerleştirme modunda, veri kaynağında yapılan değişiklikler gerçekleştiği anda yakalanır ve neredeyse gerçek zamanlı olarak uygulanır.

Bkz. Veri kaynaklarından veri yerleştirme ve aşağıdaki Tam yük.

Confusion matrix

Confusion matrix, bir sınıflandırma modelindeki tahmin sonuçlarının doğruluğunu özetler. Doğru ve yanlış tahminlerin sayısı her sınıf için özetlenir. Bu da size yalnızca sınıflandırıcınız tarafından yapılmakta olan hatalara değil, aynı zamanda yapılmakta olan hata türleri konusunda içgörü kazandırır.

Bkz. Karmaşıklık matrisi

Çapraz doğrulama

Verilerin her segmentinin diğer dört segment üzerinde test olarak kullanılmasına izin verilerek eğitim verilerinin beş segmente (kata) bölündüğü Qlik AutoML içindeki deney eğitimi sırasında tamamlanan bir işlem. Bir modelin daha önce hiç görmediği veriler üzerinde ne kadar iyi tahminde bulunabildiğini gösteren metrikler içindeki çapraz doğrulama sonuçları.

Bkz. Veri bekletme ve çapraz doğrulama

Dağıtım listesi

Tablo halinde raporlamada bu, bir Qlik Sense rapor görevinden alıcı olarak (bireysel veya bir grubun parçası şeklinde) eklenebilecek tüm olası alıcıların listesidir. Her bir Qlik Sense uygulamasında bir dağıtım listesi bulunabilir. Bir rapor görevi oluştururken dağıtım listesinden sadece görev çıktısını göndermek istediğiniz alıcıları ve grupları seçin. Rapor filtreleri, dağıtım listesindeki alıcılara ayrı ayrı eklenerek ani artış raporlamasının tek bir rapor görevinden yönetilmesine izin verir.

Benzer terimler: Rapor görevi, rapor filtresi

Bkz.: Raporunuz için dağıtım listesi oluşturma

Data Gateway, Doğrudan Erişim

Qlik Data Gateway - Doğrudan Erişim, Qlik SenseSaaS uygulamalarının güvenlik duvarı arkasındaki verilere yalnızca giden yönde, şifrelemeli ve karşılıklı kimlik doğrulamalı bir bağlantı üzerinden güvenli bir şekilde erişmesine olanak tanır.

Bkz. Qlik Data Gateway - Doğrudan Erişim uygulamasına genel bakış

Data Gateway, Veri Hareketi

Qlik Data Gateway - Veri Hareketi, kurumsal veri kaynaklarınızdan bulut hedeflerine ve kurum içi hedeflere yalnızca giden yönde, şifrelemeli ve karşılıklı kimlik doğrulamalı bir bağlantı üzerinden güvenlik duvarı arkasındaki verileri taşımanızı sağlar. Qlik Data Gateway - Veri Hareketi, gelen yönde güvenlik duvarı bağlantı noktası açma gereğini ortadan kaldırarak kurumsal verilerinize erişmek için güvenli ve güvenilir bir yöntem sunar.

Bkz.Qlik Data Gateway - Veri Hareketi

Değişken

Qlik Sense'te bir değişken, statik bir değer veya sayısal veya alfasayısal bir değer gibi bir hesaplama içeren bir kapsayıcıdır.

Bkz. İfadelerde değişkenleri kullanma

Depolama

Depolama, bir Qlik Cloud veya bulut veri deposunda, yerleştirme bölgesinden kopyalanan verilerden alınmış, tüketime hazır veri kümelerini içeren veri işlem hattının bir parçasıdır. Veri kümeleri, manuel müdahale olmadan yerleştirme alanı verileriyle güncel hâlde tutulur.

Bkz. Veri kümelerini saklama

Dinamik görünümler

Dinamik görünümler, bir grafikteki başka bir uygulamadan büyük veri setlerinin ilgili alt setlerini sorgulamanıza ve görüntülemenize izin verir. Bunlar, seçim yapılırken dinamik olarak yenilenir. Dinamik görünümler isteğe bağlı uygulamalara benzer.

Bkz.: Dinamik görünümlerle verileri yönetme

Dönüştür

Dönüştürme görevi, veri işlem hattınızın yeniden kullanılabilen kural ve özel SQL tabanlı yeniden kullanılabilir veri dönüşümleri oluşturmanıza olanak tanıyan parçasıdır. Satır düzeyinde dönüşümler gerçekleştirebilir ve tablo olarak ya da dinamik dönüşümler gerçekleştiren görünümler olarak gerçekleşen veri kümeleri oluşturabilirsiniz.

Bkz.Verileri dönüştürme

Eğitim veri seti

Qlik AutoML içinde bir makine öğrenimi modelini eğitmek için kullanılan veri kümesi. Algoritmaların verilerinizdeki desenleri ve ilişkilendirmeleri öğrenmesine izin verildiğinde ortaya çıkan model yeni veriler üzerinde tahminde bulunacak şekilde donatılmıştır (uygulama veri kümesi).

Bkz. Veri kümenizi eğitim için hazırlama

Eğri altındaki alan (AUC)

AUC (eğri altındaki alan) için bir ROC Eğrisi, makine öğrenimi modelinin gerçek sonuç pozitifken pozitif sınıfı tahmin etmede ne kadar iyi olduğunu açıklar. Gerçek Pozitif Oran 1,0'a (eğri altındaki maksimum olası alan) ne kadar yakınsa model de o kadar belirleyicidir. ROC Eğrisi, sınıflar arasında ayrımın mümkün olup olmadığını anlamak, dolayısıyla da verinin tahmin edilen sonuçları birbirinden doğru şekilde ayırmak için yeterince iyi olup olmadığını belirtmek açısından yararlıdır.

Bkz. AUC ve ROC eğrisi

Etki analizi

Etki analizi bir veritabanı, uygulama veya alan bağımlılıklarının ileriye dönük, aşağı akış bir görünümünü gösterir.

Bkz. Uygulamalar, komut dosyaları ve veri kümeleri için etki analizini analiz etme

Bkz.Veri Entegrasyonu içindeki etki analizinin incelenmesi

Favoriler

Favoriler, tüm kullanıcıların hub'dan uygulama, veri seti, otomasyon, not, deney ve grafik eklemek için kullanabileceği bir bölümdür. Favoriler özeldir.

Bkz.: Favoriler

Görselleştirme

Görselleştirmeler, bir sayfadaki verilerinizi inceleme için görselleştiren grafikler, uzantılar ve diğer nesnelerdir.

Benzer terimler: Grafik

Bkz.: Görselleştirmeler ile çalışma 

Görünümler

Veri projelerinde görünümler kullanılır. Görünüm, fiziksel veri kümelerinin sanal temsilleridir. Görünümler fiziksel veri kümelerinin sorgulanmasından kaynaklandığından, her zaman temel veri kümesinden ilgili verileri seçer. Görünümlerin fiziksel veri kümelerine göre çeşitli avantajları vardır. Birden fazla veri kümesi arasındaki birleşmelerden tek bir sonuç oluşturabilirler, temel verilere erişimi kontrol ederler ve disk alanında fazla yer kaplamazlar.

Bir veri projesinde birden çok görünüm türü olabilir. Hangi görünümlerin oluşturulacağı, canlı görünümleri ve geçmişi etkinleştirmenize ve değişiklik işleme kullanmanıza bağlıdır.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

Grafik

Grafikler; hesaplama, toplama ve gruplandırma işlemlerinin yapılabileceği nesnelerdir. Grafik görselleştirmeler; örneğin sütun veya pasta grafikleri yaygın örneklerdir, ancak pivot tablo gibi grafik olmayan nesneler de grafiklerdir.

Grafik boyutlardan ve hesaplamalardan oluşur; burada hesaplamalar her boyut değeri için bir kez hesaplanır. Grafik birden fazla boyut içeriyorsa, hesaplamalar boyutsal değerlerin her bileşimi için bir kez hesaplanır.

Benzer terimler: Görselleştirme, Hiperküp, Küp

Bkz. Doğru görselleştirmeyi seçme

Hedef

Bu terimin birkaç tanımı vardır:

  1. Makine öğrenimi bağlamında hedef, bir makine öğrenimi probleminin tahmin etmeyi amaçladığı bilgidir. Qlik AutoML içinde hedef, veri kümesindeki bir sütundur.

    Bkz. Makine öğrenimi kavramları

  2. Veri hareketi bağlamında hedef, verilerin aktarılması, depolanması veya yüklenmesi amaçlanan hedef veya uç noktayı ifade eder. Bir kaynaktan taşınan verileri alan konum veya sistemdir. Hedef bir veritabanı, veri ambarı, bulut depolama alanı, sunucu veya verilerin kullanılacağı, analiz edileceği veya işleneceği başka herhangi bir yer olabilir. Veri hareketi, genellikle veri entegrasyonu, taşıma veya senkronizasyon süreçlerinin bir parçası olarak bilgilerin bir kaynaktan bir hedefe aktarılmasını içerir.

    Bkz. Verileri entegre etme

Hesaplama

Hesaplama bir veya daha fazla toplama işlemine dayanan bir işlemdir. Örneğin, satışların toplamı tek bir toplamadır, buna karşın satışlarının toplamının müşteri sayısına bölünmesi iki toplamayı temel alan bir hesaplamadır.

Benzer terimler: Toplama, hesaplama, metrik

Bkz.: Hesaplamalar

Hikaye

Hikayeler, bir uygulamada ortaya çıkardığınız veri içgörülerini ve keşiflerini başka kullanıcılarla paylaşabileceğiniz; raporlama, sunum ve inceleme analizini birleştiren bir uygulama aracıdır.

Benzer terimler: Rapor

Bkz.Veri hikayesi anlatımıyla içgörüleri paylaşma

Hiper parametre optimizasyonu

Bir problemi çözmedeki performansını arttırmak üzere makine öğrenimi modelinin kısıtlamaları, ağırlıkları ve öğrenme hızları için hassas ayarlamalar yapma işlemi. Qlik AutoML içinde bu, varsayılan olarak etkin değildir ancak potansiyel olarak iyileştirilen sonuçlar için deney yapılandırması sırasında uygulanabilir.

Bkz. Hiper parametre optimizasyonu

Hizmet hesabı sahibi:

Hizmet hesabı sahipleri (SAO), Qlik Cloud aboneliğinin sürdürülmesinden ve yapılandırılmasından sorumludur.

Bkz. Hizmet hesabı sahibi:

Hub

Hub; uygulamalar, alanlar ve koleksiyonlar için merkezi bir erişim noktasıdır.

Benzer terimler: Erişim Noktası

Bkz. Qlik Cloud Analizleri hub'ı

Hub'da izle

Hub'da izle, bir uygulama açmadan izlemek üzere sayfalardan veya İçgörü Danışmanı'dan hub'a grafikler eklemenize izin veren bir özelliktir.

Bkz.Görselleştirmeleri izleme

Insight Advisor Analiz Türleri

Insight Advisor Analiz Türleri, görmek istediğiniz analiz türünü ve kullanılmasını istediğiniz verileri seçmenize izin vererek sizin için görselleştirmeler oluşturan bir İçgörü Danışmanı özelliğidir.

Bkz. Insight Advisor Analiz Türleri

Insight Advisor Arama

Insight Advisor Arama, bir uygulamada doğal dil soruları sormanıza ve ilgili görselleştirmeler almanıza olanak tanıyan bir İçgörü Danışmanı özelliğidir.

Bkz. İçgörü Danışmanı Araması

İçgörü Danışmanı

İçgörü Danışmanı, bir özellik paketidir. Insight Advisor veri modelinizi geliştirmenize, görselleştirmeler oluşturmanıza ve verilerinizi analiz etmenize yardımcı olur.

Bkz.: İçgörü Danışmanı ve iş mantığı nedir?

İlişkisel içgörüler

İlişkisel içgörüler; kör noktalar ve gizli ilişkiler bulmanıza yardımcı olmak için seçimlerinizi ve seçimlerinizle hariç tutulan değerleri karşılaştıran bir İçgörü Danışmanı özelliğidir.

Bkz. İlişkisel içgörüler ile verilerinizi keşfetme

İş mantığı

İş mantığı, İçgörü Danışmanı davranışlarını özelleştirmenize olanak tanıyan bir özellik paketidir. İş mantığının iki ana özelliği vardır:

  • Mantıksal model: Görselleştirmeler oluştururken kullanılan uygulamanın veri modeli.

  • Sözcük dağarcığı: Doğal dil sorguları için alternatif terimler.

Benzer terimler: Mantıksal mode, sözcük dağarcığı, etki alanı mantığı

Bkz.İçgörü Danışmanı için mantıksal modelleri özelleştirme

İzinler

İzinler; veri alanlarında ve paylaşılan ve yönetilen alanlarda kullanıcının neler yapabileceğini belirleyen rollerdir.

Benzer terimler: Haklar, kullanıcı rolleri, güvenlik rolleri

Bkz.

Katalog

Katalog, hub'ın uygulamalarınızı ve veri kaynaklarını bulabileceğiniz bölgesidir. Katalog araçları verilerinizin profilini oluşturmanızı sağlar.

Bkz.Katalog araçlarıyla verilerinizi anlama

Kiracı

Kiracı, Qlik Cloud bulut dağıtımınızdır. Kullanıcı, uygulama ve alan gibi öğeler için bir kapsayıcıdır.

Benzer terimler: Dağıtım

Bkz.Kiracıyı oluşturma ve yapılandırma

Kod düzenleyici

Kod düzenleyici, verileri komut dosyanızdan yükleyen ve dışa aktaran komut dosyalarını düzenleyebileceğiniz hub'daki bir araçtır. Kod düzenleyici, komut dosyasının yayınlanan kopyalarının yanı sıra, komut dosyanızın girdilerini ve çıktılarını görüntülemenize ve yönetmenize de izin verir.

Bkz.: Kod düzenleyici kullanma

Koleksiyon

Koleksiyonlar; erişim ve sıralama kolaylığı için hub'da uygulamaları, grafikleri, notları, otomasyonları, deneyleri ve bağlantıları gruplamanıza izin veren bir araçtır.

Bkz.: Koleksiyonlar

Komut dosyası

Yükleme komut dosyası, hangi verilerin yükleneceğini ve yüklenen değişik tabloların nasıl bağlanacağını tanımlayan bir deyim dizisidir. Veri yöneticisi ile veya ayrıca görüntülenip düzenlenebileceği Veri yükleme düzenleyicisi ile oluşturulabilir.

Benzer terimler: Komut dosyası kodu

Bkz.: Kodlarla veri yükleme ve dönüştürme

Komut dosyası kodu

Komut dosyası, verileri yüklemek, dönüştürmek ve dışa aktarmak için bir Qlik Cloud uygulamasıdır. Komut dosyaları Kod düzenleyici kullanarak düzenlenir.

Bkz.: Kod düzenleyici kullanma

Köken

Köken, verileri ve veri dönüşümlerini asıl kaynaklarına kadar izleyerek bunu bir köken grafiği olarak gösterir.

Bkz.: Uygulamalar, komut dosyaları ve veri kümeleri için kökeni analiz etme

Bkz.: Veri Entegrasyonu içinde köken analizi

Mantıksal model

Mantıksal model, İçgörü Danışmanı uygulamasına görselleştirme oluşturulurken verilerin nasıl kullanılacağını söyleyen temel alınan veri modelidir.

Benzer terimler: Mantıksal model, mantıksal çerçeve

Bkz.: İş mantığı ile İçgörü Danışmanı için mantıksal modeller oluşturma

ML dağıtımı

Qlik AutoML içinde tahminleri oluşturmak için dağıtılan tek bir deney sürümündeki tek algoritmadan oluşturulan model. Kullanım durumunuz için gerekli düzeyde performans üretmek üzere deneyi birden çok sürüm üzerinde yapılandırdıktan sonra genellikle elde edilen sonuçtur. ML dağıtımı, katalogdan erişilebilen bir varlık olarak kullanılabilir.

Bkz. Modelleri dağıtma

ML deneyi

Yeni veriler üzerinde tahminlerde bulunmak için nihai sonuçlardan birini dağıtma amacıyla geçmiş verileri kullanarak makine öğrenimi modelini eğitmenize olanak sağlayan Qlik AutoML içindeki varlık.

Bkz. Deneylerle çalışma

Model metrikleri

Qlik AutoML içinde deney eğitimi sırasında bir algoritmanın ne kadar iyi performans gösterdiği ile ilgili bilgiler. Model metrikleri, makine öğrenimi problemine yönelik doğru sonucu belirlemek için her modelin ne kadar doğru şekilde öğrendiğini gösterir. Bu da tahmin oluşturmada kullanılmak üzere hangi modeli dağıtacağınız konusunda karar vermenize yardımcı olur.

Bkz. Model puanlarını görüntüleme

Nicelik

Bir sütundaki veri değerlerinin benzersizliği. Bir makine öğrenimi modelini eğitirken Qlik AutoML yüksek niceliği olan (çok sayıda benzersiz değer) veya niceliği olmayan (tek sabit değerden oluşan sütun verileri) özellik sütunlarını kullanamaz.

Bkz. Nicelik

Notlar

Notlar bir uygulama veya grafiğe hızlıca metin açıklamaları eklemenize izin verir. Ayrıca verilerin anlık görüntülerini de içerebilirler. Bunları kendinize özel tutabilir veya başka kullanıcılarla paylaşabilirsiniz.

Benzer terimler: Yorumlar

Bkz.Notes kullanarak içgörüleri yakalama ve paylaşma

Olgu

Değer tabloları, boyut tablolarıyla birlikte çalışır. Bir değer tablosu analiz edilecek verileri kapsarken bir boyut tablosu, değer tablosundaki verilerin analiz edilebileceği yöntemler hakkındaki verileri depolar. Bu nedenle, değer tablosu iki tür sütundan oluşur: birincil anahtar sütunları ve hesaplama sütunları. Birincil anahtar sütunları, boyut tablolarına sahip birleşimlere izin verirken hesaplama sütunları analiz edilen verileri içerir. Örneğin, Siparişler değeri veri kümesi, herhangi bir günde belirli bir müşterinin belirli bir ürün satın aldığını listelerken, ilgili boyut veri kümeleri müşteri, ürün ve işlemin gerçekleştiği bölge hakkında daha fazla bilgi sağlayacaktır.

Bkz. Alt veri ambarları oluşturma ve yönetme

On-demand uygulama

İsteğe bağlı uygulamalar, tam veri kümesini uygulamaya yüklemeden büyük veri kümelerindeki veri seçimlerini yükler.

Bkz. İsteğe bağlı uygulamalar

Öncelikli yükleme

Öncelikli yükleme, aşağıdaki LOAD veya SELECT deyiminden o kaynağı belirtmeden yüklemenize izin veren bir komut dosyası yapısıdır. Öncelikli yüklemeler sıklıkla yerleşik yüklemelerden daha hızlıdır.

Bkz.: Daha önce yüklenmiş bir tablodan verileri yükleme

Özel nesne

Özel nesneler, kiracı yöneticileri tarafından kiracılara eklenen veya Qlik uzantı paketlerinden birine dahil edilmiş özel görselleştirmelerdir.

Benzer terimler: Uzantılar

Bkz.: Özel bir nesne kullanarak bir görselleştirme oluşturma

Özellik (makine öğrenimi)

Hedef sütunun değerine potansiyel olarak katkıda bulunabilen bir makine öğrenimi problemindeki değişken. Qlik AutoML içinde özellikler, hedef sütunun sonuçları üzerinde değişen seviyelerde etkisi olabilen, bir veri kümesindeki sütunlardır.

Bkz. Makine öğrenimi kavramları

Özellikler

Özellikler, bir sayfa düzenlenirken görselleştirmeleri yapılandırmak ve stillendirmek için seçenekler içerir.

Bkz.Özellikler paneli

Permutation importance

Makine öğrenim modeli performansı bir özelliğe ne kadar bağlıdır? Modele dahil edilecek özellikler üzerinde yineleme yaparken hangi sütunların tutulacağını ve hangi sütunların bırakılabileceğini belirlemek için permutation importance kullanılabilir.

Bkz. Permütasyon önemi

Professional kullanıcı yetkilendirmesi

Professional yetkilendirmesi, Qlik Sense içinde içerik oluşturacak kullanıcılara yöneliktir. Professional yetkilendirmesi sahibi olan bir kullanıcı paylaşılan alanlar oluşturabilir; sayfa veya uygulama oluşturabilir, düzenleyebilir ve yayınlayabilir, uyarı oluşturabilir ve düzenleyebilir.

Bkz. Kullanıcı yetkilendirmeleri atama

QlikInsight Advisor Chat

QlikInsight Advisor Chat, konuşmaya dayalı analiz için sohbet tabanlı bir arayüzdür. QlikInsight Advisor Chat, erişiminiz olan uygulamalardan soru sorabilmenizi sağlar. Ardından QlikInsight Advisor Chat, ilgili görselleştirmeleri döndürür.

Bkz. Görüşme analizi ile uygulamaları keşfetme

QVD

Bir QlikView Veri dosyası (QVD), Qlik Sense veya QlikView'dan içe aktarılmış veriler içeren bir dosyadır. Hızlı veri yüklemek için iyileştirilmiş yerel bir Qlik Sense biçimidir. Ayrıca Qlik Cloud Veri Entegrasyonu ile QVD dosyaları oluşturabilirsiniz.

Bkz. QVD dosyalarıyla çalışma

Rapor filtresi

Bir Qlik Sense uygulamasından hangi verilerin raporlara dahil edildiğini kontrol etmek için kullanılan bir filtre. Rapor filtreleri sadece tablo halinde raporlarda kullanılabilir. Rapor filtresi, Qlik Sense uygulama seçim imi gibi işlev gösterir ancak raporlama özellikleri amacına yönelik olarak yapılandırılmıştır. Rapor filtreleri yüksek düzeyde özelleştirilebilirdir ve tekilleştirilmiş çıktı için rapor alıcısı düzeyinde ayrı ayrı uygulanabilir.

Benzer terimler: Seçim imi, rapor görevi, rapor şablonu, dağıtım listesi

Bkz.: Rapor filtreleriyle çalışma

Rapor görevi

Bir Qlik Sense uygulamasında oluşturulup, seçilen rapor filtreleriyle tanımlandığı şekilde veri azaltımı uygulayarak bir rapor şablonunu oluşturulan tablo halinde rapor çıktısına dönüştüren bir görev. Rapor çıktısı, yapılandırılan dağıtım ayarlarına göre teslim edilir.

Benzer terimler: Tablo halinde rapor, dağıtım listesi, rapor şablonu, rapor filtresi

Bkz.: Rapor görevleriyle çalışma

Rapor, tablo halinde

Qlik Sense uygulamasından tabloya dayalı veriler içeren bir rapor. Tablo halindeki biçimde görselleştirme ve uygulama verileri ekleyebilir ve grafik resimleri dahil edebilirsiniz. Tablo halinde bir raporun yapısı, bir Excel rapor şablonuyla tanımlanır. Qlik Sense uygulamasındaki bir rapor görevi aracılığıyla yönetilir ve teslim edilir. Uygulamada tamamlanan ek yapılandırmalara rapor filtreleri ve dağıtım listeleri dahildir. Çıktı .xlsx veya PDF biçiminde olabilir.

Benzer terimler: Rapor görevi, rapor şablonu

Bkz.: Qlik Cloud Analizleri ile tablo halinde raporlama

Sayfa

Sayfalar, Qlik Sense uygulamalarının bileşenleridir. Verileri inceleyebilmeleri, analiz edebilmeleri ve keşfedebilmeleri için uygulama kullanıcılarına görselleştirmeler sunarlar. Sayfalar genel veya özel olabilir.

Benzer terimler: Pano, çalışma sayfası

Bkz.Sayfa görünümü

Sayfa nesneleri

Sayfa nesneleri, bir sayfada bir arayüz oluşturmak için kullanılan bileşenlerdir. Her sayfa nesnesi verileri tablo veya grafik olarak görselleştirmez. Sayfalar düğme, metin nesnesi ve uzantı gibi başka nesneler içerebilir.

Benzer terimler: Görselleştirme, grafik

Bkz.: Sayfa görünümü

Seçimler

Seçimler, bir kullanıcı tarafından bir uygulamada veri filtrelemek için seçilen değerlerdir. Bir seçim yapıldığında, ilişkili tüm görselleştirmeler seçimi yansıtmak üzere güncellenir. Seçimler seçim imleri olarak kaydedilebilir ve başka kullanıcılarla paylaşılabilir.

Bkz.: Verileri görselleştirmelerle keşfetme

Set analizi

Set analizi, bir görselleştirmede mevcut seçimdekilerden farklı olan bir seçimler kümesi tanımlar. Bu, karşılaştırmalı analize olanak tanır.

Bkz.Set analizi

SHAP importance

Bir deneydeki her özelliğin hedefin tahmin edilen sonucu üzerinde ne kadar etkiye sahip olduğuna yönelik hesaplama. Qlik AutoML, ikili sınıflandırma ve regresyon deneylerinin eğitimi sırasında otomatik olarak toplanan, satır düzeyinde SHAP importance sıralama grafikleri oluşturur.

Bkz. Deney eğitiminde SHAP'ın önemi

Sözlük

Sözlük, Insight Advisor Arama ve QlikInsight Advisor Chat uygulamalarına eş anlamlılar ve özel analizler eklemenize izin veren bir iş mantığı özelliğidir.

Bkz.İçgörü Danışmanı için sözlükler oluşturma

Şablonu bildir

Tablo halinde raporlamada bu, rapor verilerini düzenlemek için kullanılan Excel çalışma kitabıdır. Microsoft Excel için Qlik eklentisi kullanılarak oluşturulurQlik Sense uygulamasına yüklenir ve uygulamadaki bir rapor görevine eklenir. Şablon, kaynak Qlik Sense uygulamasında rapora dahil edilecek sütunlar, grafikler vb. gibi verileri tanımlar ve bunları istenen biçimde düzenler.

Benzer terimler: Tablo halinde rapor, rapor görevi

Bkz.: Qlik Sense uygulamasındaki rapor şablonlarıyla çalışma

Şemalar

Bir veri projesinde, dahili bir şemada ve bir veri varlığı şemasında yapıtlar oluşturulur.

  • Dahili şema fiziksel veri tablolarını içerir.

  • Veri varlığı şeması veri tüketmek için kullanabileceğiniz görünümleri içerir.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

Tablolar: ODS, HDS ve Değişiklik

Bir veri projesinde, proje ayarlarına bağlı olarak mevcut olan veya olmayan birkaç tablo türü vardır:

  • Geçerli tablo (ODS)

    Bu tablo, en son uygulama aralığında değişikliklerle güncellenen veri kaynağının çoğaltmasını içerir.

  • Önceki tablo (HDS)

    Bu tablo 2. Tür geçmiş verilerini içerir. Yalnızca veri görev ayarlarında Geçmiş etkinse oluşturulur.

    Bir kaynak tablo kaydı güncellendiğinde, her seferinde önceki tabloya yeni bir kayıt eklenir. Geçmiş kaydı, önceki güncel kaydın bir kopyasıdır ve neyin güncellendiğini ve ne zaman geçerli olduğunu da içerir.

  • Değişiklik tablosu

    Bu tablo, henüz geçerli tabloya uygulanmamış tüm değişiklikleri içerir. Yalnızca Tam yükleme ve CDC yerleştirme modu kullanılırsa oluşturulur.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

Tahmin (makine öğrenimi)

Makine öğrenimi modeli tarafından gerçekleştirilen, hedef sütununun gelecekteki değerine yönelik bir tahmin. Qlik AutoML içinde tahminler kişisel, paylaşılan ya da yönetilen alan içindeki bir veya daha fazla veri kümesi olarak ML dağıtımları tarafından oluşturulur.

Bkz. ML tahminleriyle çalışma

Tam Kullanıcı

Tam Kullanıcı yetkilendirmesi, Qlik Cloud içindeki tüm kullanım senaryoları için geçerlidir. Tam Kullanıcı olarak izinlerinizin olanak sağladığı her eylemi (paylaşılan alanlar oluşturma, sayfa veya uygulama oluşturma, düzenleme ve yayınlama ya da Veri Entegrasyonu ile çalışma gibi) gerçekleştirebilirsiniz.

Bkz. Kullanıcı yetkilendirmelerini yönetme

Tam yükleme

Qlik Cloud Veri Entegrasyonu içinde Tam Yük, veri kaynağından yerleştirmeye kadar verinin ilk çoğaltılması anlamına gelir.

Bkz. Veri kaynaklarından veri yerleştirme ve yukarıdaki CDC.

Temel etken analizi

Qlik Sense uygulamasında, uygulamanızdaki bir dizi alanın belirli bir hedef alanının veri trendleri ve sonuçları üzerindeki etkisini karşılaştırmanıza olanak tanıyan bir araç. Neyin ticari ve organizasyonel performans metriklerini nelerin artırdığını anlamak ve verilere dayalı kararlarla eyleme geçmek için temel etken analizini kullanabilirsiniz.

Bkz. Temel etken analizi kullanarak verilerinizin arkasındaki temel etkenleri keşfetme

Temel Kullanıcı

Sınırlı erişime sahip kullanıcı türü. Temel Kullanıcı, yönetilen alanlarda uygulama içeriğini görüntüleyebilir.

Bkz. Kullanıcı yetkilendirmelerini yönetme

Toplama

Toplama, kaynak tablolardaki birden fazla kayıt kullanılarak yapılan bir hesaplamadır. Genellikle toplam, sayım, minimum, maksimum veya ortalama gibi bir fonksiyonla toplanan tek bir alandır. Örneği satışların toplamı.

Benzer terimler: Hesap, Hesaplama, Metrik

Bkz.: Hesaplamalar

Uygulama

Bu terimin birkaç tanımı vardır:

  1. Bir Qlik Sense ya da QlikView uygulaması: Uygulamalar, göreve özel ve amaca yönelik oluşturulmuş uygulamalardır. Uygulamalar, görselleştirme yoluyla yorumlanan veri kaynaklarından yüklenen verileri içerir.

    Benzer terimler: Belge, çalışma kitabı

    Bkz.: Uygulamaları anlama

  2. Qlik Sense Mobile uygulaması: iOS ve Android cihazları için bir mobil uygulama. Mobil uygulamada, bulut verilerinize bağlanır ve bunlarla etkileşimde bulunursunuz. Mevcut uygulamalarınız ile çalışabilirsiniz.

    Bkz.: Qlik Sense Mobile SaaS

Uygulama veri kümesi

Eğitimli bir makine öğrenimi modelinin üzerinde tahminde bulunduğu veri kümesi. Qlik AutoML tahmininin çıktısı, seçilen hedef alanı için tahmin edilen değerlere sahip yeni bir veri kümesidir.

Bkz. Veri kümeleriyle ilgili tahminler oluşturma

Ürün Bilgileri ve Tanıtım

Bir veri projesinde, bir veri işlem hattı oluşturmanın ilk adımı verilerin buluta alınmasıdır. Bu, verilerin şirket içi veri kaynağından sürekli olarak aktarılmasını ve okuma için iyileştirilmiş formatta veri kümeleri oluşturulmasını içerir.

Bkz. Verileri buluta alma

Veri ambarı

Veri ambarları, Depolama veya Dönüştürme veri varlıklarınızdaki verilerin bir alt kümesini içeren veri işlem hattınızın parçasıdır. İş ihtiyaçlarınıza bağlı olarak, istediğiniz sayıda alt veri ambarı oluşturabilirsiniz. İdeal olarak alt veri ambarlarınız, kuruluşunuz içindeki belirli bir bölüm veya birimde analiz için toplanan özetlenmiş veri havuzlarını içermelidir.

Bkz. Alt veri ambarları oluşturma ve yönetme

Veri bağlantısı

Veri bağlantıları, veri görevlerinin veri kaynaklarına ve bir veri projesinde kullanılan harici depolama ve bulut veri depolarına erişmesine izin vermek için kullanılır.

Bkz.Veri kaynaklarına bağlanma

Veri bekletme

ML deneyinde gizleme verisi, bir algoritmanın eğitimi sırasında kenara kaldırılan ve kullanılmayan, sonrasında da model performansını puanlandırmak için kullanılan eğitim veri kümesinin alt kümesidir.

Bkz. Veri bekletme ve çapraz doğrulama

Veri görevi

Veri görevi, veri projesindeki ana çalışma birimidir. Bir veri projesinde aşağıdaki türlerde veri görevleri oluşturabilirsiniz:

  • Yerleştirme: Verilerinizi veri kaynağından bir bulut veri deposuna veya Qlik Cloud alanına taşıyın.
  • Depolama: Tüketime hazır veri kümelerindeki yerleştirme verilerini depolayın.
  • Kayıtlı veriler - Veri platformunda zaten var olan verileri kaydedin.
  • Dönüştürme: Verilerinizi hedef gerekliliklerine ve iş ihtiyaçlarına göre dönüştürün.
  • Veri ambarı: Depolanan veya dönüştürülen verilerden veri ambarları oluşturun.

Yerleştirme ve depolama görevlerini tek bir "Alım" görevi olarak da birleştirebilirsiniz.

Bkz. Veri görevi

Veri işlem hattı

Bir veri projesinde veri işlem hattı, verileri entegre etme amacı taşıyan görevler kümesidir. Alım, verileri şirket içi veya buluttaki veri kaynaklarından projeye taşır ve verileri tüketime hazır veri setlerinde depolar. Ayrıca, oluşturulan ve dönüştürülen veri setlerinizden yararlanmak için dönüşümler gerçekleştirebilir ve veri ambarları oluşturabilirsiniz. Veri işlem hattı basit ve doğrusal olabilir veya birkaç veri kaynağı tüketen ve birçok çıktı üreten karmaşık bir işlem hattı olabilir.

Bkz. Bir veri işlem hattı oluşturma

Veri kataloğu

Veri kataloğu, Veri yöneticisi ve Veri yükleme düzenleyicisi içinde, erişiminiz olan tüm veri setlerinden veri seçmenizi ve yüklemenizi sağlayan bir bileşendir.

Bkz.: Veri kataloğundan veri yükleme

Veri modeli görüntüleyicisi

Veri modeli görüntüleyicisi, bir uygulamaya eklenen verilerin yapısı ile tablo ve alanların meta verilerini görüntülemenizi sağlayan bir uygulamadır.

Bkz. Veri modelini görüntüleme ve dönüştürme

Veri profili oluşturma

Veri profili oluşturma, veri setlerinize ilişkin istatistikler ve bilgiler görüntüler.

Bkz. Alan düzeyinde meta verileri yönetme ve veri profili oluşturma

Veri projesi

Bir veri projesi, veri varlıklarını ekleyerek veri işlem hattınızı oluşturduğunuz yerdir. Veri projesi, tüm çıktılar için hedef olarak kullanılan bir veri platformuyla ilişkilendirilir. Basit bir doğrusal işlem hattı veya birkaç veri kaynağı tüketen ve birçok çıktı üreten karmaşık bir işlem hattı oluşturabilirsiniz.

Bkz. Qlik Cloud Veri Entegrasyonu tanıtımı

Veri seti

Veri kümesi terimi bazen tablo ile eş anlamlıdır. Orijinal kaynak tablosunu, dönüştürmelerden sonraki tabloyu veya bir veri ambarındaki değer ve boyut tablolarını ifade edebilir.

Ayrıca, birkaç örnek tablo ve görünümün bulunduğu mantıksal bir tabloya da atıfta bulunabilir:

  • Geçerli veriler

  • Geçmiş, tablonun önceki sürümlerini saklar

  • Changes

Bkz. Veri kümelerini yönetme

Veri sızıntısı

Bir algoritmanın tahminler oluşturmak için kullanılacağı verilerle eğitildiği makine öğreniminde istenmeyen olgu. Veri sızıntısının göstergelerinden biri, yalnızca hedef değerlerin (eğitim verilerinde doğrudan ya da dolaylı olarak hatalı şekilde sağlanan) ezberlenmesinden kaynaklanan ve desenler ve ilişkilendirmelerin gerçek öğreniminden kaynaklanmayan gerçekçi olmayan düzeyde yüksek model performansıdır.

Bkz. Veri sızıntısı

Veri varlığı

Amaca uygun veri kümesi koleksiyonu.

Bkz.Bir veri işlem hattı oluşturma

Veri yöneticisi

Veri yöneticisi, bir uygulamada veri kaynaklarını yüklemenize ve yönetmenize izin veren bir uygulama bileşenidir. Ayrıca verileri önizleyip ilişkilendirebilir ve veri dönüşümleri gerçekleştirebilirsiniz.

Bkz.: Veri Yöneticisi ile veri yükleme ve yönetme

Veri yükleme düzenleyicisi

Veri yükleme düzenleyicisi, uygulamanıza veri yükleyen komut dosyasını geliştirmenize ve özelleştirmenize izin veren bir komut dosyası düzenleyicisidir.

Benzer terimler: Kod düzenleyici

Bkz.: Kodlarla veri yükleme ve dönüştürme

Yapay anahtar

Yapay anahtar, veri modelindeki iki tablonun bileşik bir anahtarıdır. Bunlar, iki veya daha fazla tablonun iki veya daha fazla alanı olduğunda oluşturulur. Veri yüklerken yapay anahtarlar hakkında bir uyarı alırsanız, veri yapısını veri modeli görüntüleyicisinde incelemeniz gerekebilir. Yapay anahtarda bir sorun olmayabilir, ancak başka yapay anahtarları temel alan yapay anahtarlarınız varsa veri modelinizde hatalar olabilir.

Bkz.Yapay anahtarlar

Yer işareti

Seçim imleri, belirli seçim durumlarını, ileride yeniden uygulanabilmeleri ve başka kullanıcılarla paylaşılabilmeleri için seçmenize izin verir. Düzen bilgileri seçim imlerinde saklanabilir ve kullanıcılar seçim imini uygularken uygulamada doğru yere alınabilir.

Bkz.

Yerleşik yükleme

Yerleşik yükleme, zaten yüklenmiş bir tabloda yükleme yapmanıza izin veren bir komut dosyası kurgusudur. Yerleşik yüklemeler sıklıkla asıl veri kaynağına tekrar erişmekten daha hızlıdır.

Bkz.: Daha önce yüklenmiş bir tablodan verileri yükleme

Yerleştirme

Qlik Cloud Veri Entegrasyonu kapsamında, yerleştirme aşağıdakilerden birini ifade edebilir:

  • Veri işlem hattında daha fazla işlenmeden önce kaynak verilerinin başlangıçta "yerleştirildiği" bir bulut veri deposunda yer alan veritabanı (Genellikle yerleştirme alanı olarak bilinir)
  • Verileri veri kaynağından yerleştirme bölgesine taşıyan gerçek görev veya işlem

Qlik Cloud Veri Entegrasyonu içindeki yerleştirme görevi, veri kaynaklarından yerleştirme bölgesine sürekli veya planlı veri yerleştirmeyi denetler.

Bkz. Bir bulut veri deposundaki veri kümesi mimarisi

Yönetici, analiz

Analitik yöneticileri, yalnızca Analytics hizmetinin kullanıcı kaynaklarını yönetme izni olan yöneticilerdir.

Bkz.Analiz yöneticileri için izinler

Yönetici, denetleme

Denetleme yöneticileri, Geliştirici rolüne de atandıklarında uygulama geri bildirimlerine ve İçgörü Danışmanı ile QlikInsight Advisor Chat için kullanım metriklerine erişebilir.

Bkz. Denetim yöneticileri için izinler

Yönetici, kiracı

Kiracı yöneticileri; kullanıcıları, sistem uzantılarını ve sistem özelleştirmelerini yönetmekten sorumlu yöneticilerdir. Kiracı yöneticilerinin tam Yönetim Konsolu erişimi vardır.

Bkz.Kiracı yöneticileri için izinler

Yönetici, veri

Veri yöneticileri, veri alanlarını ve bu alanların içerdiği veri kaynaklarını yönetmekle sınırlı yöneticilerdir.

Bkz. Veri yöneticileri için izinler

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, bize bildirin, düzeltelim!