Doğru görselleştirmeyi seçme
Görselleştirmeler, uygulamalarınızın kullanıcılarının yorumlayabileceği ve keşfedebileceği şekilde verileri sunmanızı sağlar. Örneğin, farklı bölgeler için satış rakamlarını karşılaştıran bir sütun grafik veya aynı veriler için hassas değerler içeren bir tablo. İyi görselleştirmeler, görüntülenen verileri hızlı ve doğru bir şekilde yorumlayabilmenize yardımcı olur.
Görselleştirmeleri eklemek ve özelleştirmek çok kolaydır. Görselleştirmeler; sütun grafikler, pasta grafikleri, tablolar, göstergeler veya ağaç haritaları gibi grafik biçiminde olabilir. Her grafik türünün kendine özgü işlevi vardır. Qlik Cloud Analytics, detaya inebilmeniz ve filtreleyebilmeniz için seçimlerinizle ilişkili öğeleri otomatik olarak vurgular.
Amacınızla uyumlu görselleştirme türleri seçin
Her görselleştirme türünün belirli bir amacı vardır. Görselleştirmenizin amacının ne olduğunu düşünmeniz ve verilerinizi bu amaca yönelik olarak etkili bir şekilde keşfetmenizi sağlayan bir görselleştirme türünü seçmeniz gerekir.
Örnek: Bir hesaplamanın (üç aylık satış rakamları) zaman içindeki etkinliklerini göstermek istersiniz. Güçlü yanlarından biri hesaplama değerlerinin zamanla nasıl değiştiğini etkili bir şekilde göstermek olan çizgi grafik oluşturmanız gerekir. Alternatif olarak, yapmak istediğiniz analiz türüyle başlayabilirsiniz. Mevcut analizlerden analiz türünüz olarak, sizin için çizgi grafik oluşturan zaman içinde eğilimi seçebilirsiniz.
Daha fazla bilgi için şuraya bakın:
Hangi görselleştirmeler kullanılabilir?
Aşağıdaki görselleştirme türleri, varlık panelindeki Grafikler bölümünden kullanılabilir:
-
Verileri sütunlar, çizgiler veya noktalar gibi öğelerle görselleştiren veya metin olarak sunan grafikler.
-
Mevcut analizler arasında gezinmeye yardımcı olan pano nesneleri. Ayrıca belirli eylemlerin performansını otomatikleştirebilirler.
-
Hala desteklenen ancak daha yeni bir sürümü bulunabilen veya yerleştirme gibi özellikler için aynı düzeyde desteğe sahip olmayan eski görselleştirmeler.
Varlık panelindeki Analizler bölümünden kullanılabilecek analizler de vardır. Analizler, verilerinizle görselleştirmek istediğiniz analiz türünü seçmenize olanak tanır ve analiz uygulamasının sizin için grafiği oluşturmasını sağlar.
En iyi grafik veya analiz türü seçimi, görselleştirmenin amacına bağlıdır.
Daha fazla bilgi için bkz. Görselleştirme türlerini seçme ile ilgili en iyi uygulamalar.
Önceden tanımlanmış görselleştirmeler amacınıza uygun değilse bir görselleştirme uzantısı kullanabilirsiniz. Bunları varlık panelinde Özel nesneler altında bulabilirsiniz.
Kullanılabilir yerleşik görselleştirmeler
Yerleşik görselleştirmeler, Qlik Cloud aboneliğinizden bağımsız olarak dahil edilenlerdir. Yerleşik görselleştirmeler tam olarak desteklenir.
Bunlar yerleşik görselleştirmelerdir.
Görselleştirmeler
-
Sütun grafik: Değişen yüksekliklere sahip bir dizi sütun olarak düzenlenmiş, bir veya daha fazla boyut üzerindeki hesaplamalardaki farklılıkları görselleştirin. Dikey veya yatay biçimde ve gruplandırılmış, yığın veya kelebek sunumuyla görüntülenebilir.
-
Kutu grafiği: Kutu grafiği, bıyıklı bir kutu ve ortasında bir merkez çizgisi ile gösterilen sayısal veri grupları için aralığı ve dağılımı karşılaştırmak için uygundur.
-
Madde imi grafiği: Madde imi grafikleri, bir hesaplamanın performansını bir hedef değerle ve zayıf, ortalama ve iyi gibi nitel bir ölçekle görselleştirmek ve karşılaştırmak için kullanılabilir.
-
Birleşik grafik: Birleşik grafik, aynı grafikte sütunları ve çizgileri birleştirir. Yüzdeleri ve toplamları karşılaştırmayı sağlamak için sütunlar ve çizgiler farklı eksenlere sahiptir. Yatay veya dikey birleşik grafik olarak kullanılabilir.
-
Dağılım grafiği: Dağılım grafiği, sayısal veri grupları için aralığı ve dağılımı karşılaştırmak için uygundur. Veriler, bir eksen boyunca değer noktaları olarak çizilir.
-
Filtre bölmesi: Filtre bölmesi, bir sayfadaki görselleştirmelerde hangi verilerin gösterileceğini kontrol etmenizi sağlar. Bir filtre bölmesi, aynı anda birkaç boyutun verilerini filtreleyebilir.
-
Huni grafik: Huni grafik, doğrusal bir sürecin bağlantılı aşamalarının görsel bir temsilidir.
-
Gösterge: Gösterge, boyutları olmayan tek bir hesaplamanın değerini görüntülemek için kullanılır.
-
Kılavuz çizgi grafiği: Karşılaştırmalı verileri görüntüleyen ve değerlerin renkler olarak temsil edildiği bir grafik.
-
Histogram: Histogram, sayısal verilerin sürekli bir aralık veya belirli bir zaman dilimi üzerindeki dağılımını görselleştirmek için uygundur. Veriler bölmelere ayrılır.
-
KPI: KPI temel performans rakamlarını sunmak için kullanılır. Bir sayfaya bağlantı ekleyebilirsiniz.
-
Çizgi grafik: Çizgi grafik, değerler arasındaki veri çizgilerini görüntüler. Çizgi grafikler genellikle zaman aralıkları boyunca verilerdeki bir eğilimi görselleştirmek için kullanılır. Ayrıca bir
Alan çizgi grafiği olarak da sunulabilir.
-
Eşleme: Eşleme, coğrafi verileri ve bir bölge veya mağaza satışları gibi hesaplama değerlerini birleştirmek için kullanılır.
-
Mekko grafiği: Mekko grafiği, bu grupların içinde yer alan kategori öğelerini karşılaştırırken bir grubu karşılaştırır.
-
Kuruluş şeması: Ağaç yapısına sahip bir kuruluş şeması oluşturur.
-
Pasta grafik: Pasta ve halka grafikler, tek bir boyut ile tek bir hesaplama arasındaki ilişkiyi gösterir. Ayrıca bir
Halka grafik olarak da sunulabilir.
-
Pivot: Pivot, boyutları ve hesaplamaları bir pivot tablonun satırları ve sütunları olarak sunar. Pivot tablo, verileri aynı anda birden çok boyutta analiz etmenize olanak tanır. Bir pivot tablodaki veriler, boyutların bir kombinasyonuna göre gruplandırılabilir ve kısmi toplamlar gösterilebilir. Pivot, Pivot tablo için kullanılamayan stil seçeneklerine sahiptir.
-
Pivot tablo: Pivot tablo, boyutları ve hesaplamaları bir tablonun satırları ve sütunları olarak sunar. Pivot tablo, verileri aynı anda birden çok boyutta analiz etmenize olanak tanır. Bir pivot tablodaki veriler, boyutların bir kombinasyonuna göre gruplandırılabilir ve kısmi toplamlar gösterilebilir.
-
Sankey grafiği: Tanımlanmış sistem sınırları içindeki büyük aktarımları veya akışları görsel olarak vurgulayan bir akış şeması diyagramı grafiği.
-
Dağılım grafiği: Dağılım grafiği, iki hesaplamadan değerler sunar. Bu, her örneğin iki sayıya sahip olduğu verileri göstermek istediğinizde yararlıdır, örneğin ülke (nüfus ve nüfus artışı). İsteğe bağlı üçüncü bir hesaplama kullanılabilir ve bu daha sonra kabarcıkların boyutuna yansıtılır. Büyük veri kümeleri gösterilirken, hesaplama boyutunu temsil etmek için kabarcık boyutu yerine renkler kullanılacaktır.
-
Düz tablo: Düz tablo, ayrıntılı analiz için tablo verilerini sunmanıza olanak tanır. Büyük veri hacimlerinin tüketimini basitleştirmek için sayfalandırma uygulayabilirsiniz. Ayrıca, gelişmiş bir grafik keşfetme deneyimi kullanarak kullanıcıların analiz sırasında geçici olarak sütun eklemesine ve kaldırmasına da izin verebilirsiniz.
-
Ağaç haritası: Ağaç haritası hiyerarşik veri gösterir. Bir ağaç haritası, sınırlı bir alan içinde aynı anda çok sayıda değeri gösterebilir.
-
Şelale grafik: Şelale grafik, bir başlangıç değerinin ara pozitif ve negatif değerlerden nasıl etkilendiğini gösterir.
-
Not tablosu: Kullanıcıların veri analizi sırasında düzenlenebilir sütunlarda değişiklik yapmasına izin vermek için not tablosunu kullanın.
Pano nesneleri
-
Animatör: Belirli bir süre boyunca görselleştirmelerinizdeki değişiklikleri canlandırabilirsiniz.
-
Düğme: Uygulamanızda kolay seçim ve gezinme için hızlı bağlantılar eklemek üzere düğmeleri kullanabilirsiniz.
-
Tarih seçici: Bir takvimden tek bir tarih veya bir tarih aralığı seçebilirsiniz.
-
Görüntü: Görüntüleri doğrudan sayfaya ekleyin.
-
Düzen kapsayıcısı: Görselleştirmeleri bir kapsayıcıya ekleyin ve düzenleyin.
-
Çizgi: Bir sayfaya dikey ve yatay çizgiler ekleyin.
-
Gezinme menüsü: Gezinme menüsü, sayfanıza sayfa gezinme seçenekleri ekler.
-
NL içgörüleri: NL içgörüleri görselleştirmesi, veriler hakkındaki doğal dil içgörülerini bir grafik biçiminde görüntüler.
-
Kaydırıcı: Kullanıcıların analiz sırasında alanların ve değişkenlerin değerini değiştirmesine izin verin.
-
Sekme kapsayıcısı: Sınırlı bir alana görselleştirmeler ekleyebilir ve koşullara bağlı olarak kapsayıcı içindeki görselleştirmeleri gösterebilir veya gizleyebilirsiniz.
-
Metin: Web sayfalarına metin ve bağlantılar eklemek için metin görselleştirmesini kullanabilirsiniz.
-
Trellis container/kafes türü kapsayıcı: Bir ana görselleştirmeyi temel alan bir kafes grafiği oluşturur.
-
Değişken girişi: Bir değişkenin değerini ayarlayabilirsiniz.
-
Video oynatıcı: Sayfanıza bir video ekleyebilirsiniz.
Eski nesneler
-
Huni grafik: Huni grafik, doğrusal bir sürecin bağlantılı aşamalarının görsel bir temsilidir.
-
Ağ grafiği: Bir bilgisayar ağının grafiksel bir grafiğini temsil eden bir küme diyagramı oluşturur.
-
K&Z pivot: Örneğin kar ve zarar raporlaması için stillendirebileceğiniz bir pivot tablo oluşturur.
-
Radar grafiği: Bir hesaplamanın bir boyutta veya diğerinde puanlamasını göstermek için radyal eksenleri kullanan iki boyutlu bir grafik oluşturur.
-
Tablo: Tablo, değerleri kayıt biçiminde görüntüler, böylece tablonun her satırı hesaplamalar kullanılarak hesaplanan alanları içerir. Genellikle bir tablo bir boyut ve birden çok hesaplama içerir. Düz tablo, varsayılan tablo görselleştirmesi olarak Tablo'nun yerini almıştır.
-
Metin ve görüntü: Bir web sayfasına metin, görüntüler, hesaplamalar ve bağlantılar eklemek için metin ve görüntü görselleştirmesini kullanabilirsiniz.
-
Varyans Şelalesi: Bir boyutun farklı değerleri üzerinden iki hesaplama arasındaki varyansı gösterir.
-
Kelime bulutu: Boyutları hesaplama değerine dayalı olan kelimelerin bulut grafiği.
Kullanılabilir analizler
-
Anormallik (sıçrama): Bir zaman serisindeki sıçramalar ve düşüşler dahil olmak üzere büyük veri varyasyonlarını algılayın ve gösterin.
-
Anormallik (eğilim): Zaman serisi segmentleri arasındaki değişim noktaları dahil olmak üzere ani veri varyasyonlarını algılayın ve gösterin.
-
Dağılım: Katkı sırasına göre birden çok boyutu gösterin.
-
Dağılım (coğrafi): Bir hesaplamaya coğrafi katkıları gösterin.
-
Hesaplanmış hesaplama (KPI): Hesaplanmış bir hesaplamayı gösterin.
-
Kümeleme (k-ortalamalar): İstatistiksel bir algoritma kullanarak bir boyutla ilişkili hesaplama kümelerini gösterin.
-
Karşılaştırma: Bir boyut için birden çok hesaplamayı gösterin.
-
Korelasyon: İki alan arasındaki ilişkinin gücünü gösterin.
-
Karşılıklı bilgi: Kaynak ve sürücü alanları arasındaki bağımlılıkları algılayın ve gösterin.
-
Genel Bakış: Bir veya daha fazla boyut için hesaplamaların dağılımını gösterin.
-
Süreç kontrolü (ortalama): Beklenen değerlerin genel ortalamasıyla karşılaştırıldığında bir zaman dilimi üzerindeki hesaplamaları gösterin.
-
Süreç kontrolü (hareketli ortalama): İki hesaplanmış kontrol sınırı arasında zaman içinde bir hesaplamanın performansını gösterin.
-
Sıralama: Boyutları bir hesaplamaya katkılarına göre sırayla gösterin.
-
Sıralama (gruplandırılmış): Hiyerarşik boyutları bir hesaplamaya katkılarına göre sırayla gösterin.
-
Göreli önem: Bir toplama katkıda bulunan boyutların göreli önemini gösterin.
-
Zaman serisi ayrıştırma: Bir zaman serisini eğilim, mevsimsel ve artık bileşenlere ayırın.
-
Zaman içindeki eğilim: İsteğe bağlı olarak bir boyuta göre ayrılmış şekilde, zaman içinde bir hesaplamanın performansını gösterin.
-
Tahminli eğilim: Mevcut ve gelecekteki zaman dilimleri boyunca tahminle birlikte hesaplamaları gösterin.
-
Yılbaşından bugüne: Önceki yıllardaki aynı dönem için boyutların bir karşılaştırmasını gösterin.