QlikView Set Analysis

Set Analysis — это мощный набор синтаксиса, который широко используется в приложениях QlikView и Qlik Sense, но я обнаружил, что многие разработчики не знают об одной из самых полезных функций.
Здесь я объясню, как её использовать.

Set Analysis для Qlik Sense и QlikView

У разработчиков Qlik есть множество синтаксиса для изучения. От операторов SQL, сценариев загрузки и макросов VBA. Set Analysis – это подмножество синтаксиса, который может вызвать некоторые вопросы у разработчиков.
Однако это очень просто. Вы можете добавить Set в выражение, которое изменяет контекст выбора для этого выражения — эффективно принудительное выделение, которое применяется только к одному выражению. Так sum(Value) станет sum({}Value), если вы хотите только добавить значения, отмеченные как Relevant. Вложенным синтаксисом Set Analysis и использованием разных операторов могут быть построены очень сложные выражения. Однако все они просто расшифровываются по очень простой концепции выделения полей.

Контринтуитивное поведение

Одна из проблем Set Set заключается в том, что результаты могут быть неинтуитивными для пользователей. Когда Qlik-продукты объясняются им, они говорят, что их выбор влияет на все. Хотя выражения Set Analysis меняют эти варианты. Это изменение должно всегда четко обозначаться пользователями с помощью ярлыков и легенд.
Для таких вещей, как сравнение в предыдущем периоде, Set Analysis является отличным вариантом.

Введите Star Equals

Общим примером использования Set Analysis является привязка диаграммы или выражения к измеримому значению. Обычно я вижу, что это реализовано в коде людей с помощью оператора Equals, как в приведенном выше примере. Это отменяет выбор пользователей. Другим оператором, который можно использовать, является Star Equals, это дает пересечение того, что указано в наборе и выборе пользователей.
Примите к сведению этот пример, показанный без выбора:

Вы заметите, что Equals и Star Equals дают одинаковые результаты выше. Посмотрите, что произойдет, когда мы выберем один регион:

С Equals выбор пользователя полностью игнорируется, тогда как с Equals Star, он применим. Это гораздо более интуитивно понятно для пользователей, поскольку вы прививаете им, что выбор влияет на все объекты, но Set Analysis без * = затем разрывает это.
Для сравнения в предыдущем периоде может быть, что вы хотите игнорировать выбор пользователей, поэтому, если они выбирают только 2016, вы все равно хотите показать 2015 в качестве сравнительного периода. Вообще, хотя я думаю, что Star Equals — лучший подход.
Аналогичный подход может применяться с обеих сторон выражения сравнения. Возьмем, к примеру, эти четыре разных датчика, все отредактированные в одном и том же контексте (выбрано «Юг») и с разным Set Analysis (или отсутствием) по обеим сторонам уравнения:

Объясним результаты:
1. Север является фиксированным выбором с левой стороны, но знаменатель учитывает выбор — поэтому вы получаете Север в процентах от Юга (что имеет мало смысла).
2. Север применяется с * =, поэтому север не в выборе он показывает нуль%.
3. Север фиксируется как область, используемая в качестве части, и с областью, игнорируемой для знаменателя (используя =), показанный процент точно такой же, как если бы не было выбора.
4. Север показан в процентах от всех регионов, и без Севера в качестве части отбора (и с * =) он точно совпадает со вторым вариантом.
Это показывает, что есть варианты того, как вы применяете Set Analysis к вашим выражениям, и вам нужно тщательно подумать о том, что вы применяете. Даже в этом простом примере с одним выбранным полем многое предстоит рассмотреть.

Почему это больше не используется?

Основная причина, что так мало разработчиков знают об этой функции, я думаю, связана с ошибкой в QlikView. Во многих версиях использование Star Equals подчеркивается красной линией, указывающей на плохой синтаксис. Однако подсветка синтаксиса является лишь руководством, иногда вам просто нужно проигнорировать её. Это делает все остальное развитие этого выражения более сложным, но так вы продвинетесь.

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Как применить ваши знания QlikView в Qlik Sense?

Многие посты в блогах и руководства по Qlik Sense фокусируются на функциях визуализации данных. Сценарий загрузки часто опускается, возможно, потому, что сценарий почти идентичен сценарию загрузки QlikView, о котором многое уже написано. В этой статье освещаются некоторые из методов, которые являются общими для обоих продуктов.

Важность сплошного скрипта

Qlik Sense имеет интуитивно понятный и простой в использовании интерфейс для создания замечательных приложений. Вы можете создавать отличные приложения, только если у вас есть нужные данные. Обычно это сводится к правильной работе, выполняемой в скрипте загрузки. С QlikView я посоветовал вам потратить как минимум половину вашего времени разработки на скрипт загрузки.
Это пропорция не изменилась и в Qlik Sense (хотя способность разделять работу между отдельными разработчиками и дизайнерами еще более поддерживается через структуру программного обеспечения).

Дополнительные загрузки

Использование хорошо структурированного уровня данных является хорошей практикой во многих разработках программного обеспечения. Sense ничем не отличается. Построение уровня QVD для сохранения данных и их совместного использования между приложениями практически необходимо. Структура UI-интерфейса и структура приложения не поощряют его, но вы должны сделать это все равно. Когда у вас есть уровень QVD, вы можете построить дополнительную загрузку.

Загрузка большого количества файлов из папок

Если у вас есть много файлов, которые прибывают, возможно, ежедневно, в папку, которую необходимо проанализировать, Sense может пронумеровать их и загружать каждый по очереди также, как QlikView. Вы можете создать структуру, которая только берет и обрабатывает новые файлы, сохраняя предыдущие данные обратно в QVD.

Использование ApplyMap

После многих лет разработки Qlik я все еще считаю, что внедрение ApplyMap в платформе Qlik превосходно. Вы можете объединить данные из нескольких источников с большей гибкостью и без рисков, связанных с SQL типом JOIN.

Использование STORE Statement

Пункты выше всех ссылаются на STORE statement для сохранения данных в QVD. Но вы можете сделать намного больше с этой функцией, например, экспорт в CSV или tab delimited files.
Эта же возможность доступна и в Qlik Sense.

Предшествующие загрузки

Еще одной приятной функцией сценария загрузки Qlik является способность выполнять предшествующие загрузки. Здесь вывод из одной части загрузки используется в другой загрузке, что позволяет легко сократить повторное использование кода и создать более читаемый исходный код.
Предшествующие загрузки могут использоваться в Qlik Sense с таким же успехом, как и в QlikView.

Совершенствование вашей модели данных

Многое написано о том, как сделать вашу модель данных QlikView корректной. Причина этого в том, что это может быть разница между приложением, которое работает, и тем, которое не работает.
QlikView и Qlik Sense используют одну и ту же программно-аппаратную часть, поэтому необходимы одинаковые соображения относительно правильной настройки вашей модели данных. Если вы являетесь разработчиком Sense, меньшее что вы можете сделать, это почитать о моделировании данных в QlikView.

И ещё…

Это всего лишь несколько советов, но я надеюсь, что они дали вам хорошее представление о том, как вы можете использовать накопленную за много лет в сообществе Qlik информацию, чтобы улучшить свои навыки и приложения Sense.

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Понимание самообслуживания BI в облаке: что действительно имеет значение?

Мысленно перенеситесь в 2004 год: Бритни по радио, первая версия Facebook запустилась… и Sony выпустила свой аудиоплеер NW-HD1.
Предполагалось, что эта технология всё изменит. Идея о перемещении всей вашей музыкальной библиотеки вместе с вами в цифровом формате звучала невероятно круто в то время. Кто не хотел бы иметь портативную версию, которую они могли бы искать мгновенно и использовать в любом месте, вместо того, чтобы нарезать материальную коллекцию, к которой каждый может получить доступ только тогда, когда находится в том же помещении.
И все же NW-HD1 был одним из самых больших технологических провалов десятилетия.
Во-первых, это было вымогательски дорого. Во-вторых, для его использования вам сначала приходилось вручную обрабатывать каждый трек, используя неудобное встроенное программное обеспечение. Вдали от удобной системы, обеспечивающей беспрецедентный контроль и доступ к вашим файлам, это устройство поглотила массу времени и оставила вас с менее качественными версиями ваших исходных материалов.
Означает ли это, что идея носить полную оцифрованную музыкальную библиотеку с собой была обречена? Конечно нет. В том же году Apple усовершенствовала дизайн iPod. Последующие годы принесли нам больше MP3-плееров, смартфонов и, теперь, Spotify. Сегодня беззаботный везде доступный выход к высококачественной музыке — это то, что мы считаем само собой разумеющимся.
Почему я говорю вам это?
Потому что облачная бизнес-аналитика самообслуживания находится на месте iPod.
В первые дни облачной бизнес-аналитики многие пользователи разочаровались. Здесь они надеялись получить неограниченный доступ к своим данным и знаниям без самообслуживания без требований физической инфраструктуры, которые были с ним связаны. Вместо этого они получили облачное «решение», которое потребовало больше времени и усилий, чем когда-либо, чтобы заставить его работать.

Когда бизнес-аналитика самообслуживания не совсем самообслуживающаяся

Тот факт, что инструмент BI размещен в облаке, автоматически не делает его самообслуживанием. Вам все равно придется добавлять, настраивать и управлять данными.
Если ваше решение облачной бизнес-аналитики использует традиционные технологии и архитектуру BI, оно потребует бесчисленное количество часов обслуживания, дорогостоящую модель ROI и жесткую среду с данными, мало переносимую для изменений. Это далеко от того, что многие продавцы облачной бизнес-аналитики подразумевают, когда говорят «самообслуживание».

Облако – это всего лишь местоположение

Существует различие между установкой программного обеспечения BI на «виртуальном» компьютере на Amazon EC2 и получением полностью управляемой службы BI в облаке, хотя оба они часто называются «облачным BI» или «BI в облаке».
Первый — это просто случай, когда ваши данные хранятся на ваш выбор — на полу в вашем подвале или на полу в подвале Amazon.
Второй вариант — полностью управляемая служба облачной бизнес-аналитики (Cloud BI)- гораздо более активное стратегическое решение, как вы хотите справиться с потребностями BI. Этому нужно уделять то же тщательное принятие решение, которое вы предоставляете аутсорсингу своего решения для BI стороннему поставщику.

Решите проблемы, не задвигайте их

Если вы уже используете полностью облачные приложения для самообслуживания, такие как Salesforce для CRM, Google Analytics для анализа трафика или Zendesk для управления справочной службой, вы будете взаимодействовать с реальными облачными решениями для самообслуживания и можете ожидать того же от своего поставщика облачной бизнес-аналитики в качестве стандарта.
Но традиционные BI-решения имеют громоздкое управление данными и требуют, чтобы конечные пользователи звонили в службу поддержки клиентов или беспокоили их ИТ-отдел каждый раз, когда они хотят добавлять данные, изменять поле или изменять визуализацию данных на интерфейсе отчета или дашборде.
Когда вы перемещаете традиционную систему, подобную этой, из локального хранилища в облако, вы сохраняете те же проблемы. Только одно лишь облако не решит их.

Синхронность и интеграция — это все

Программное обеспечение BI лучше всего развертывать как можно более «близко» к данным, которые его подают, благодаря чему накладные расходы будут минимальны при передаче данных из источников в программное обеспечение BI для анализа.
Например, если исходные данные находятся в облаке Amazon Cloud, а программное обеспечение BI находится в Rackspace, эти данные необходимо будет перенести из Amazon в Rackspace. Аналогично, если данные размещены локально и BI установлена в облаке, исходные данные необходимо сначала загрузить в облако.
Для некоторых компаний, занимающихся очень большими наборами данных локально, размещение и отправка всех этих данных через Интернет может быстро стать непомерно дорогостоящей. И, конечно же, вы можете быть обязаны хранить эти данные локально в целях обеспечения безопасности или нормативных причин, особенно если вы являетесь финансовой или медицинской организацией.
В любом случае, если вы не используете систему Cloud BI, которая имеет герметичную систему на месте, синхронизируя эти данные эффективно, постоянно внедряя новые наборы данных и источники, означает, что вы всегда играете догоняющим. И это еще до того, как вы начали заниматься такими проблемами, как хранилище данных, моделирование данных, формулировка запросов и визуализация данных.

Разделенные приложения делают вещи хуже

Salesforce и Google Analytics являются истинными приложениями самообслуживания отчасти потому, что одно и то же приложение используется для ввода, администрирования и работы данных. Это означает, что Salesforce / Google управляет (и может предварительно спроектировать) всей архитектурой данных, начиная с того, как данные хранятся до того, что пользователь может с ней сделать.
С другой стороны, программное обеспечение BI не генерирует новые данные — оно извлекает его из других объемов данных. Если эти данные хранятся в другом месте, отличающемся от расположения программного обеспечения BI, оно может быть сгенерировано многими различными приложениями в бесчисленных различных форматах и храниться в разных местах. Это довольно неудобно локально, но, когда вы переносите эти проблемы в облако, они становятся намного сложнее.
Достаточно сказать, что вам нужно согласованное, интегрированное, гибкое и предпочтительно одноуровневое BI-решение, которое объединяет все эти сети и дает вам контроль над тем, как вы объединяете и управляете своими данными.
Вам нужно это локально, но вам нужно еще больше в Облаке.

Золотое правило

Если решение BI не является самообслуживанием на месте, оно не будет самообслуживанием в облаке.
Это означает, что первое, что необходимо рассмотреть, это не то, является ли система BI облачной, или планируете ли вы ее развертывать, а скорее, что программное обеспечение BI действительно самообслуживается. И это также касается полностью управляемых сервисов BI.

Зачем выбирать BI самообслуживания в облаке?

Как и проигрыватель Sony NW-HD1, предыдущие итерации Cloud BI завысили их способность решать проблемы пользователей, застряв на месте в тусклом решении.
Но — как и iPod — с правильным подходом, облачный BI-интерфейс по-прежнему отличная идея.
В конце концов, ваша ИТ-команда требует огромного давления на управление базовой инфраструктурой, предоставляя вам простые и надежные способы резервного копирования данных за пределы организации. Вы должны будете увидеть улучшенное время безотказной работы, так как ваш провайдер несет ответственность за обеспечение круглосуточной работы сервера. И, конечно же, поскольку многие организации перейдут в облачную среду, ваша ИТ-команда может оказаться неспособной или не желающей иметь дело с очень сложным локальным программным обеспечением, полностью остановившись.

Как облачный BI может означать больше самообслуживания

Правильные платформы Cloud BI могут дать вам больше самообслуживания в целом.
Поставщики, которые рационализируют развертывание своей среды BI в облаке, должны обрабатывать обновления версий, гарантируя, что вы всегда будете иметь доступ к новейшим функциям и инновациям, а также к регулярно обновляемым данным и интеграции программного обеспечения.
Например, базовая технология, используемая в собственном In-Chip ™ движке Sisense https://www.sisense.com/, позволяет вам запускать произвольный запрос и получать ответы на месте, без необходимости заранее готовить данные для каждого нового вопроса. Это происходит потому, что Sisense эффективно использует кэш-память ЦП, а также процессы и подготавливает данные только при создании нового запроса, позволяя одновременным, нерегламентированным запросам возвращать результаты за считанные секунды.
Использование такого целостного облачного сервиса может также означать более высокую производительность и масштабируемость объемов данных и источников, поскольку вы не ограничены возможностями локального оборудования.

3 совета для выбора облачного решения BI

Если облако привлекло вас, вот несколько вещей, на которые следует обратить внимание:
1. Избегайте поставщиков, которые подталкивают вас к использованию своих собственных исполнителей или партнерских сетей. Важно то, что вам нужны инструменты, чтобы быть самодостаточными, а не полагаться на нового посредника ради того, чтобы просто быть в Облаке.
2. Остерегайтесь платформ, ориентированных на причудливые интерфейсные функции. Вам нужно рабочее решение самообслуживание для подготовки данных больше, чем яркие визуализации и дашборды, которые ограничивают вас в том, что с ними можно сделать, доставляя их.
3. Удостоверьтесь, что безопасность продумана полностью: не обменивайтесь клиентскими данными между системами и средами, используйте таких ведущих в отрасли поставщиков облачных вычислений, как AWS, варианты подключения к выбранным вами базам данных через Интернет или туннель SSH, а также защищенный доступ через VPN с двухфакторной аутентификацией.
Наконец, воспользуйтесь бесплатными пробными версиями и следите за поставщиками, которые требуют оплаты авансом для доказательства концепции на ваших данных. Вы должны знать, как эта система работает для вас, и это означает, что нужно потратить время, чтобы проверить ее без давления или финансовых обязательств. Если для поставщика достаточно дорого или займет много времени, чтобы предложить бесплатное доказательство концепции, то их инструмент, вероятно, займет у вас массу времени и инвестиций.
Помните золотое правило: главное, что вы используете настоящие инструменты BI самообслуживания, независимо от того, размещаете их локально или в облаке!

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Когда QlikView сталкивается с блокбастером

Ассоциативная модель определенно является одной из лучших функций платформы Qlik. Она проста, элегантна и интуитивно понятна, но в то же время является очень мощным инструментом, который помогает нам раскрывать истории наших данных. Каждый выбор становится зеленым, связанные элементы остаются белыми, а несвязанные элементы становятся серыми.

С того дня, каждый раз, когда я должен был объяснить ассоциативную модель, я полагался на всегда доступное, редко обновляемое, но все ещё довольно хорошее демо приложение Movies Database, которое устанавливается с любой версией QlikView. До этого момента…
Пару недель назад я осознал, что мои примеры с Матрицей, Бойцовским клубом и Титаником безнадёжно устарели. Итак, я решил воспользоваться Qlik REST Connector и обновить эту старую классику.

Movie DB & Qlik REST Connector

Используя Qlik REST Connector, вы можете легко создавать сценарии, которые перебирают годы, фильмы и актеров, чтобы собрать все данные, которые вам нужны, и сохранить их в файлах QVD.

Приветственная страница: мощь текстовых объектов

Приветственная страница обычно даёт пользователю основную информацию о содержимом приложения. Мы решили начать наше приключение, разделив количество фильмов, актеров, режиссеров и жанров, доступных в модели данных, вместе с нашими двумя героями: The Movie DB и Qlik REST Connector. Интересно, что вся вкладка была построена с использованием исключительно текстовых объектов.

QlikTip №1: Создание визуальных иерархий
В качестве дизайнера QlikView важно установить визуальные иерархии, которые направляют пользователей через каждый из разделов в ваших дэшбордах. Как? Хорошо, Вы можете начать, смешивая различные шрифты, размеры и цвета; можете даже добавить какие-либо рамки. Идея состоит в том, чтобы создать «куски» информации, которые «принадлежат друг другу», и выделить наиболее важные вещи. Помните о том, как разумно управлять белым пространством и использовать гештальт-принципы сходства, близости и приложения.
QlikTip №2: выравнивание и распределение
Панель инструментов QlikView предлагает полезные опции для выравнивания и распределения, поэтому нет оправдания тому, что у вас нет аккуратного дэшборда. Если вы позаботитесь о квадратуре всех диаграмм и фильтров, ваш интерфейс отобразит чистый и профессиональный вид, который оценят все пользователи.

Волшебство QlikView: ассоциативная модель

Кто руководил Суини Тоддом? Тим Бёртон. Кто был главным действующим лицом? Джонни Депп. Они работали вместе в других фильмах? Да, Алиса в стране чудес, Сонная лощина и некоторых других! Да, это так просто.

Наша вторая вкладка посвящена объяснению того, как перемещаться в QlikView. Я уверен, что многие из вас также изучили парадигму зелено-бело-серого, используя эти три блока, поэтому я оставлю этот вариант вам.
QlikTip №3: Контекстное меню
Когда вы инструктируете кого-то о том, как перемещаться в QlikView, не забудьте указать опции «Выбрать возможное», «Выбрать исключенное» и «Очистить другие поля», доступные щелчком правой кнопки мыши по фильтрам. Они невероятно полезны!

К анализу: страница статистики

Наша следующая остановка полна диаграмм и таблиц. На этой странице даются более подробные сведения и представлены гистограммы, трендовые линии и рейтинги с использованием нескольких показателей, таких как продолжительность, рейтинг и доход фильмов.

Не забудьте проверить альтернативные страницы, нажав на кнопки в правом верхнем углу экрана!
QlikTip №4: скрытая панель фильтров. Пользователи должны всегда иметь легкий доступ к наиболее релевантным фильтрам в приложении. Однако иногда бывает так много информации, что невозможно представить все сразу. Используя контейнерный объект и кнопку, связанную с переменной, мы можем создать удобную для использования панель навигации, которая показывает все наши поля по требованию.

QlikTip №5: Последовательность
Вы заметили, что, несмотря на различия, все вкладки соответствуют определенной структуре? Не случайно все цвета, названия, выравнивание, шрифты и стили выглядят очень похожими. Наш мозг любит последовательные и согласованные вещи, поэтому, когда вы разрабатываете интерфейс, не забудьте определить (и следовать) свои собственные правила и стандарты. Это создаст ясные и элегантные визуализации, которые всем понравятся.

Страницы фильмов и актёров: кто-то просил подробности?

Это возможно самая интересная страница, если говорить о визуальном дизайне. Хотя, честно говоря, большая часть работы была сделана не нами: Movie DB предоставляет множество медиа-ресурсов, таких как плакаты, фотографии и трейлеры!

Мы не часто используем эту функцию, но не забываем, что выражения таблиц могут быть представлены как изображения или URL. Что, если вместо отображения скучного списка всех стран, где был создан фильм, мы используем динамические значки с флагами? Или, если мы добавим фотографию актеров вместе с их именами и персонажами?

QlikTip №6: Расширения
Если вы действительно хотите перенести свои дэшборды на следующий уровень, обязательно посетите отдел Qlik Branch http://branch.qlik.com/#!/ , чтобы узнать больше о том, как создавать и использовать объекты расширения в QlikView и Qlik Sense. Если вы активируете веб-просмотр и нажмите кнопку YouTube в верхнем углу, вы сможете увидеть трейлеры сотен фильмов непосредственно в этом приложении.

QlikTip №7: Используйте свое воображение
Попробуйте смешать и сопоставить несколько родных объектов, чтобы создать что-то совершенно новое. Например, перекрытие текстового объекта над гистограммой может помочь вам создать простую (но довольно интересную) инфографику для представления рейтинга фильма со звездами.

Вам не нужно быть экспертом по визуальному дизайну, чтобы делать такие вещи. Фактически, мы создали этот объект, используя только PowerPoint и Paint, так почему бы вам не попробовать?

О меню

Я уверен, вы уже поняли, как работает меню, но вот как оно действует: каждая страница представляет собой отдельный лист QlikView. Каждая страница имеет разный фон (все эти изображения можно найти в папке Background). Когда вы нажимаете на пузырь слева, вы на самом деле щелкаете прозрачной кнопкой, которая имеет действие под названием «Активировать лист», который имитирует поведение традиционной строки вкладок в верхней части экрана.

Дополнительный совет: Поскольку я не очень хорошо разбираюсь в Photoshop или Illustrator, я всегда создаю свои фоны с помощью QlikView. Если вы добавите панель «Листы» (щелкните правой кнопкой мыши по синей области), вы сможете активировать лист под названием «Меню».

Здесь Вы можете увидеть, что эти причудливые пузырьки, не более чем (повторим ещё раз) перекрывающиеся текстовые объекты.

Изменив некоторые цвета и настроив выравнивание и распределение, вам просто нужно нажать Print Screen, и это всё.

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

5 признаков того, что приложение QlikView вышло из-под контроля

Нет сомнений в том, что QlikView способен предоставить ценную информацию для бизнеса. Если вы еще не использовали его, работая со своими бизнес-данными, попробуйте, и посмотрите, что Вы упустили.
В этой статье обсуждаются некоторые моменты, которые будут полезны любому, кто в настоящее время управляет платформой QlikView, является разработчиком QlikView или планирует это делать.

Когда-то это было хорошо, но теперь всё работает медленно.

Во время демонстрации Qlik мне очень понравилась концепция. Я щелкал мышью по интуитивному пользовательскому интерфейсу, задавая вопросы о данных, которые сейчас кажутся почти тривиальными. Это не были вопросы о цифрах; это были вопросы из раздела «Почему?». Почему тренд делает что-то неожиданное и как эта продажа в прошлом месяце изменила прогноз. Приложение показывало мне продукты, которые не продавались, в каких регионах и сколько потенциальных доходов можно было получить в следующем месяце. Это приложение было острой бритвой. Это было просто потрясающе. Всё казалось таким простым.
Со временем мы наняли некоторых экспертов. Сочетание услуг от консультантов, некоторых внештатных подрядчиков и, в конечном счете, тех, у кого есть способности, переместило некоторые внутренние единицы персонала в команду бизнес-аналитики. Служба Service Desk сообщает мне, что в день поступает несколько запросов на получение новых идей. Часто они могут поставляться с некоторой подготовкой, как тренинг, (в режиме самообслуживания), или бизнес-специалисты команды BI могут быстро создавать новую визуализацию и делиться ею. Для действительно сложных вещей мы используем разработчиков. У нас есть процесс изменений, который работает, и на техническом уровне выполняются требования. Но со временем я чувствую, что лезвие становится тупым. Время отклика слишком велико. Используется не всё время, так как разработчики поместили для нас обтекаемое приложение в UAT. Это больше не содержит всю историю или некоторые из более крупных таблиц. Но это работает для 80% пользователей
Боссы любят диаграмму, которая основывается на карте и отображает множество точек. Она показывает нам продажи по районам. Цвет меняется в зависимости от того, насколько производительность в этом месяце лучше, чем в прошлом месяце. Когда вы наводите на нее указатель, вы также получаете лучших продавцов. Сейчас есть несколько вопросов, например, пузырь в Великобритании настолько большой, что он закрывает продажи во Франции, Бельгии и Ирландии, и, видимо, карта периодически ломается.

Соображения

Часто «быстрый просмотр» или строго урезанное приложение вместе с «историческим приложением» может быть признаком того, что никто действительно не понимает теперь слишком сложное приложение QlikView.
При небольшом анализе файлов журнала активности QlikView, можно усовершенствовать приложение, загружая только то, что необходимо. Это может уменьшить сложность и предоставить возможность документировать происходящее.
Создайте документацию, в которой указано, почему сценарий загрузки работает определенным образом. Это помогает избежать будущих изменений, выполняемых в качестве надстроек, которые раздувают приложение.
Отложите время для повторного создания файлов QVD из источника при планировании улучшения. Если новое требование требует новых данных и должно быть заполнено в обратном направлении во времени, убедитесь, что оно выполнено правильно с использованием существующих процессов загрузки.
Считайте, что плохая производительность отнимает много времени, защищая KPI. Используйте журналы QlikView и веб-сервера, чтобы указать направление, делайте тесты для проверки производительности.
Подумайте, как лучше всего использовать созданные пользователем визуализации. Пользователи часто создают огромное количество контента. Это может привести к проблемам с производительностью при изменении базовой модели данных или плохо сформированных вычислений. Подумайте о захвате этого контента и обработке его как нового запроса на изменение, проталкивая его через существующие процессы разработки и тестирования.
Демо-фаворит: карта Google. Имейте в виду, что если ваша заявка пользуется популярностью, вы можете достигнуть количества запросов, которые Google разрешает бесплатно. Что еще более важно, убедитесь, что вы не слепо отправляете свои конфиденциальные данные на Карты Google. Например, передача данных в регионы с данными о продажах через Интернет незашифрованным образом небезопасна.

Раньше приложение обновлялось в 06:00, теперь к 10:00

К началу рабочего дня приложение может не успеть обновиться. Накапливается больше данных, загружаемых каждый день. Иногда загрузка может завершиться неудачно, и ее придется перезапустить, что вызовет еще большую задержку.

Соображения

QlikView находится в памяти. Под этим подразумевается, что ваша модель данных хранится в памяти вашего сервера. Как правило, каждый раз, когда новые данные добавляются в приложение QlikView, должна произойти перезагрузка. Задача перезагрузки — запустить сценарий загрузки, который сообщает QlikView, где взять данные, как их получить, а затем, наконец, как их структурировать. Также довольно часто происходит чистка данных.
Рассмотрите политику хранения данных для вашего приложения. Может не всё-таки не требуется, чтобы было показано такое огромное количество данных. Также подумайте, где и как лучше хранить файлы данных (QVD).
Очистка данных, которая происходит, может быть лучше обработана в исходных системах или хранилище данных.
Разбейте длинный сценарий загрузки на части и во множество внутренних процессов. Если есть ошибка, часто быстрее возобновится с момента сбоя, чем с самого начала, поскольку каждая часть выполняется как отдельная задача на QlikView сервере. Кроме того, можно одновременно запускать несколько задач, что сокращает время перезагрузки.
Протестируйте изменения, используя данные, которые имеют аналогичные характеристики и объем, как в производстве.
Подумайте над добавлением сервера, который используется для перезагрузки данных, поскольку это может освободить ресурсы для того, с которым соединяются пользователи.
Критически относитесь к объему загружаемых данных. Если они не используется, удалите их из конечного приложения.
Храните QVD (файлы данных QlikView, часто используемые в качестве кэша данных после обработки) на серверах, к которым можно получить быстрый доступ. Часто QVD можно хранить на локальных дисках, и это дает хорошую производительность. Избегайте хранения 100 ГБ данных на медленных удаленных серверах, если их необходимо использовать для перезагрузки.

Я могу оперировать с числами, но я не уверен, как они вычисляются.

Часто, расчёты в QlikView строятся на основе данных других расчётов. И если в первых появляется ошибка, то она переходит и в последующие данные. В итоге, сложно разобраться, в чём проблема.

Соображения

Ведите учет расчетов, которые используются в каждом приложении QlikView. Например, термин «прибыль» часто используется в приложениях QlikView в нескольких местах, но основной расчет может отличаться. Рассмотрите возможность сохранения всех вычислений в качестве переменных, чтобы определение сохранялось один раз и использовалось повторно.
Не бойтесь показывать простую блок-схему: документируйте, как данные проходят через разные уровни и как они могут быть изменены к тому времени, когда дойдет до конечного приложения. В расширенных приложениях рассмотрите возможность создания сложных потоков данных в системах, предназначенных именно для этой цели, и упростите приложения QlikView.

Мы создаем макрос для поддержки наших ежемесячных отчетов и ежеквартальных публикаций.

Иногда данные, отображаемые в QlikView, не могут быть легко продублированы в других системах; уникальная комбинация означает, что по мере возрастания ценности диаграмм также увеличивается вероятность того, что диаграмма может быть востребованной для использования в других местах: в отчетах управления, публикациях и интрасетях.

Соображения

Без сомнения, если вы делаете большие приложения QlikView, то другие захотят повторно использовать контент. Макросы полезны для автоматизации действий пользователей, однако при использовании их для экспорта и генерации изображений они могут стать ненадежными в сценарии сервера. Наилучший подход состоит в том, чтобы использовать сторонние решения для отчетов QlikView, за которыми следует хорошая практика управления при использовании макроса: например, использование Autosys для управления пакетной обработкой и отчета об успехе или неудаче в Service Desk.

Дэшборд выглядит всё также, с тех пор, как только развернули приложение.

У меня есть всевозможные диаграммы, которые рассказывают мне о различных тенденциях и о том, какова эффективность продаж на вчерашний и позавчерашний день. Это выглядит великолепно и дает мне целостный взгляд на бизнес. Но эта вкладка практически не изменилась за последний год. Иногда стрелка производительности продаж снижается, но только на несколько процентов, поскольку продажи обычно являются подписками, которые работают в месячном цикле, поэтому это действительно полезно только в первый день каждого месяца. Поскольку я привык к использованию QlikView, я создал свою собственную библиотеку диаграмм, и теперь я могу точно видеть, что происходит.

Соображения

Что хочет видеть ваша аудитория? Если вы можете ответить на это, то первая вкладка, видимая в приложении, вероятно, выполняет свою работу. Даже если не ясно, что должно быть показано, используйте возможность продемонстрировать некоторые навыки UX; убедитесь, что приложение выглядит приятным, оно имеет четкую разметку и интуитивно понятно в использовании; примените корпоративный брендинг, такой как цветовая палитра, и подумайте о сопровождающих страницах справки.
Посмотрите на новые данные, которые входят в приложение, и спросите, могут ли они быть распознаны как значимый контент. Изучите некоторые стандарты визуализации и убедитесь, что все, что вы показываете, отправляет определенный месседж человеку, который смотрит на это, рассматривая тип диаграммы, цвет, порядок сортировки, метки и значения измерений.
Пользователи, использующие систему, это те, кому необходимо указать, что они хотят видеть. Учитывайте их потребности и любое содержимое, которое они создают, оцените его для синтаксиса и, если необходимо, создайте для него новые визуализации. Также подумайте о том, как Direct Discovery может помочь подключиться к реальному и изменяющемуся источнику данных.

Заключение

Я рассмотрел только несколько вопросов, посвящённых QlikView, и я знаю, что есть еще много других, которые могут повысить ценность и сохранить качество платформы QV.

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Количество конфет на Хэллоуин – дэшборд Tableau / MicroStrategy переделан в QlikView

После прочтения статьи Лен О’Тула моей первой мыслью было воссоздать этот дэшборд в QlikView.
Как проповедник Qlik, я хотел увидеть (и доказать), что QlikView может предоставить визуализацию того же качества.
Хотя данных довольно мало — 48 строк, Джеффри Шаффер — автор версии Tableau, сделал очень интересный и визуально привлекательный дэшборд.
Я не сторонник черного фона, но в этом случае, какой ещё цвет будет более подходящим?
Сравнение:
Tableau

MicroStrategy

QlikView

Я считаю, что, глядя только на фотографии, трудно судить, в какой программе они были созданы. (конечно, если вы не знаете изнутри все три инструмента).
Проблемы:
• Группированная линейная диаграмма — недоступна в QlikView (пока?). Я использовал обычную линейную диаграмму с опцией «Быстрое изменение», чтобы преобразовать ее в сгруппированную гистограмму.
• Подписи для годов — выравнивание по высоте в настоящий момент недоступно. Чтобы соответствовать стилю Tableau / MicroStrategy, копия диаграммы добавляется как еще один слой.
• Метка «Количество посетителей» («Numbers of visitors») — добавляется еще одна копия той же диаграммы, чтобы не мешать «Опорным линиям» ( «Reference lines»).
• Время для максимального количества посетителей доставляется в опции «Текст на графике».
Решение этой задачи показало мне, что вы можете реализовать в QlikView объекты и визуализации, очень похожие на аналогичные в Tableau или MicroStrategy.


Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

6 советов для улучшения производительности команды


У команд есть большой потенциал. Они могут прийти к более инновационным решениям сложных проблем, опираясь на идеи каждого члена команды. На концептуальном уровне многие люди понимают ценность команд и командной работы. Переход от теории к практике часто представляет собой гораздо более сложную задачу. Почему так происходит, и что Вы можете сделать для улучшения производительности команды, чтобы раскрыть её истинный потенциал?

Совет 1: Удостоверьтесь, что команда имеет чёткую цель

Членам команды необходимо знать, что от них ожидается, куда они направляются и чего пытаются достичь. Не имеет значения, какой вы потрясающий лидер, если вы имеете неопределенные исходные задачи, вы получите расплывчатые результаты. Если вы хотите повысить эффективность работы команды, дайте команде конкретные и ясные задачи. Четкая задача не должна оставлять у команды никаких сомнений в том, что требуется. Чем проще, тем лучше. Например, сокращение количества жалоб на 5% является очень четкой задачей. Команда знает, к какой цели они стремятся.

Совет 2: Правильно используйте членов команды

Разные члены команды имеют свои сильные и слабые стороны, область специфических знаний и опыт. Человек из маркетинга очень любит делать электронные таблицы, но это ли он делает лучше всего? Если вы нацелены на повышение эффективности работы команды, используйте людей правильно. Вы можете играть с их сильными сторонами. Если вы получите группу людей, использующих свои сильные стороны, коллективная выгода от этого будет огромна.

Совет 3: Будьте готовы принимать решения и действовать

Если вы когда-либо были частью команды, где всегда много дискуссий и очень мало продвижения вперед, вы знаете, насколько это может быть неприятно. Да, нам нужно провести мозговой штурм, обсудить варианты, а затем полностью оценить их. В то же время, это иметь негативные последствия. Ожидание идеальной информации или идеального времени бессмысленно, потому что это никогда не произойдет. Главное это решения и действия.

Совет 4: Поощряйте инициативность

Иногда бывает полезно следовать по испытанному маршруту, а иногда вам нужны разные уровни мышления и инициативности. Не будьте лидером, который препятствует этому. Помните, что любой прорыв потребует определенной степени риска. Вы должны быть спокойны к людям, которые пытаются, но у них не получается добиться идеальных результатов, если Вы хотите, чтобы они проявляли инициативу. Вы также должны быть инициативны и показывать людям свой пример.

Совет 5: Работайте над построением и сохранением доверия

Чтобы заработать доверие, необходимо время, но разрушить всё можно за одну минуту. Доверие это процесс. Привлеките внимание всех сотрудников к созданию и поддержанию высокого уровня доверия. Некоторые простые вещи, которые вы делаете, могут вызывать доверие. Убедитесь в этом, просто попросите людей о чём-либо, они согласятся. Относитесь ко всем одинаково. Привлечение людей к совместной работе и демонстрация этого ценится больше, чем конкуренция.

Совет 6: Члены команды прислушиваются друг к другу

Людям нравится делиться своими идеями, результатами и информацией о проблемах. Беда в том, что они иногда менее эффективны в том, чтобы слушать друг друга. Прослушивайте ключевое сообщение вашей команды, если хотите улучшить эффективность работы команды. Это не только помогает создавать лучшие решения, но также является ключом к более эффективному разрешению конфликтов в командах.
Иногда простые вещи приносят большие улучшения в производительности команды. Какие действия вы могли бы предпринять сейчас, чтобы добиться большего успеха и улучшить работу команды?

Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Вопросы на собеседовании по Tableau

Вот 27 вопросов о Tableau. Они подготовлены экспертом из Intellipaat, который обучает использованию Tableau. Эти примеры дадут вам представление о типе вопросов, которые могут задавать на собеседовании. Мы взяли на себя ответственность дать правильные ответы на все вопросы.

Ответы на вопросы на собеседовании по Tableau

1.Что такое визуализация данных?

Более продвинутый, прямой, точный и упорядоченный способ просмотра больших объемов данных называется визуализацией данных. Это визуальное представление данных в виде графиков и диаграмм, особенно актуальный, если вы не можете определить информацию текстуально. Вы можете отобразить тенденции, условные обозначения/язык и взаимосвязь с помощью программного обеспечения для визуализации различных данных и инструментов; Tableau является одной из таких программ для визуализации данных, используемой предприятиями и корпорациями.

2.Каковы различия между Tableau Desktop и Tableau Server?

В то время как Desktop Tableau выполняет визуализацию данных и создает рабочие журналы, Tableau Server используется для распространения этих интерактивных журналов и/или отчетов среди целевой аудитории. Пользователи могут редактировать и обновлять учебные пособия и информационные панели в Интернете или на сервере, но не могут создавать новые. Тем не менее, в Tableau Server существуют ограниченные возможности редактирования по сравнению с рабочим столом.
Tableau Public – бесплатный инструмент, состоящий из настольных компьютеров и общедоступных компонентов сервера.

3.Определение параметров в Tableau и работа с ними.

Параметры таблицы являются динамическими переменными значениями, которые заменяют постоянные значения в расчетах данных и фильтрах. Например, вы можете создать расчетное поле, возвращающее истину, пока отметка больше «80», а в противном случае – вывести ошибку. Используя параметры, можно заменить постоянное значение 80 и динамически управлять им в формуле.

4.Как различать параметры и фильтры в Tableau?

На самом деле разница заключается в применении. Параметры позволяют пользователям вставлять значения, которые могут быть целыми числами, числами с плавающей точкой, датой, строкой и могут использоваться в расчетах. Тем не менее, фильтры получают только те значения, которые пользователи выбирают из списка «фильтр» и не могут использоваться для выполнения вычислений.
Пользователи могут динамически изменять меры и измерения в параметре, но фильтры не поддерживают данную функцию.

5.Какие есть таблицы фактов и таблицы измерений в Tableau?

Факты – это числовые показатели или измеряемые количества, которые могут быть проанализированы с помощью размерности таблицы. Факты являются блоком памяти в таблице фактов, которые содержат внешние ключи, относящиеся к однозначно соответствующим таблицам измерений. Таблица фактов поддерживает хранение данных на атомном уровне и таким образом позволяет обеспечить большее количество записей, которые будут вставлены одновременно. Например, таблица факта продаж может иметь ключ продукта, ключ клиента, ключ, продвижения товаров, проданных единиц, ссылаясь на конкретное событие.
Параметры – это описательные значения атрибутов для нескольких размеров каждого атрибута, определяющих несколько характеристик. Параметр таблицы, имеющей указатель ключа формы продукта таблицы фактов, может состоять из названия продукта, типа продукта, размера, цвета, описания и т.д.

6. Какие экспресс-фильтры есть в Tableau?

Глобальные экспресс-фильтры являются способом фильтрации каждого рабочего журнала на панели управления, пока каждому из них не будет присвоен параметр. Они очень полезны для рабочих журналов, используют тот же источник данных, который иногда оказывается в невыгодном положении и медленно генерирует результаты. Таким образом, параметры являются более эффективными.

7.Структура/положение ограничений параметров в Tableau.

Параметры облегчают только четыре способа представления данных на панели управления (которые являются семью экспресс-фильтрами). Кроме того, параметры не позволяют делать множественный отбор в качестве фильтра.

8.Что такое группировка и детализация данных в Tableau?

Группировка и детализация в Tableau – это способы разработать диаграмму рассеивания для сравнения и измерения значений данных. Как следует из названия, группировка – это расчетная форма набора значений, которые возвращают одно числовое значение. Например, мера со значениями «1», «3», «5», «7» возвращает «1». Вы можете также установить группировку по умолчанию для любой меры, которая не является заданной пользователем. Tableau поддерживает различные группировки по умолчанию для измерения суммы, среднего значения, медианы, итога и т.д.
Детализация данных относится к просмотру каждой строки источника данных при анализе данных как самостоятельно, так и в зависимости от чего-либо.

9.Что такое стыковка данных?

В отличие от объединения данных стыковка данных таблицы позволяет объединять данные из различных источников и платформ. Например, вы можете состыковать данные в файле Excel и данные из БД Oracle для создания нового набора данных.

10.Что такое контент-фильтр?

Концепция контент-фильтра Tableau делает процесс фильтрации легким и быстрым. Она устанавливает иерархию фильтрации, при которой все другие фильтры ссылаются на контент-фильтр для последующих операций. Другие фильтры обрабатывают данные, переданные с помощью контент-фильтра.
Создание одного или нескольких контент-фильтров повышает производительность, поскольку пользователи не должны создавать дополнительные фильтры для больших источников данных, и сокращает время выполнения запроса.
Вы можете создать их путем перетаскивания поля на вкладку «Фильтры», а затем, щелкнув правой кнопкой мыши по этому полю, выбрать «Добавить в контекст».

11. Каковы ограничения на использование контент-фильтров?

Tableau требует много времени для помещения фильтра в контекст. Когда фильтр установлен в качестве контекста, программа создает временную таблицу для этого конкретного контент-фильтра. Эта таблица будет перезагружаться каждый раз и состоять из всех значений, которые не фильтруются контекстом, или пользовательских SQL фильтров.

12. Названия расширений файлов в Tableau.

Существует несколько типов файлов и расширений в Tableau:
• Рабочий журнал Tableau (.twb)
• Заархивированный рабочий журнал Tableau (.twbx)
• Источник данных Tableau (.tds)
• Заархивированный источник данных Tableau (.tdsx)
• Выборка данных Tableau (.tde)
• Закладки Tableau (.tdm)
• Источник карт Tableau (.tms)
• Личные настройки Tableau (.tps)

13.Объяснение разницы между .twb и .twbx

.twb является наиболее распространенным расширением файла, используемого в Tableau, который представляет собой файл в формате XML и включает всю информацию, присутствующую в каждой панели управления и листе – такую как поля, используемые в визуализациях, стили и форматирование, применяемые к листу и панели управления.
Но этот рабочий журнал не содержит каких-либо данных. Заархивированные рабочие журналы объединяют информацию в рабочий журнал Tableau с доступом к локальным данным (не на сервере). .twbx служит zip-файлом, который будет включать в себя пользовательские изображения, если таковые имеются. Заархивированный рабочий журнал позволяет пользователям делиться информацией из журналов с другими пользователями Tableau Desktop и открывать их в Tableau Reader.

14.Какие выборки и расписания доступны на сервере Tableau?

Выборка данных – это первые копии или подразделения фактических данных из исходных источников данных. Рабочие журналы используют выборки данных вместо использования прямого соединений БД – это быстрее, поскольку выборка данных импортируется в Tableau Engine.
После такой выборки данных пользователи могут публиковать журнал, который также публикует выдержки в Tableau Server. Тем не менее, рабочий журнал и выборки не будут обновляться, если пользователи не применяют плановое обновление выписок. Расписания – это задачи планирования, установленные для извлечения обновления данных так, чтобы они автоматически обновлялись при публикации рабочего журнала с выборкой данных. Это также снимает нагрузку от переиздания рабочего журнала каждый раз, когда необходимые данные обновляются.

15. Имена компонентов панели управления

Горизонтальные – горизонтальные контейнеры макетов позволяют проектировщику группы рабочих журналов и компонентов панели управления редактировать высоту всех элементов слева направо через вашу страницу и сразу.
Вертикальные – вертикальные контейнеры позволяют пользователю сгруппировать рабочие журналы и компоненты панели управления сверху вниз на вашей странице и отредактировать ширину всех элементов одновременно.
Текст
Извлечение изображения: — рабочий журнал Tableau в формате XML. Для того чтобы извлечь изображения, Tableau применяет некоторые коды для извлечения изображений, которые могут быть записаны в формате XML.
Веб [URL ДЕЙСТВИЯ]: — URL представляет собой гиперссылку, которая указывает на веб-страницу, файл или другой веб-ресурс за пределами Tableau. Вы можете использовать действия URL для связи с дополнительной информацией о ваших данных, которые могут быть размещаться за пределами вашего источника данных. Для того чтобы сделать ссылку на ваши данные, вы можете заменить значения поля выбора URL в качестве параметра.

16. Как просматривать основные запросы SQL в Tableau?

Просмотр запросов SQL в Tableau предоставляет два варианта:
Создание записи производительности для записи информации о производительности основных событий, с которыми взаимодействуют рабочие журналы. Пользователи могут просматривать показатели производительности в рабочем журнале, созданном Tableau.
Помощь> Параметры и характеристики >Начать запись Производительности
Справка> Настройка и производительность> Остановить запись Производительности
Пересмотр протоколов рабочего стола Tableau, расположен в папке C:\Users\My Documents\My Tableau Repository. Для живого подключения к источнику данных вы можете проверить файлы Log.Txt и tabprotosrv.txt. Для получения выборки проверьте файл tdeserver.txt.

17.Что такое поле страницы?

Tableau имеет четкий и мощный инструмент для управления выводящим дисплеем, известным как поле страницы. Как следует из названия, поле страницы делит окно на ряд страниц, представляя на каждой странице другую точку зрения, что делает его более удобным для пользователей и сводит к минимуму прокрутку для анализа и просмотра данных и информации. Вы можете пролистывать страницы, используя указанные средства управления и сравнить их на общей оси.

18.Как произвести тестирование производительности в Tableau?

Тестирование производительности – неотъемлемая часть реализации Tableau. Это может выполняться путем загрузки Testing Tableau Server с сервера TabJolt, который является генератором загрузки, созданным для выполнения QA, «точка и запуск». В то время как TabJolt не поддерживает таблицы напрямую, он должен быть установлен с помощью других продуктов с открытым исходным кодом.

19. Пояснение двухосевой концепции.

Двойная ось является отличным явлением Tableau, которое позволяет пользователям просматривать две шкалы двух мер в одном и том же графике. Многие веб-сайты, такие как Indeed.com и другие, позволяют использование двойной оси для отображения сравнения между двумя показателями и скоростью их роста в септическом наборе лет. Двойные оси позволяют сравнить несколько мер одновременно, имея две независимые оси, расположенные друг поверх друга.

20. Какое максимальное количество таблиц можно объединить в Tableau?

Максимум 32 таблицы. Размер таблицы также должен быть ограничен 255 столбцами (полями).

21. Как удалить опцию «Все» из автофильтра Tableau?

Автофильтр обеспечивает функцию удаления опции «все», просто нажав на стрелку в нижней части заголовка автофильтра. Вы можете прокрутить вниз до «Настроить» в раскрывающемся списке, а затем снять флажок «Показывать атрибут «Все» Значение». Он может быть активирован снова при проверке поля.

22. Как добавить собственные/пользовательские цвета в Tableau?

Добавление собственного цвета относится к механическим инструментам Tableau. Необходимо перезапустить рабочий стол Tableau, как только вы сохраните файл .tps. На панели мер перетащите необходимый для добавления цвет в Цвет. Из меню стрелки цветового обозначения выберите «Редактировать цвета». Когда откроется диалоговое окно, выберите палитру в раскрывающемся списке и настройте ее в соответствии с требованием.

23. Что обеспечивают разные продукты Tableau?

Tableau Server: организация программного обеспечения локально или облачно для доступа к созданным рабочим журналам.
Tableau desktop: среда рабочего стола разработана для создания и публикации стандартных и заархивированных рабочих журналов.
Tableau public: рабочие журналы, доступные в режиме онлайн для пользователей, для загрузки и получения доступа к введенным данным.
Tableau Reader: разработан для получения локального доступа, для загрузки заархивированных рабочих журналов Tableau.

24. Как можно отобразить пять основных и пять последних продаж в одной визуализации?

Создайте два набора, один для 5 основных и второй для 5 последних, а затем соедините эти два набора, отображающих уникальный набор из 10 строк.

25. Что такое файл TDE?

TDE представляет собой файл Tableau с расширением .tde. Он относится к файлу, который содержит данные, извлеченные из внешних источников, таких как MS Excel, MS Access или файлы CSV.
Есть два аспекта дизайна TDE, которые делают его идеальным для поддержки аналитики и обнаружения данных.
• Во-первых, TDE является столбчатым хранилищем
• Во-вторых, он структурирован так, что влияет на то, как данные будут загружаться в память и использоваться в Tableau. Это важный аспект, так как TDE является «совместной архитектурой». Это означает, что TDE используют все сегменты памяти вашего ПК – от оперативной памяти до жесткого диска – и размещают каждую часть работы в том месте, которое лучше всего подходит для этой цели.

26. Как использовать группу в расчетном поле?

Можно добавить один и тот же расчет «Группировать по» в описание SQL-запроса или создать расчетное поле в окне данных и использовать это поле всякий раз, когда вы хотите сгруппировать поля.
Использование групп в расчете. Вы не можете ссылаться на группы Ad-Hoc(специальные) в расчете.
Смешивание данных с помощью группы, созданной во вторичном источнике данных: только расчетные группы могут использоваться для смешивания данных при условии, что группа была создана во вторичном источнике данных.
Используйте группу в другом рабочем журнале. Вы можете легко скопировать группу в другой рабочий журнал с помощью копирования и вставки расчета.

27. Могут ли параметры иметь выпадающий список?

Да, параметры имеют свой независимый выпадающий список, позволяющий пользователям просматривать записи данных, доступные в параметре при его создании.


Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Выбор правильного типа расчета…

Сегодня в Tableau есть несколько форм расчета:

Основные расчеты

Данные расчеты записываются как часть запроса, созданного Tableau и, следовательно, выполняются в источнике данных. Они могут быть выполнены либо в детализации источника данных (расчет на уровне строк) либо на уровне детализации визуализации (совокупность расчета).

Уровень детализации выражений

Как и основные расчеты, уровень детализации выражений также записывается как часть запроса, созданного с помощью Tableau и, следовательно, выполняется в источнике данных. Разница заключается в том, что LOD (уровень детализации) выражения могут работать при детализации, отличной от источника данных или визуализации. Они могут выполняться на более детальном уровне (с помощью INCLUDE), менее детальном уровне (через EXCLUDE) или на полностью независимом уровне (через FIXED).

Табличные расчеты

Табличные расчеты выполняются по возвращению запроса и, следовательно, могут работать только над значениями, которые находятся в наборе результатов запроса.
Одна из проблем, с которыми сталкиваются новички в Tableau, это понимание того, какой тип расчета использовать для данной задачи. Этот пост посвящен внесению некоторой ясности в то, как определить этот тип. Мы делаем это путем сравнения типов различных расчетов друг с другом.

№1 – Основной расчёт против табличного расчета

При попытке выбрать между основными и табличными расчетами, встает важный вопрос: «Есть ли все значения данных, необходимые для визуализации?» Если ответ «да», то вы можете рассчитать результат без дальнейшего взаимодействия с источником данных – чаще всего это значительно быстрее, так как меньше данных следует обрабатывать (т.е. мы просто производим расчет с использованием совокупных значений из набора результатов). Если вы не сделаете этого, то у вас не останется выбора, кроме как перейти к основному источнику данных для расчета ответа.

Рассмотрим пример, когда мы спрашиваем: «Что такое 90-й перцентиль вашего порядка детализации, показанный по стране»:

Обе стороны этой панели управления отвечают на вопрос, если бы вы были просто заинтересованы в значении 90-го перцентиля и не было необходимости в определении дальнейших выводов – в этом случае диаграмма слева будет оптимальной. Она обеспечивает минимальный набор результатов (один номер на каждую страну) с помощью базовой совокупности PCT90 ([Продажи]), которая рассчитывается в базовом источнике данных.
Тем не менее, если вы хотите получить дальнейшее результаты (например, определить детали распространения и выявлять посторонние значения) или добавить другие совокупности (например, вы также хотели бы определить медианные значения), то с помощью диаграммы можно сделать это без последующих запросов. Первоначальный запрос возвращает все записи деталей заказа (зеленые точки), предоставляет все данные, необходимые для вычисления локально 90-й перцентили, а также для изучения других результатов.
Одним из ключевых моментов этого поста является то, что именно расположение визуализации имеет значение. Как уже обсуждалось выше, именно визуализация будет влиять на то, сколько данных изначально вернется из источника данных, и это является важным фактором при определении вашего подхода. Тем не менее, бывают ситуации, когда даже при наличии всех необходимых данных в наборе результатов невозможно получить нужную визуализацию с помощью расчетной таблицы. Таким образом, вы также должны спросить, позволяет ли именно визуализация использовать расчетную таблицу.


Рассмотрим следующий пример, в котором мы запрашивает разницу продаж за год в двух форматах — один в виде диаграммы, а другой в виде таблицы:

Верхняя половина данной панели управления легко получается с помощью расчетной таблицы — просто продублируйте поле [Продажи] и примените быстрый расчет разницы таблицы, перейдите к параметру [Дата Заказа]. В то же время, если вы попытаетесь преобразовать эту структуру вычисления в таблицу, все сведется к следующему:

Вы поймете, что невозможно достигнуть определенного вида с расчетной таблицей, так как вам необходимы параметры Года с параметром Имена измерений, вложенного в него. Tableau не может блокировать строку «разница в продажах» относительно 2013 года, поэтому в этом примере единственный возможный вариант заключается в использовании основных расчетов:
[Продажи 2013]
IF YEAR([Order Date]) = 2013 THEN [Sales] END
[Продажи 2014]
IF YEAR([Order Date]) = 2014 THEN [Sales] END
[Разница]
SUM([2014 Sales]) – SUM([2013 Sales])
Такой подход позволяет получить только параметры Имена измерений, которые вы можете сортировать для их соответствия требованиям вида.

#2 – Основные расчеты против уровня детализации выражения

Если у нас не будет всех данных, необходимых для визуализации, нужно пропустить расчет через источник данных. Это означает, что необходимо использовать базовые расчеты или выражение LOD. Но как выбрать? Здесь важно понимать, соответствует ли детализация запроса именно детализации визуализации или детализации источника данных.

Основные расчеты могут быть выполнены либо в виде расчетов на уровне строк, либо в виде совокупности расчетов – таким образом они могут только ответить на вопросы о детализации источника данных или на уровне детализации визуализации. Уровень детализации выражений с другой стороны может ответить на вопросы в любой детализации.
Рассмотрим следующий пример, где мы спрашиваем, что такое 90-й перцентиль продаж на уровне детализации заказа по сравнению с уровнем общего заказа.

Если вы знакомы с набором данных Tableau Superstore, вы знаете, что он представляет собой один ряд данных для каждой позиции каждого заказа. Так что, если мы рассматриваем вопрос, приведенный выше, мы определяем:
 Детализацию источника данных: Детали заказа
 Детализацию визуализации: Страна
 Детализацию левой диаграммы: Детали заказа
 Детализацию правой диаграммы: Заказ

Таким образом, для левой диаграммы мы можем решить эту проблему методом базового расчета — PCT90 ([Продажи]) — однако для правой диаграммы мы должны сначала подсчитать детали заказа до уровня заказа, а затем выполнить совокупность перцентиля. Таким образом, мы должны использовать уровень детального выражения:
[Сумма продаж, включая заказы]
{INCLUDE [Order ID] : SUM([Sales])}
Затем мы можем использовать ту же совокупность, как указано выше — PCT90 ([Сумма продаж, включая заказы]) – для определения ответа. На следующей диаграмме приведены пояснения, как работает выражение LOG:

Обратите внимание, что мы используем выражение INCLUDE так, чтобы заказы, которые распределены между странами, были распределены правильно и не учитывались дважды. Некоторые читатели могут предпочесть решить эту проблему с помощью выражения FIXED – в этом случае мы должны были бы написать:
[Сумма продаж, включая заказы]
{INCLUDE [Country], [Order ID] : SUM([Sales])}
Это было бы рациональным для требуемой диаграммы, но будет ограничивать вашу адаптивность изменений группировки под какой-либо параметр – например, по регионам или по типу доставки.

#3 – Расчетные таблицы против уровня детализации выражения

Данное решение многих сбивает с толку, однако процесс выбора между расчетной таблицей и выражением LOD такой же, как и для расчётной таблицы относительно основного расчета. Стоит спросить:

Рассмотрим следующий пример, когда мы спрашиваем, что такое 90-й перцентиль продаж на уровне общего порядка, показанного по стране:

Вы заметите, что это почти идентично вопросу, заданному в пункте 1 выше. Единственное отличие в том, что расчет перцентиля производится на основе общего заказа, а не деталей заказа. Фактически можно реализовать диаграмму с левой стороны, на самом деле это та же диаграмма, что и с правой стороны в №2. Мы уже знаем, что детализация этой проблемы отличается от источника данных и визуализации – таким образом, мы должны использовать выражение LOD.
Диаграмма с правой стороны такая же, как и с правой стороны в №1, однако точки представляют собой заказы, а не детали заказа. Это осуществляется просто путем изменения детализации визуализации (поменять местами ID строки с ID заказа в поле Детали). Поскольку расчетные таблицы сохраняют логику расчетов отдельно от объема и направления расчетов, даже не нужно менять расчет – просто вычислите с помощью ID заказа.
Это может оказаться слишком сложно, что приведет к неуверенности в ответе на наши вопросы о процессе решения, поэтому иногда вы можете решить проблему в одностороннем порядке, пока позже не введете осложнение. Рассмотрим следующий пример, когда мы спрашиваем, для каждой возрастной группы, какой процент от болезней создает каждую учетную запись для болезни:

Очевидно, что это процент от общей задачи, и можно очень быстро устранить эту проблему с помощью расчета быстрой таблицы поверх вкладки «Болезни». Тем не менее, когда мы затем добавим сложность, позволяя пользователю осуществлять фильтрацию по конкретной болезни, мы увидим следующее:

Это происходит вследствие того, что набор результатов больше не содержит все необходимые нам данные – фильтр удалил расчетные данные пациента для других заболеваний. Вы могли бы решить эту проблему, создав фильтр расчетной таблицы:
[Фильтр болезни]
LOOKUP(MIN([Disease]), 0) расчет с использованием болезни
Или вы можете использовать выражения LOD, зная, что ФИКСИРОВАННЫЕ вычисления выполняются перед параметром фильтрации. Во-первых, необходимо обработать общее количество людей в возрастной группе:
[Общее количество пациентов относительно болезни]
{FIXED [Age]:SUM([Patient Count])}
После этого вы можете вычислить общий %:
[Общий процент]
SUM([Patient Count])/SUM([Total Patients per Disease])

#4 – В расчете будет учитываться только таблица

Наконец, нам нужно добавить одну окончательную концепцию для нашего процесса принятия решений. Есть несколько категорий проблем, которые можно решить только с помощью расчетной таблицы:
 Иерархия
 Рекурсия (например, сумма нарастающим итогом)
 Скользящие расчеты (например, скользящее среднее)
 Междурядные расчеты (например, период относительно расчетного периода)
Итак, вопрос, который нужно поставить в этом случае: «Требует ли моя проблема использования иерархии, рекурсии, скользящих расчетов или же междурядных расчетов?»


Это происходит вследствие того, что расчетная таблица может выводить несколько значений относительно каждого раздела данных, в то время как LOD и основные выражения выводят одно значение для каждого раздела/группы данных. Рассмотрим следующую задачу, где мы спрашиваем, как часто акции били рекорды относительно данных за прошлый год:

Здесь требуется рекурсивное вычисление: мне нужно рассмотреть все предыдущие значения, прежде чем сказать, что это новый максимум. Мы можем сделать это с помощью функции RUNNING_MAX. Таким образом, мы сначала рассчитаем максимальное значение на сегодняшний день:
[Запись по дню]
RUNNING_MAX(AVG([Close])) расчет с использованием дня
Затем на уровне дня мы должны отметить те дни, когда рекорд был побит:
[Расчет дня, когда был побит рекорд]
IF AVG([Close]) = [Record to Date] THEN 1 ELSE 0 END
И, наконец, нам нужно подсчитать эти дни:
[Общее время, на протяжении которого рекорд был побит]
RUNNING_SUM([Count Days Record Broken]) расчет с использованием дня.

Выводы

Ключевые моменты, вынесенные из всего этого:
 Нет верного решения проблемы. Ответ всегда «зависит от …», но процесс принятия решений поможет вам начать выбор правильного подхода.
 Расположение вопросов в визуализации имеет значение – так как его изменение предполагает необходимость изменения типа расчетов.
 Существуют ситуации, когда различные решения работают по-разному в зависимости от объема и сложности данных, от сложности вопроса и требуемого расположения.
 Всегда есть место компромиссам, которые стоит рассмотреть (производительность по отношению к гибкости и простоте). Хорошее правило – это когда вы можете выбрать любые два.


Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

Рекомендации по поддержке базы Qlik под контролем версий

Создание хранилища на основе контейнера

Контейнер представляет собой отдельную сущность. Вы можете скопировать его, продублировать или переместить, и он продолжит работать, не требуя модификаций. Создание хранилища на основе контейнера – хорошая идея.
Используя GIT (технологии графических изображений), вы ограничиваете себя в проверке на входе/выходе целых хранилищ, не можете выбрать в нем определенные части. Если вам необходимо единое хранилище для всей программной среды, то вы будете вынуждены проверять всю программную среду Qlik при каждой проверке проекта. Я всегда рекомендую разделять программную среду на несколько хранилищ – по одному на каждый контейнер.
Если вы используете систему управления версиями, вам не понадобится полное хранилище, ведь довольно легко установить, какие части хранилища нужно проверять. Также вы можете использовать единое хранилище для каждого контейнера с использованием системы управления версиями. Примером является ситуация, когда различные разработчики ответственны за отдельные части и должны иметь доступ к разным приложениям. В соответствии с правами разработчика при настройке доступа к хранилищу, вы можете предотвратить несанкционированные или непредумышленные действия, выполненные посторонними разработчиками.
QDF открывает доступ разработчику или администратору для внесения изменений в порядок структуры контейнеров, не нарушая функциональность сценария. Может быть несколько причин для перемещения контейнера, но часто это связано с бизнес-изменениями. Расположение или выравнивание контейнеров не изменяет функциональности Qlik и не должно влиять на единое хранилище на основе контейнера. Разделение установки сохраняется, но в единой программной среде хранилища изменение структур контейнеров будет генерировать множество изменений в системе управления версиями.

Исключение файлов в формате qvw и файлов данных

Необходимо всегда исключать бинарные файлы и файлы данных. Я рассматриваю управление версиями как систему отслеживания изменений в исходном коде – это не является резервной системой.
Файл QlikView (qvw) содержит и макет, и сценарий, и сами данные. Он хранится в двоичном коде, что является неприемлемым для системы контроля версий – для определения изменений, которые были сделаны, в основном будет выполняться подтверждение всего приложения в хранилище базы данных при каждой фиксации. Приложение большого размера быстро увеличит размер вашей базы данных отслеживания версий, поэтому при каждом запуске файл qvw будет отличаться от предыдущего.

Всегда необходимо ставить файлы qvw и qvd в список игнорируемых файлов системы управления версиями.

Достаточно отследить папку PRJ вместо qvw. Папка PRJ содержит все макеты и информацию моделирования данных файла QlikView. В PRJ-папке файлы хранятся в виде считываемых XML-файлов. По мере исключения PRJ можно создать новую копию файла qvw, представляющего собой пустой файл для передачи данных.
Данные, загруженные в приложение, скорее всего, будут меняться с течением времени, в следствии этого, файлы данных никогда не должны включаться в системе управления версиями. Этот принцип справедлив как для файлов данных, которые импортированы (Excel, CSV и т.д.), так и для файлов данных, создаваемых приложением (QVD).

Держите основу структуры данных вне системы версий контроля.

Я считаю, что файлы структуры данных не должны быть частью разработанного исходного кода. Я рассматриваю их как файлы блока данных, куда я помещаю разработанный исходный код. Блок данных не находится под ответственностью разработчиков, и они не должен вносить никаких изменений в него. Если необходимо внести изменения, они должны быть глобальными для всех контейнеров, поэтому я считаю, что ответственность за это несет разработчик Qlik или администратор. Если каждый разработчик в организации, где это разрешено, внесет небольшие корректировки и изменения в файлы структуры данных, а затем руководство примет решение модернизировать структуру данных, для более позднего релиза потребуется перевыпустить файлы структуры данных.
Исключение из системы управления версиями qdf-файлы контейнера по умолчанию позволит разработчику точно понять, что является файлами конкретного исходного кода проекта, а что нет.

Отслеживайте развитие, но закрепите остальное

Только разработка программной среды должна быть подключена к системе управления версиями. По завершению процесса разработки разработчик должен разместить измененные файлы так, чтобы они могли быть скопированы по всему потоку DTAP.

Сохраняйте разработки в среде разработки, сокращая все связи с системой управления версиями в тестовом режиме, среде приемки и производства

Есть конкретная причина того, почему с сервером QlikView вы должны избегать подключения тестового режима, среды приемки и производства при выборе системы управления версиями. Ранее я объяснял, почему qvw-файлы должны быть исключены из контроля версий. Настольный клиент QlikView сначала будет рассматривать информацию о PRJ-папке при открытии qvw-файла QlikView. С другой стороны, сервер не будет рассматривать PRJ-папку в целом – только то, что было предварительно сохранено в qvw-файле. Если все изменения занесены в XML-файлы в PRJ-папке в потоке DTAP, сервер не распознает любых изменений, пока вы вручную не откроете и не сохраните qvw-файл настольного клиента. Чтобы избежать повторения этой задачи во всей программной среде, необходимо всегда подготавливать свои разработанные qvw-файлы и поддерживать их в потоке DTAP.
Также существует принцип, по которому все изменения должны находиться в среде разработки, никакие изменения не должны вноситься после того, как они будут введены в любую из других программных сред. Разделение связей с контролем версий в тестовом режиме, приемка и производство, помогут предотвратить случайные разработки, выполненные в данной среде.

Ограничения

Существуют ограничения в версии обработки лишь файлов PRJ-папки приложения в QlikView. Одно выбранное значение всегда является одним из примеров – это свойство теряется, когда файл QlikView разделяют на данные. Триггеры определенных действий являются еще одной особенностью, которая плохо обрабатывается Qlik вручную, когда дело доходит до контроля версий. В случае, если присутствуют важные характеристики, не забудьте размещать qvw-файл в одном и том же месте – я убедился, что размещенный qvw-файл не опустошается.


Найти решение у бизнес-партнера QlikTech (QlikView) в России.

Форум разработчиков QlikView и Qlik Sense. Получите ответы на все вопросы по QlikView и Qlik Sense!

85 queries in 0,313 seconds