4 совета о том, как начать работать с QlikView — Редакция разработчика

Я написал свой первый пост в блоге о 4 советах о том, как начать работать с QlikView и  хотя название и было правильным, но статья была неполной. Я дал 4 совета начинающим дизайнерам. Коэн оставил комментарий указывая на то, что было бы неплохо также иметь версию для разработчиков. Я согласился и связался с Луисом Кортизо, одним из наших лучших консультантов, чтобы поговорить о наиболее часто задаваемых вопросах, которые были заданы во время первых дней обучения работе с QlikView. Вот несколько советов:

1. Забудьте все, что Вы знали о моделировании данных.

Хорошо, нельзя ничего забывать, но необходимо быть открытыми, чтобы узнать новый способ работы с Вашими данными. Есть некоторые правила, ограничения и иерархии моделирования SQL, которые Вам больше не понадобятся, QlikView намного проще. И да, Вам нужно будет научиться работать со сценарием, но поверьте мне, это касается здравого смысла, а не навыков работы с данными.

Если Вы ищете наилучший способ создания модели данных, лучшие практики приведут Вас к Star или Snowflakemodels. Но помните, всегда начинайте с понимания потребностей бизнеса, тогда Вы будете знать, какие таблицы нужно иметь в Вашем приложении и как Вы можете присоединиться к ним. Делая это, Ваша модель данных будет часто напоминать звезду или снежинку.

2. Тренируйтесь на персональных данных.

QlikView является, вероятно, одним из наиболее всеобъемлющих инструментов на рынке визуализации данных. Он может использоваться для создания корпоративных приложений с миллиардами строк для данных и тысячами пользователей или для визуализации Вашей личной музыкальной библиотеки либо файловой системы.

При запуске создание приложения часто является самой трудной задачей в понимании бизнес-потребностей, особенно, если Вы находитесь в сложной корпоративной среде или если имеете дело с неполными требованиями.

Если Вы новичок в QlikView, то я советую Вам практиковаться в загрузке персональных данных и пытатся создать что-то со смыслом лично для Вас, таким образом Вы сможете потренироваться в моделировании данных и визуализации, а также узнать, как они связаны между собой.

For example, I just moved to the US from Spain so lastly I use Skype to talk with family.  Understand that talking on the telephone is not one of my favorite things to do so, if during the day I have to make several calls, I try to keep the call duration as short as possible. Intuitively I think I should see an inverse correlation in my call history, in other words, the more calls per day the shorter average duration will be.

Чтобы доказать Вам, что я не ошибся, я просто скачал несколько файлов CSV с сайта Skype, которые содержали исторические данные активности за последние 8 месяцев. После того как данные были загружены в приложение QlikView, я использовал график разброса данных, чтобы увидеть, смогу ли я доказать свою теорию.

Реальные данные (иногда) выглядат уродливо и мне пришлось превратить продолжительность вызова от HH: MM: SS до секунд, чтобы нормализовать его, ведь я, как правило, предпочитаю работать с датой в удобном для человека виде, а не с компьютерными временными метками.

Рис. 1

Тот факт, что у меня была четко определенная цель — показать, есть ли корреляция или нет — помог мне определить, что я хочу получить из моей модели на выходе. В этом примере я должен подсчитать количество звонков в день и это требование бизнеса заставило меня создать новое поле с названием «Звонки». Позже с помощью выражения сумма (Вызовы) я получил количество звонков в день (это могло быть любое другое измерение).

Наконец, после нескольких преобразований я был в состоянии создать диаграмму, котрую хотел:

Рис. 2

 

Глядя на график, я вижу, что есть не сильная (насколько близки точки к прямой линии) обратная корреляция между осями X и Y. Примечание: помните, что корреляция не означает причинно-следственной связи.

К сожалению, данные противоречат моей гипотезе. Однако, я узнал, как показать корреляцию и в следующий раз, когда мне нужно будет отобразить, как две переменные связаны, я буду помнить, что я делал с моими личными данными.

 

3. Начинайте просто.

Подход QlikView к разработке приложений на основе быстрых итераций —  это маленькие шаги, которые позволят Вам создавать удивительные приложения. Для начала работы в новой модели данных, Вам лучше сперва загрузить несколько таблиц, а затем создать несколько списков с полями, которые только что были загружены. Это поможет вам экспериментировать с QlikView Associative experience.

Зеленый, Серый и Белый цветовые коды предоставят Вам возможность получить обратную связь. Если все работает нормально, необходимо приступать к второму этапу разработки, включая новую таблицу или источник данных, помните, что приложение QlikView может содержать данные, поступающие из разных источников как внутри, так и за пределами организации.

 

Чем больше времени Вы вкладываете в хорошую модель данных, тем меньше времени Вы потратите на дизайн, это золотое правило. И опять же,  определенные бизнес-цели помогут Вам собрать, нормализовать или денормализовать данные, чтобы реагировать на бизнес-потребности. Это, наверняка, упростит процесс разработки.

 

4. Ищите, копируйте, повторно используйте и… делитесь.

Функция набора QlikView является одной из самых мощных инструментов преобразования данных на рынке, поэтому важно ознакомиться с ним и каждый раз, когда Вы сомневаетесь в том, как добиться сложного вычисления, используйте функцию поиска в QlikView Help (F1).

Также важно состоят в QlikView сообществе — это  один из самых ярких сайтов для обсуждения моделировании и визуализации данных — путем поиска, чтения, задавания вопросов, ответов на вопросы, путем обмена … все это делает наше сообщество уникальным наряду с способностью делиться приложениями и получить обратную связь от других бизнес-пользователей.

 

Наслаждайтесь работой с Qlik!

 

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!

Вы можете оставить комментарий, или ссылку на Ваш сайт.

Оставить комментарий

64 queries in 0,402 seconds