Практика бизнес-анализа для BI-систем

Настало время графика Big Dog … от Big Dog; этот удивительный фрагмент появился благодаря Алистеру  Ивзу, директору QlikView Labs и следовательно QlikView Geek Number One; Параллель Координирует График:

Какое сложнее Расширение Объекта используется для создания этого чудесного графика? — Никакое; это стандартный Линейный График; и по моему мнению, это делает его еще более блистательным. Именно это опубликовал Алистер в сообществе QlikView, но по какой-то причине пост был удален и многие из вас не видели его, а это, конечно, такой график, о котором нельзя не знать, так как он делает вещи, которые другие диаграммы просто не могут сделать. Я полагаю, Вы смотрели на приведенный выше пример и думали: «Это же просто сумасшествие, он ничего не показывает» — и были неправы; это один из самых четких графиков; Вы просто должны знать, как его читать.

График идеально подходит для демонстрации таблиц в различных позициях, на моем примере Вы можете видеть Выдержки по Страхованию и объем в различных позициях; Имя заявителя, текущий статус Выдержки, какие Продукты включает Выдержка и в каком месяце была создана Выдержка, из диаграммы; сразу видно, что большинство Выдержек принадлежит мужчинам, что большинство из моих цитат исходят от мужчин, они Inforce, были распространены по всем продуктам и были в основном созданы в мае — удивительно; весь бизнеса в одном графике. График также может показывать положение Заказов, Продаж, Претензий и т.д. и т.д. и может работать на основе суммы (например, по продажам) также легко, как и на основе объема.

Это еще не все; график является динамическим; пользователь может выбрать, какие поля показывать на графике, какие будут управлять полем цвета И несмотря на его сложность, его легко перенести, благодаря использованию генерических выражений.

Я не собираюсь даже пытаться объяснить, как построить график с нуля, так как это слишком сложно … но, к счастью, мне удалось захватить копию, прежде чем она была удален с сайта Сообщества, и ее можно загрузить

тут:httpss://docs.google.com/open?id=0B0nQ9tZcY4wzMjBhNGQ4ZDctYTQ0Yi00ZjA0LWI3YTktNGUwYTE5MmI1ZjAx

При фактическом использовании графика, нужно помнить, что не все поля пригодны, чтобы быть выбранными, так как они имеют слишком много значений; Вы не будете в состоянии показать «CustomerID» , например (не без значительной предварительной работы), поэтому Вам нужно будет сделать несколько корректировок, прежде чем отдавать пользователю… и, как обычно, объясните им, что он показывает или они будут смотреть прямо на таблицу.

Эта схема является сутью того, что я пытаюсь достичь с QVDesign; это отличный график, который не использует ничего, что не находится прямо в QlikView, но насколько мне известно, никогда не продвигалось Qliktech; а почему бы и нет? — это красиво, отлично отображает информацию, единственный новый график QV который я видел за свою жизнь — это график Mekkо… когда-либо ним пользовались? я тоже нет.

И так, будьте храбрыми, интегрируйте его в приборную панель и взорвите кому-нибудь мозг его возможностями (я хотел иметь его, когда работал в Технических Предпродажах!).

ИНФОРМАТИВНАЯ И НИКОГДА РАНЕЕ НЕ ВИДЕННАЯ (ПО КАРЙНЕЙ МЕРЕ МНОЙ) – АССОЦИАТИВНЫЙ ГРАФИК С ИЗГИБОМ

Я начну с того, что мне действительно нравится этот график, он появился в качестве эксперимента для подключения точек данных, но в ходе развития превратился в совершенно новый тип диаграммы (я никогда не видел его в QlikView или в любом другом месте — пожалуйста, дайте мне знать, если что-нибудь подобное встречалось Вам) и я считаю, он может быть очень полезным, когда дело доходит до демонстрации ассоциированных и дополнительных (или нет) продуктов, я называю его Ассоциативная Кривая.

Во-первых, я должен объяснить, что показывает этот график, поскольку это объяснит его полезность и потенциал. В моих примерах я рассматриваю тех клиентов, которые купили несколько страховых продуктов — это могли бы быть студенты, сдающие несколько экзамены или корзины товаров из супермаркета. Итак, одна страховой клиент может польоваться полисом Motor, полисом страхования жизни и Pet Cover, в то время как другой может иметь совершенно другой набор, а третий вообще заказать только одну услугу. Страховщику было бы полезно узнать, где предложить скидки: «Получите 10% автомобильного страхования при покупке страхование жизни». В качестве альтернативы, конечно, можно не предлагать клиентам скидки страхования жизни, если Вы знаете, что они скорее всего, также закажут Motor Insurance.

График разделен посередине с данными о мужчинах сверху и о женщинах снизу — это не требование графика, но показывает, что мы можем добавить дополнительную метрику. Существует один круг для одного продукта — 9 в таком случае находится ровно посередине. Кривые показывают 2 метрики: свойство ‘сила’ (Насыщенность и Толщина) указывает на относительный объем клиентов, которые покупают, по крайней мере, оба продукта на каждом конце кривой в то время как расстояние простирается от оси Х через середину и показывает среднюю премию полученную от клиентов, принимающих 2 ассоциативных Продукта. Поэтому низкая слабая линия показывает, что сравнительно мало клиентов приобретает оба продукта вместе и когда они делают это, то это порождает низкий Premium,  высокая сильная линия, наоборот, означает относительно большой объем и высокую среднюю премию.

Таким образом, в случае страхования Вы скорее всего найдете нечеткие кривые, (небольшой объем, но высокая премия) и сможете уменьшить премию для увеличения спроса или наоборот, увеличите премии, где линия является низкой и сильной.

Подумайте о применении этого, скажем, при анализе данных супермаркета, чтобы отыскать общее в покупках клиентов — Вы, конечно, увидите очевидные вещи, например, клубника покупается в то же время, что и сливки или, возможно, купили уголь купили одновременно со стейком, но Вы начнете видеть другие менее очевидные, но тем не менее, достаточно широко распространенные комбинации … и вот где Вам захочется предложить скидку: «50% льда, как мы знаем, приобретается вместе с виски». Может быть даже страшнее; Target — магазин в США, недавно оказался в центре скандала из-за рассылки купонов на детскую мебель и одежду для беременности и родов; они отослали их женщине, которая никому еще об этом не сказала (в том числе своим родителям)– https://www.forbes.com/sites/kashmirhill/2012/02/16/how—target—figured—out—a—teen—girl—was—pregnant—before—her—father—did/ Это было сделано благодаря Целевому отслеживанию ассоциаций в иданных; у них была база данных женщин, которые были беременны и просматривали ассоциативные продукты, которые они покупали, а затем просто просмотрели такие же ассоциации в более широкой клиентской базе, а затем по почте отправили им купоны на скидку на продукты, связанные с детьми.

Конечно, подавляющее большинство «ассоциативных покупок» является ложным и не срабатывает, поскольку это не более чем совпадение; Вы должно быть хотя бы раз смотрели в свою корзину с мыслью: «что обо мне подумаю, если увидят, что я покупаю, авокадо, мусорные пакеты и шнурки одновременно?» Нет ничего, что связывало бы эти предметы и могло бы объяснить, почему Вы покупаете их одновременно. Однако, в процессе эти случайные ассоциации отсеются и на поверхность выйдут те, которые имеют общие причины (сознательные или нет), поскольку они приобретаются чаще большим количеством людей и именно эти ассоциации могут быть использованы для увеличения прибыли.

Ассоциации могут быть показаны просто при помощи силы кривой до точки пользователей в правильном направлении, но добавление средней метрики премиум немного усложняет задачу. Например, Вы ожидаете, что некоторые люди, покупают автотранспортное страхование, крышки Pet и другое, чтобы купить Страховку Motor Insurance и Company Directors, и диаграмма будет показывать нам не только, где был больший объем, но и какая из 2 комбинаций генерировала самую высокую среднюю премию — упрощенно Вы ожидаете, чтобы линия, соединяла Motor и Directors, и чтобы страхование было выше, в среднем Company Directors будет иметь более высокую стоимость автомобиля (и, следовательно, более дорогую страховку), чем в среднем собственник Pet; предложите людям, которые покупают Directors покрывать лишь incentive, чтобы взять страховку Motor, и, как Вы знаете, это, скорее всего, приведет к более высокому премиуму. Это очевидный упрощенный пример, но я гарантирую, что есть другие примеры, скрытые в данных, которые не так очевидны без использования графика. Это может так же легко относится к студенческим оценкам; получают ли студенты, изучающие географию и физику более высокие средние отметки %, чем те, которые учат географию и медиа исследования? — Ассоциативная Кривая может ответить на этот вопрос.

И благодаря тому, что это QlikView мы можем погрузиться в набор данных  — уменьшить данные супермаркета в зависимости от сезона; ассоциации летом будет сильно отличаться от  ассоциаций в преддверии Рождества, магазины в городе будут отличаться от магазинов в сельских районах, на западном побережье продажи будут отличаться от продаж на восточном побережье и т.д. и т.д., и все это время схема отвечает и отображает основные ассоциации соответственно.

График не является совершенным, например попробуйте ввести все продукты супермаркета на ось х, и она растянется на 100 футов в ширину и будет ужасно непрактичной, так что, пожалуй, будет лучше выбрать Клубнику и посмотреть, какие молочные продукты были приобретены вместе с ней — какие сливки продавались лучше: одинарные или двойные и какое сочетание было наиболее выгодным? Учитывая, что нам необходимо создать ряд данных под каждым номером заказа, номером покупателя, наш набор данных вырастет в несколько раз, что также может вызвать проблемы.

При этом я все еще думаю, что программа имеет большой потенциал использования с индикатором высокого уровня для глубокого интеллектуального анализа данных визуализации и это показывает, что информационные и другие графики будут бороться между собой, поэтому загрузите .qvw и проэкспериментируйте с ним, чтобы посмотреть, сможете ли Вы применить принципы использования. Помните; есть небольшие различия в версиях QlikView и формате операционных системх осей и шрифтов, поэтому версия, которую Вы открываете, может не выглядеть на 100% так, как в изображениях.

* Эта диаграмма создана по заказу с учетом данных и в нынешнем виде она не может быть легко применена к другим наборам данных — я работаю по методу автоматически генерирующем диаграмму, чтобы быстрее ее развернуть.

Метод, используемый для создания диаграммы, был использован для создания моего недавнего графика «Динамической сети потоков» как основы; он доступен здесь: httpss://qvdesign.wordpress.com/2012/06/22/new—qlikview—chart—type—dynamic—network—flow—charts/ Радиальную диаграмму можнот найти тут:httpss://qvdesign.wordpress.com/2012/03/05/associative—radial—chart/ тоже показывает ассоциации между покупками сделанными в месте в более базовом ключе.

Полный .qvw можно загрузить здесь: httpss://docs.google.com/open?id=0BxloTMUod74taHpNZ1ZyS3VHZFE

Как обычно надеюсь, что это было полезно.

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!