Иерархии в QlikView и Qlik Sense

Несбалансированные иерархии уровня n часто используются в аналитических приложениях QlikView и Qlik Sense, кроме всего прочего, для представления географических или организационных измерений в данных. Эти типы иерархий, как правило, хранятся в таблицах смежных узлов, т. е. в таблицах, в которых каждая запись соответствует узлу и имеет поле, содержащее ссылку на родительский узел.

558

В таких таблицах узел хранится в одной записи, но может иметь любое число дочерних узлов. В таблице могут содержаться дополнительные поля, описывающие атрибуты для узлов.

Семантические связи в QlikView и Qlik Sense

СЕМАНТИЧЕСКИЕ СВЯЗИ В QLIKVIEW И QLIK SENSE

Как правило, выборка выполняется явно, щелчком по необходимым значениям полей. Тем не менее в в QlikView и Qlik Sense, существует способ непрямой выборки через семантические связи. Они подобны значениям полей, за тем исключением, что описывают взаимоотношения между объектами, а не сами объекты. Они отображаются в виде списка кнопок.

При щелчке по семантической связи выполняется выборка в другом поле.

Преобразование приложений из QlikView в Qlik Sense

Скорее всего вы уже знаете, что вы можете преобразовать приложение QlikView в Qlik Sense Desktop Hub. Но знаете ли вы, что вы также можете преобразовать приложение Qlik Sense в одно и то же пространство? Читай дальше, чтобы узнать больше.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ ДОКУМЕНТА QLIKVIEW В QLIK SENSE

Начиная с версии 2.0 Qlik Sense Desktop, можно было перетащить приложение QlikView в Qlik Sense Desktop, переместив его на экран хаба (Hub). Этот механизм импортирует сценарий загрузки и данные из QlikView в новое приложение Sense. Когда вы это сделаете, вам, скорее всего, дополнительно придется изменить подключения в своем приложении и сделать некоторые другие настройки, но это хороший старт.

XML-заголовки в Qlik QVD-файлах

QVD файлы составляют важную часть многих реализаций Qlik и являются идеальным способом хранения данных как в Qlik Sense, так и в QlikView. Однако вы можете не знать о том, что есть XML-заголовки для этих файлов, содержащие полезную информацию. Эта статья содержит описание XML-заголовков этот заголовок ссылки на загрузку вспомогательных утилит и описание способов их использования в Qlik Sense и QlikView.

Как создать пользовательскую тему в Qlik Sense

Чтобы создать новую тему, сначала нам нужно понять, что конкретно представляет собой тема и что она может сделать для нас. Пользовательская тема представляет собой коллекцию файлов, хранящихся в папке, она должна содержать файл определения (QEXT), основной файл JSON и, возможно, любые другие ресурсы, которые могут потребоваться для поддержки настраиваемой темы, такие как файлы CSS, файлы пользовательских шрифтов, изображения и т.д.

Пользовательские темы позволяют пользователям быстро применять различные уровни настройки к своим приложениям, кого-то могут заинтересовать свои собственные цветовые палитры, в то время как кому-то еще может потребоваться больший размер шрифта, всё это может быть достигнуто с помощью пользовательских тем. Авторы темы могут настраивать отдельные объекты визуализации через JSON и / или использовать собственный CSS для изменения стилей листа.

Сравнение топ-4 популярных BI платформ. Какую выбрать?

Сегодня существует огромное количество BI-платформ и инструментов визуализации данных, которые делают так, чтобы данные могли говорить, а всю аналитику можно было наглядно отобразить на экране и поделиться с клиентами. В данной статье мы сравним наиболее популярные и широко используемые BI системы и проанализируем их преимущества и недостатки, чтобы вы могли выбрать одну или несколько из них для своей компании, ведь без качественной бизнес-аналитики сегодня практически невозможно обойтись.

Пытаясь оценить различные BI платформы часто сложно понять, где миф, а где правда, поскольку каждый вендор позиционирует свой продукт, как “лучший на рынке”, приводя в качестве аргумента сотни субъективных обзоров, заполонивших Интернет. Если же вы хотите разобраться, какой инструмент подходит именно вашей компании, не пролистывая сотни страниц “честных” мнений, то ниже будет то, что нужно.

Мы рассмотрим наиболее популярные платформы, такие как QlikView, Klipfolio, Tableau и Power BI, и сравним их ключевые параметры: удобство использования, цену, легкость установки, поддержку, работу с различными типами данных и многое другое. Итак, вперед!

Как использовать когортный анализ

Когортный анализ является одним из наиболее часто используемых маркетологами инструментов. В этой статье рассказывается об основных вариантах его использования, о том, какие возможности предлагает отчет по когортам в Google Analytics, и показывает, как в компании используют Tableau для когортного анализа на основе данных Google Analytics

Что такое когортный анализ

Когортный анализ заключается в исследовании характеристик когорт (групп пользователей), объединенных по общим временным признакам. Когорты очень похожи на сегменты с тем отличием, что когорта объединяет пользователей определенного промежутка времени, в то время как сегмент может быть основан на любых других характеристиках пользователей. Для сайтов когорту обычно определяют по первому посещению или целевому действию пользователя. Затем мы можем отслеживать, как меняется поведение пользователей из этой когорты с течением времени, или сравнивать сами когорты между собой. Это предоставит нам возможность лучше понимать влияние маркетинговых мероприятий и повысить качество принимаемых решений.

Кастомное форматирование чисел в Tableau (Custom Number)

Автор статьи — Мария Мазюк

В Tableau, помимо стандартных форматов чисел, можно также задать и собственный формат числового поля (Custom). В данной статье мы разберем коды для задания собственного формата чисел, а также рассмотрим возможные случаи использования кастомного форматирования.

Для кодирования форматов чисел Tableau использует коды числовых форматов Excel с некоторыми ограничениями. Например, в отличие от Excel, в Tableau в кастомном формате числа нельзя задать кодирование цветом, а также нельзя задать кодирование на основании условия True / False.

Визуальная аналитика для бизнеса (про Tableau)

В этой статье пойдёт речь об отличном инструменте для анализа данных — Tableau. Если быть точнее, это не просто инструмент, это — BI платформа, которая, согласно ежегодному авторитетному исследованию Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics Platforms, является одним из лидеров рынка платформ для бизнес-аналитики. Приведу несколько примеров использования Tableau:

Функции для работы с датами в Tableau

Автор статьи — Мария Мазюк

Описание работы, сценарии использования и примеры вычислений

Функции для работы с датами в Tableau позволяют настраивать фильтры и сравнивать показатели в текущем и предыдущем периодах. Выбор функций зависит от структуры источников данных и поставленных задач по визуализации. В данной статье я рассмотрю функции дат, наиболее частые сценарии их использования и примеры вычислений с датами.

Мы рассмотрим следующие функции для работы с датами в Tableau:

  • DATENAME
  • DATEPARSE
  • DATE
  • DATETRUNC
  • DATEPART
  • DAY / WEEK / MONTH / QUARTER / YEAR
  • DATEADD
  • MAX / MIN
  • DATEDIFF
  • MAKEDATE
  • ISDATE
  • NOW / TODAY
62 queries in 0,541 seconds