Блог

Повернутися до всіх статей

Set Analysis: оновлення від Qlik

Set Analysis (аналіз множин) – це просунутий спосіб визначення області агрегування, яким володіють BI-продукти Qlik. Визначена в такий спосіб область агрегування може відрізнятись від поточної вибірки, може використовувати її чи застосовувати над вибірками операції множин, такі як, об’єднання, перетин, виключення чи симетрична різниця. Тобто, це свого роду «фільтр», який дозволяє користувачеві робити аналіз показників за різними умовами. Такий аналіз корисний, коли необхідно забезпечити динамічне визначення вимірювань із розбивкою по розмірностях. Наприклад, обсяги продаж певного продукту по різних регіонах. Як правило, обсяги продаж  порівнюються з прогнозованими продажами та визначаються їх відносні та абсолютні відхилення.

Вирази для такого аналізу визначаються розробником за допомогою формул, структура яких базується на використанні лексики аналізу множин та однієї чи декількох агрегатних функцій (Sum, Max, Min, Avg, Count чи Aggr) по відношенню до певного показника.

До серпневого оновлення 2022 р. вираз для аналізу множин мав розташовуватись безпосередньо в аргументах агрегатної функції. Це дещо ускладнювало написання загальної формули для виразу, особливо, коли в розрахунку приймають участь декілька операцій агрегування. Як правило, в останньому випадку аналіз множин для кожної агрегації однаковий чи має спільну частину.

Наявність декількох однакових частин у складних виразах робить формулу дуже громіздкою та складною для розуміння і підтримки.

Після оновлення Qlik дозволяє екстерналізувати вираз для аналізу множин і застосувати його до всіх наступних агрегатних функцій. При цьому забезпечується зворотня сумісність для існуючих виразів та розширяється можливість його використання.

Основною перевагою нового синтаксису аналізу множин від Qlik є скорочення та спрощення запису формули. Зрозумілий та простий код значно прискорює процес роботи розробника. Чим простіше записаний код, тим швидше і легше можна забезпечити його розбір та ефективну підтримку.

Попереднiй Пост Наступний Пост

Недавні пости

Матриця Рамсфелда як ефективний інструмент в процесі приняття рішень

Під час брифінгу, присвяченого війні в Іраку, Дональд Рамсфелд поділив інформацію на 4 категорії: відоме знане, відоме незнане, невідоме знане, невідо...

Читати далі

Вплив ШІ та машинного навчання на науку про дані

Штучний інтелект та машинне навчання сприяли просуванню науки про дані. Ці технології допомагають фахівцям з даних проводити аналіз, будувати прогнози...

Читати далі

Штучний Інтелект у сфері аналізу даних

Штучний Інтелект широко використовується у багатьох додатках, зокрема й для аналітики даних. В основному ШІ застосовується для аналізу великих наборів...

Читати далі
GoUp Chat