Меню

1 1 Создание простого приложения в Qlik Sense

QlikView — прямые таблицы

Прямые таблицы — наиболее широко используемый объект листа для отображения данных в QlikView. Они очень простые, но мощные, с такими функциями, как перестановка столбцов, сортировка и окрашивание фона и т. Д.

Входные данные

Давайте рассмотрим следующие входные данные, которые представляют показатель продаж различных товарных линий и товарных категорий.

Загрузить скрипт

Приведенные выше данные загружаются в память QlikView с помощью редактора сценариев. Откройте редактор скриптов из меню «Файл» или нажмите Control + E. Выберите параметр «Табличные файлы» на вкладке «Данные из файлов» и найдите файл, содержащий вышеуказанные данные. Появится следующий экран.

1_File_wizard

Нажмите «ОК» и нажмите «Control + R», чтобы загрузить данные в память QlikView

Создать таблицу Box

Далее мы создаем новый объект листа типа Table Box. Мы следуем меню, как показано ниже.

3_straight_table_menu

Выберите столбцы

QlikView предлагает выбрать столбцы, которые будут отображаться в окончательном поле таблицы. Мы выбираем все столбцы и используем опцию « Повысить или понизить», чтобы установить порядок столбцов.

4_straight_table_choose_fields

Выберите стиль отображения

Далее мы выбираем вкладку стиля, чтобы придать конкретным цветам фона данные дисплея. Текущая опция стиля содержит множество готовых стилей. Мы выбираем Pajama Red с полосками каждые два ряда.

6_straight_table_pyjama

Переупорядочение колонки

Мы можем изменить порядок расположения столбцов, нажав и удерживая кнопку мыши в заголовках столбцов, а затем перетащив ее в нужное положение.

Источник

1-1. Создание простого приложения в Qlik Sense

  • Создание приложения;
  • Построение модели данных через диспетчер данных;
  • Изменение загружаемых данных.

Цели урока: построить простую модель данных, разобраться с базовым способом загрузки данных в Qlik.

Если у вас не установлен Qlik Sense Desktop, самое время сделать это по данной инструкции.

После запуска программы, вы увидите такое окно:

В терминологии Qlik этот интерфейс называется Хаб (Hub). Он будет содержать ваши будующие аналитические приложения.

Приложения — это набор дашбордов (Листы/Sheets), построенных на определенной модели данных.

Модель данных — это совокупность таблиц, полученных из источников, либо расчитанных внутри скрипта загрузки Qlik. А также связей между ними.

Создание приложения

Создайте новое приложение с помощью соответствующей кнопки, и назовите его «Анализ продаж».

Можете сразу открыть приложение. Т.к. в свежесозданном приложении нет данных, нам сразу предлагают их добавить.

Добавлять данные можно двумя способами:

  1. Через диспетчер данных (обведен красным);
  2. Через скрипт загрузки.

Какая между ними разница? Диспетчер данных предоставляет визуальный конструктор, с помощью которого загрузить данные может пользователь с минимальной технической подготовкой.

У данного удобства есть своя цена.

Во-первых, в этом конструкторе нельзя строить сложные модели. По сути, идеальный сценарий для него — одна таблица с фактическими данными (например, продажи), с облаком справочников вокруг нее.

Во-вторых, в конструкторе недоступны сложные преобразования данных. Фактически он расчитан на то, что вы берете уже качественные очищенные данные, и визуализируете их.

Скрипт загрузки позволяет строить модели данных любой сложности, а также строить любые процессы очистки и преобразования данных. Однако он требует пусть и не сложного, но программирования.

Для целей базового курса мы будем использовать Диспетчер данных, чтобы как можно быстрее добраться до функций анализа.

Скачайте файл с данными, который мы любезно для вас приготовили.

Выбираем добавление данных через Диспетчер данных.

Альтернативно, попасть в этот раздел можно через верхнее навигационное меню.

Вы увидите перечень возможных источников для подключения. Здесь есть как универсальные коннекторы вроде ODBC, так и специализированные, под различные сервисы. Нас же интересует источник Расположение файлов.

В нем надо найти скачанный ранее файл с данными

Когда откроете файл, то увидите окно предпросмотра данных. В нем есть:

  1. Перечень таблиц источника. Если в источнике несоклько таблиц (таблицы в базе данных, или листы в Excel), то здесь будет их список. Можно поставить галочки, чтобы пометить все поля таблицы для будущей загрузки.
  2. Настройки загрузки. Варьируются в зависимости от источника. Для табличных файлов могут содержать опции по пропуску первых X строк (если данные начинаются не с первой строки), настройки кодировки и т.д. В нашем случае, ничего нменять не надо.
  3. Предпросмотр данных. Показывает до 50 первых строк в источнике. Галочки в полях можно отключать, чтобы не загружать соответствующие поля. Также, при клике на заголовке поля, можно поменять его название для представления в визуальном слое.

Отметьте галочками таблицы Клиенты, География, Сотрудники, Продукты, Заказы, и нажмите на кнопку «Следующий».

Построение модели данных через Диспетчер данных

Qlik проанализирует содержание таблиц, и покажет нам экран сбора модели. Кружки на экране символизируют таблицы, полученные из источников. Нам надо собрать их в модель.

Читайте также:  Классификация оксидов таблица полная

Здесь мы впервые встречаемся с особенностью ассоциативного движка. Если вы знакомы с концепцией SQL и реляционных баз данных, то вы знаете, что таблицы соединяются по парам Первичный — Вторичный ключ, а сама связь может быть нескольких типов: один к одному, один ко многим, многие ко многим.

В мире Qlik нет ни первичных/вторичных ключей, ни разновидностей видов связи. По сути, таблицы связываются между собой на основе одинаковых названий полей в таблицах. У данной связи нет ни направления, ни ограничения по типу. Этот подход позволяет легко создавать продвинутую логику исследования данных (чем мы и займемся в следующих занятиях).

А пока, давайте соберем модель. В наших таблицах уже есть поля с одинаковыми названиями. Например, поле CustomerID. Можно посмотреть пример в таблице Клиенты. В настоящий момент у этого поля подписан префикс в виде названия таблицы Клиенты. Qlik сделал это, чтобы связь не строилась сама, пока мы ее не одобрим.

Нажмите и удерживайте на таблице Клиенты левую кнопку мыши (ЛКМ). Вы увидите, как у таблиц Заказы и География появится зеленая обводка. Это значит, что Qlik определил возможные связи между таблицами. Полнота кругов зависит от колва совпадающих значений. Чем полее круг, тем больше совпадений.

Qlik нам подсказывает, что у таблиц География и Заказы есть одинаковые поля с таблицей Клиенты с большим кол-вом общих значений. Значит, между ними скорее всего есть связь.

Перетащите таблицу Клиенты на Заказы. Между ними образуется сцепка, которая называется ассоциацией. Щелкнув по ней, вы увидите, на основе какого поля она создана.

Аналогичным образом соедините таблицы География > Клиенты и Заказы > Продукты.

Теперь захватите мышкой таблицу Сотрудник. Упс, оказывается что для нее не показываются возможные ассоциации. Это происходит потому, что в данной таблице нет полей с названиями, совпадающими с полями других таблиц.

Мы могли бы повлиять на это на этапе отбора данных, сделав переименование, но этого не произошло.

Однако, не время грустить. Потому что мы можем задать ассоциации между таблицами в ручном режиме. Например, мы знаем, что таблица Сотрудники должна быть связана с Заказами. Перетащим Сотрудников на Заказы.

Откроется окно, в котором нам предложат выбрать поля для связи вручную.

Для таблицы Сотрудники это будет поле EmployeeID, а для таблицы Заказы — EmployeeKey. Красный полукруг покажет, что общие значения между полями есть, но их кол-во составляет менее половины. Это нормально, т.к. справочник Сотрудники содержит всех сотрудников компании, а таблица Заказы — только часть сотрудников, отвечающих за продажи.

Дадим данной связи имя EmployeeID, и нажмем кнопку Связать.

У нас должна получиться вот такая структура:

Изменение загружаемых данных

Мы можем не просто загрузить данные как есть. Но и немножко их скорректировать. Для этого надо войти в редактирование таблицы, выделив нужную и нажав на карандашик внизу экрана.

При клике на область рядом с названием поля, можно посмотреть информацию о данных в нем. А также воспользоваться опциями вроде замены значений или создания диапазонов для числовых полей.

Обратите внимание на этот индикатор. Здесь присутствует ошибка перевода. В оригинале этот термин назвается Null Values, т.е. «Пустые значения». Это буквально ячейки, в которых нет никаких данных. А то по текущему переводу можно подумать, что там записаны нули.

Также, в таблицах можно создавать новые поля, на основе вычислений сдругими полями текущей таблицы. Обратите внимание, что у нас в таблицу продаж нет поля с суммой продажи, зато есть поля с кол-вом товара, ценой товара, и скидкой.

Будет удобно расчитать поле с суммой продаж заранее, чтобы не усложнять наши формулы в визуальном слое. Для этого воспользуемся опцией Добавить поле.

В появившейся вкладке напишем формулу:

round((Quantity*UnitPrice)*(1-Discount),0.01)

Само поле назовем Sales.

Т.е. умножаем кол-во товара на цену, а потом на %, оставшийся после скидки. Дополнительно, округляем результат до сотых. Нам же не нужны суммы с кол-вом знаков после запятой как у числа Пи?

Обратите внимание, что:

  1. Аргументы в функциях разделяются запятыми (а не точкой с запятой, как в экселе);
  2. Указание дробной части числа в формулах происходит через точку;
  3. Если название поля состоит из нескольких слов, например Сумма продаж, то в формулах его нужно брать либо в двойные кавычки, либюо в квадратные скобки («Сумма продаж»,[Сумма продаж])

Завершаем процесс нажатем кнопки Создать внизу формы. Как результат, мы должны видеть поле в таблице.

Типы данных в полях модели Qlik

Вообще, в Qlik нет предопределенных типов полей, вроде текстового или числового. Qlik определяет назначение поля на основе анализа данных в нем. В диспетчере данных, таких назначений может быть 3:

Читайте также:  Монополия что это такое простыми словами

Общий тип. Сюда попадают числовые, текстовые, или смешанные типы данных;

Даты. Они отмечаются иконкой календарика. Щелкнув по которому, можно выбрать желаемый формат даты в этом поле. Пример — поле OrderDate в таблице Заказы.

Географические данные. Отмечаются иконкой глобуса. Отметка ставится, если значения поля распознаны как названия населенных пунктов или областей (в т.ч. на русском языке). Такие даныне могут быть нанесены на карту без наличия координатных данных в явном виде.

Финализация изменений

Чтобы внесенные изменения (связи, новые поля) применились, нужно нажать на кнопку «Загрузить данные» в правом верхнем углу. Если у вас есть непрогруженные изменения, она будет гореть зеленым цветом.

После успешной загрузки, вы увидите окно, приглашающее перейти вас к визуализации данных. Займемся этим в следующем занятии.

Контрольные точки для продолжения

У вас собрана модель данных из 5 таблиц

Вы содали поле Sales в таблице Заказы

Это изображение имеет пустой атрибут alt; его имя файла - image-29.png

Вы можете скачать наш файл приложения для сверки. Чтобы открыть его у себя, извлеките из архива qvf файл, и поместите по адресу Мои документы/Qlik/Sense/Apps

1 Комментарий

Евгений спасибо за материал.
Опечатки: табилцами восопльзоваться восопльзуемся

Источник



Лайфхак: как быстро создать таблицу в Qlik Sense

Лайфхак: как быстро создать таблицу в Qlik Sense

Сегодня поделюсь лайфхаком – как быстро, практически моментально создать таблицу в Qlik Sense. За идею спасибо Стиву Дарку (Steve Dark). Сразу оговорюсь, что этот лайфхак имеет смысл использовать, когда вам нужно создать в Qlik Sense широкую таблицу, с большим количеством полей: только в этом случае постоянный выбор «Добавить как измерение»/ «Добавить как меру» приносит разработчику боль =).

QlikView vs Qlik Sense: Создание таблицы

Таблица – одна из самых популярных визуализаций, и здесь у QlikView и Qlik Sense немного разные подходы к формированию объекта. Для нагладности – сравним опять же в таблице:

В обоих случаях – ничего сверхъетественного Qlik не спрашивает, просто в Qlik Sense создание таблицы занимает больше времени за счет проработки каждого поля. Сразу оговорюсь, что этот лайфхак имеет смысл использовать, когда вам нужно создать в Qlik Sense широкую таблицу, с большим количеством полей (только тогда постоянный выбор «Добавить как измерение»/ «Добавить как меру» приносит боль).

Быстрое создание таблиц в Qlik Sense: конвертация

В Qlik Sense можно быстро менять тип визуализации – на этом и основан наш лайфхак. Воспользуемся объектом фильтр:

  1. Выбираем Визуализации и дважды кликаем на Фильтр
  2. Выбираем поля или измерения (двойной клик, чтобы добавить поле)
  3. Опять идем в визуализации и перетаскиваем Таблицу поверх фильтра
  4. Выбираем опцию «Конвертировать» и вуаля – таблица готова!

Быстрое создание таблиц в Qlik Sense: когнитивный движок

Этот вариант быстрого создания таблицы работает для релизов Qlik Sense, начиная с April 2018, где уже используется Qlik Cognitive Engine (или пользователей Qlik Cloud). Тут все еще проще:

  1. Открываете пустой лист Qlik Sense
  2. Дважды кликаете на поле для выбора – когнитивный движок Qlik сразу предлагает подходящую визуализацию (обычно фильтр для измерения и KPI для меры)
  3. Дважды кликаете еще на одно поле – когнитивный движок Qlik изменит визуализацию на более подходящую (это уже может быть бар-чарт или таблица)

Если на этом шаге вышла таблица – вы добились своего и получили практически моментально созданную таблицу.

  1. Если на прошлом шаге таблицы не было, добавляете дополнительные поля, пока не добьетесь своего. Как только Qlik Sense поймет, что у вас выбрано несколько мер и несколько измерений, которые уже не возможно отобразить на графике, он автоматически создаст таблицу.

На этом все, и пусть вас ничего не напрягает при разработке визуализаций Qlik Sense! =)

Источник

Qlik: пособие для новичка

У каждого разработчика, который решил встать на путь развития навыков создания приложений Qlik, сразу возникает несколько вопросов: с чего начать, что смотреть и как сделать обучение работе с Qlik максимально быстрым и эффективным? Конечно, книга QlikView 11 for Developers – прекрасное начало, но это явно – только самое начало пути. Мы уже делали подборку полезных ресурсов для начинающего консультанта QlikView, но сегодня пришло время немного углубиться в тему

Фронт-энд

Вы можете прекрасно создавать сложные модели данных, находить креативные решения в коде, но вашу работу большинство будет всегда оценивать по фронт-энду и визуализации. Именно поэтому начинаю не со скриптования.

Читайте также:  Украинская Премьер лига результаты 22 го тура таблица после первого этапа

Итак, создавая аналитические приложения Qlik, думайте о своем пользователе, о том, насколько удобно будет работать с вашим приложением с точки зрения дизайна, о том доносит ли дэшборд информацию по ключевым сферам деятельности, легко ли понять ключевые показатели и уловить изменения?

Ну и поскольку все любят простые решения: Как стать гуру фронт-энда Qlik за 4 шага :)

  1. Постройте все типы доступных графиков, почитайте руководства по выбору соответствующей визуализации, в зависимости от типа данных.
  2. Улучшение. Теперь пробуйте свои дизайнерские способности, попробуйте новые палитры цветов, в соответствии с законом цвета и композиции. Спросите себя, что сейчас удобно в вашем дизайне, а что смотрится проигрышно? Следуйте простоте в дизайне, не делайте дизайн сложным.
  3. Поиграйте с другими типами визуализаций Qlik, попробуйте использовать расширения для визуализации с Qlik Branch, или даже создать свои.
  4. Развивайтесь в области визуализации, читайте книги и используйте на практике советы Стивена Фью, Эдварда Тафти, Джина Желязны и других гуру визуализации!

Прежде чем создавать собственные приложения, посетите сайт с демо-приложениями Qlik и посмотрите, что делают эксперты вендора, а также победители конкурсов Qlik в плане дизайна и разработки.

Работа со скриптом

Создание выражения – намного проще, чем создание скрипта.

Например, мы хотим увидеть итоговые продажи, для этого нам нужно сделать всего-то:

Newbies_TotalSales

Давайте теперь потренируемся в работе с выражениями и скриптами, и выполним ту же операцию в скрипте. Для работы этого выражения в скрипте пишем следующее:

Newbies_TotalSales_Script

После этого во фронт-энде мы добавляем следующее в нашу визуализацию, чтобы увидеть совпадения значений:

Newbies_TotalSales_Script_Chart

Да, существует много способов для достижения одного и того же результата, и ваша задача, как разработчика, — не только уметь воспользоваться всеми способами, но и выбрать наиболее быстрый и оптимальный для последующей работы приложений.

Сообщество: QlikCommunity и форум

Не забывайте, что есть ресурсы на русском языке:

  • Наш блог Data-Daily, где более 25 экспертов публикуют 3 раза в неделю интересные посты и «фишки» по работе с QlikView и Qlik Sense. Напоминаем вам подписаться на дайджесты, если вы еще этого не сделали.
  • Обучающий канал «Аналитика с Qlik» в Telegram – ежедневно публикуем новости из мира Qlik, «фишки» по разработке и визуализации, кейсы, советы. Подключайтесь тут: https://telegram.me/qlikrussia
  • Независимый QlikView-Forum, который развивает автор Data-Daily, Евгений Ильин. Форум, конечно, уже вырос из своего исторического названия, и дает советы и по QlikView, и по Qlik Sense. Наши консультанты тоже помогают решать пользователям форума сложные вопросы.
  • Русскоязычная группа на официальном сообществе вендора, QlikCommunity: «Qlik Россия и СНГ»

Ну и, конечно, используйте очень важный ресурс на английском языке: глобальное сообщество QlikCommunity. Здесь можно найти много полезной информации и с большой вероятностью ответ на ваш вопрос (особенно, если вы только начинаете свой путь в Qlik).

Первая тренировка: создание дэшборда

Итак, давайте теперь создадим первый дэшборд (скачать его можно будет в конце поста). Ниже я опишу ключевые шаги по созданию дэшборда, которыми вы сможете руководствоваться и в дальнейшем:

1. Оцените данные

Обратимся к нашему примеру с продажами.

  • Customer – Покупатель, человек, который купил продукт в определенном количестве
  • Sales Order ID – Уникальный номер продукта, по которому осуществляется доставка покупателю
  • Ship Date – Дата, в которую продукты покинули склад для доставки покупателю
  • Product – Продукт
  • Sales – Продажи, измерение
  • Quantity – Количество, измерение

Данные выше показывают нам информацию о продажах и количестве по продуктам для каждого клиента. Давайте создадим наш шаблон, а потом отчет.

2. Шаблон

Мы хотим показывать данные по году, месяцу и дню. Реализуем это с помощью скрипта:

Newbies_DateTypes.PNG

Посмотрите, что у нас получилось после небольшой работы:

Newbies_TemplateHeader

3. KPI

Какими будут наши KPI? Здесь у нас есть два измерения, количество и продажи, так давайте сконцентрируемся на создании отчета:

Newbies_KPI

Когда пользователь будет работать с этими данными, он увидит распределение значений по процентам:

Newbies_KPI_Selected

4. Метрики

Далее, продумаем, какую дополнительную информацию мы можем получить из имеющихся данных. Например, получаем вот такие характеристики:

Newbies_OtherMetrics

5. Визуализация данных

В нашем случае мы выбрали пузырьковую диаграмму, чтобы показать изменения продаж по категориям товарам и количеству проданных единиц.

Newbies_Scatter Product

Каждый продукт представлен пузырем, размер пузыря определяется количествм покупателей, купивших данный товар.

Newbies_Scatter Product_NoLog

6. Порядок

Данные – это история, которая читается с верхнего края, вниз, налево, а затем направо.

Итоговый вариант дэшборда вы можете скачать здесь.

Newbies_Screen1

Newbies_Screen2.PNG

Скачать приложение Дэшборд по продажам

На этом сегодня все! Желаю вам успехов в деле освоения Qlik!

Источник