MicroStrategy - Szybki przewodnik
Jako narzędzie Business Intelligence z szerokim zakresem możliwości, MicroStrategy ma potężne funkcje, które pomagają znaleźć odpowiedzi i spostrzeżenia w analizie danych biznesowych. Oto niektóre z ważnych funkcji.
Odkrywanie danych
Ta funkcja umożliwia MicroStrategy łączenie się z dowolnym źródłem danych i łączenie danych z różnych źródeł. Może łączyć się ze źródłami relacyjnymi, plikami płaskimi, źródłami dużych zbiorów danych, platformami mediów społecznościowych i systemami chmurowymi, by wymienić tylko kilka.
Przekształcanie danych
Ta funkcja pomaga w transformacji i modyfikacji danych dzięki szerokiemu zestawowi wbudowanych funkcji do porządkowania i analizowania danych. Użytkownicy biznesowi korzystają z automatycznych rekomendacji, podczas gdy naukowcy zajmujący się danymi mogą wykorzystać pełen zakres możliwości spierających się. Istnieją skrypty historii, które zapamiętują transformacje danych i można je ponownie zastosować do dowolnej analizy.
Eksploracja danych i analiza predykcyjna
MicroStrategy ma szeroki zakres natywnych możliwości analitycznych z opcją łatwego włączenia narzędzi do eksploracji danych i modelowania innych firm. Usługi Data Mining mogą być używane przez użytkowników biznesowych, projektantów raportów i analityków do przeglądania i tworzenia raportów predykcyjnych oraz dystrybucji tych raportów do użytkowników na dowolnym urządzeniu.
Biblioteka funkcji analitycznych
Posiada obszerną bibliotekę ponad 300 funkcji OLAP, funkcji matematycznych, finansowych i eksploracji danych, które można wykorzystać do lepszego zrozumienia relacji między danymi, tworzenia wskaźników biznesowych i wskaźników KPI na najwyższym poziomie lub tworzenia zaawansowanych analiz statystycznych.
Rozszerzalna biblioteka wizualizacji
Zawiera gotowe siatki, wykresy i wbudowane narzędzia do wizualizacji danych. Umożliwia także dodanie setek wizualizacji open source dostępnych od D3 lub innych dostawców z wbudowanymi narzędziami, które pomagają w procesie integracji. Posiada również konstruktora wizualizacji i SK do kodowania nowej wizualizacji od podstaw.
Pulpity nawigacyjne w czasie rzeczywistym
Możesz budować pulpity nawigacyjne, które mogą pozyskiwać dane na żywo, aby zapewnić monitorowanie najbardziej aktualnych informacji w czasie rzeczywistym. Dzięki zaplanowanym aktualizacjom, które mają kontrolowane interwały, użytkownicy mogą mieć zagwarantowane najnowsze dane.
Wbudowany BI
MicroStrategy zawiera kilka gotowych do projektowania portletów, które nie wymagają dodatkowego kodowania. Te portlety umożliwiają organizacjom bezproblemowe osadzanie funkcjonalności MicroStrategy między innymi w IBM WebSphere, Oracle WebLogic, Microsoft SharePoint i SAP NetWeaver. Zestaw do integracji portalu zawiera przykładowy kod i dokumentację do integracji MicroStrategy Web z innymi portalami korporacyjnymi.
Platforma mobilna
Istniejące wizualizacje, raporty i pulpity nawigacyjne są natychmiast dostępne na platformach mobilnych po ich utworzeniu.
Pobierz MicroStrategy Desktop
Bezpłatną edycję osobistą MicroStrategy Desktop można pobrać z Microstrategy Desktop . Aby pobrać, musisz się zarejestrować, podając swoje dane.
Po pobraniu instalacja jest bardzo prostym procesem, w którym musisz zaakceptować umowę licencyjną i podać folder docelowy do przechowywania wersji dla komputerów stacjonarnych. Wersja na komputer jest dostępna zarówno dla systemu Windows, jak i Mac OS. W tym samouczku rozważymy tylko wersję systemu Windows. Poniższe zrzuty ekranu opisują kroki konfiguracji.
Uruchom Kreatora instalacji
Dwukrotnie kliknij MicroStrategy Desktop-64bit.exe, aby wyświetlić ekran umożliwiający uruchomienie programu instalacyjnego. KliknijNext.
Wymagane komponenty
W zależności od środowiska Windows do działania MicroStrategy może być potrzebne dodatkowe oprogramowanie platformy Windows. .Net Framework to typowy wymóg. Sam o to dba proces instalacji.
Po pomyślnym wykonaniu powyższych kroków MicroStrategy Desktop jest dostępny w Twoim systemie.
Sprawdź instalację
Aby sprawdzić, czy MicroStrategy Desktop został pomyślnie zainstalowany, otwórz menu Start w systemie Windows i kliknij ikonę MicroStrategy. Otworzy się następujące okno potwierdzające instalację MicroStrategy Desktop.
Środowisko MicroStrategy Desktop jest bardzo intuicyjne. Posiada proste menu do importowania danych do analizy i eksportowania wyników analizy. Menu zawiera również funkcje umożliwiające w razie potrzeby łączenie się z serwerem, przeglądanie dostępnych zestawów danych, galerii wizualizacji, opcji filtrowania danych itp.
Desktop Windows
Poniższy zrzut ekranu przedstawia obraz okien pulpitu MicroStrategy.
Poniżej znajduje się krótki opis każdego z tych okien.
Dataset Panel- Służy do dodawania wymaganych zestawów danych do analizy. Zestawy danych mogą pochodzić z dowolnego zgodnego źródła. W tej sekcji można również połączyć się z zestawami danych dostępnymi na serwerze MicroStrategy.
Editor Panel- Służy do wprowadzania wymaganych wierszy i kolumn ze zbioru danych do analizy. Do dostępnej tutaj analizy danych można również zastosować różne macierze lub wyrażenia matematyczne.
Properties Panel- Ten panel służy do ustawiania formatów wyświetlania danych, takich jak rozmiar czcionki, wyrównanie kolorów. itp.
Filter Panel - Ten panel służy do stosowania różnych filtrów do analizowanych zestawów danych.
Visualizations- To panel, który pokazuje analizę danych. Możesz przeciągnąć obiekty danych do tego panelu i zastosować metodę wizualizacji, aby zobaczyć wyniki.
Visualization Gallery- Ten panel wyświetla dostępne wbudowane wizualizacje, które można zastosować bezpośrednio do zbioru danych. Dostępne są różne wizualizacje - mapy cieplne, wykresy słupkowe, wykresy bąbelkowe, diagramy sieciowe itp. Umożliwia również tworzenie niestandardowych wizualizacji.
MicroStrategy ma architekturę opartą na metadanych. Metadane to centralne repozytorium, które przechowuje wszystkie używane przez nie obiekty. Również metadane mogą być używane przez dowolny produkt MicroStrategy, co zapewniło jednolitość wartości obiektów. Obiekty przechowywane w metadanych są wielokrotnego użytku.
Warstwy obiektów
Poniższy diagram przedstawia różne warstwy obiektów utworzonych i przechowywanych w metadanych MicroStrategy.
Administration Objects - Ta warstwa obiektów określa parametry bezpieczeństwa, grupowania użytkowników i wydajności, które zarządzają aplikacjami MicroStrategy.
Report Objects - Ta warstwa obiektów łączy bloki konstrukcyjne z warstw obiektów schematu i analizy, aby zapewnić wnikliwą analizę tekstową i wizualną.
Analysis Objects- Ta warstwa obiektów zapewnia bloki konstrukcyjne do zaawansowanej analizy. Obiekty analizy są budowane na obiektach utworzonych w warstwie schematu.
Schema Objects - Ta warstwa obiektów zapewnia logiczną abstrakcję schematu bazy danych dostosowaną do modelu biznesowego.
Architektura ROLAP
MicroStrategy może uzyskiwać dostęp do danych z hurtowni danych, baz danych kostek, plików płaskich, operacyjnych baz danych, takich jak ERP, CRMS, aplikacje internetowe itp. W tym celu wykorzystuje relacyjną architekturę OLAP.
Poniższy diagram przedstawia ogólną architekturę platformy MicroStrategy opisującą sposób uzyskiwania dostępu do danych z różnych źródeł przy użyciu obiektów metadanych.
Dynamic MDX Engine - Generuje zoptymalizowane wyrażenia wielowymiarowe (MDX) do interaktywnego uzyskiwania dostępu do baz danych kostek z SAP, Microsoft Analysis Services, Hyperion Essbase itp.
Dynamic SQL Engine - Generuje zoptymalizowany kod SQL do interaktywnego dostępu do hurtowni danych.
Freeform SQL Engine - Zapewnia bezpośredni dostęp do operacyjnych baz danych, plików tekstowych i arkuszy kalkulacyjnych za pośrednictwem graficznego narzędzia do tworzenia zapytań lub odręcznego SQL.
Ujednolicone metadane
Wreszcie MicroStrategy Architect może modelować wiele źródeł tak, jakby były one pojedynczym źródłem danych, przechowując wszystkie te informacje w ujednoliconych metadanych MicroStrategy.
MicroStrategy łączy się z prawie każdym dostępnym źródłem danych. Ma natywne złącza, które nawiązują połączenie z tymi źródłami danych, a także ma funkcję łączenia na żywo, która pobiera dane w razie potrzeby. Co ciekawe, pokazuje również ikony źródeł danych w celu szybszej identyfikacji źródła danych, którego szukasz.
Dodaj dane
Najprostszym sposobem wyszukiwania i wyboru wymaganego zestawu danych jest użycie opcji Dodaj dane dostępnej z ikoną + w menu głównym. Poniższy diagram przedstawia kroki, aby dodać dane.
Źródła danych
Po kliknięciu opcji Dodaj dane widzimy ikony różnych źródeł danych. Pomagają one w szybkiej identyfikacji źródła danych.
Wyszukaj źródło danych
Przy tak ogromnej liczbie dostępnych typów połączeń czasami musimy wpisać nazwę źródła danych lub odfiltrować ją z małej grupy nazw zestawów danych. MicroStrategy posiada funkcję zaawansowanego wyszukiwania, która to umożliwia.
Dodawanie danych z plików
W tej sekcji zobaczymy, jak dodać plik Excela jako źródło danych i stworzyć prostą wizualizację.
Wybierz plik Excel
Kliknij opcję Dodaj dane i wybierz Excel dostępny pod pokazanymi w kolejności alfabetycznej nagłówkami E. Okno pokazuje opcję Wybierz plik i klikając ją możemy przeglądać lokalny system, aby wybrać wymagany plik Excela. W poniższym przykładzie mamy przykładowy plik zawierający dane pracowników organizacji.
Przygotuj plik Excel
Przed zaakceptowaniem zawartości pliku Excel możemy podejrzeć, a także edytować dane w nim zawarte. Po wybraniu pliku widzimy przycisk Przygotuj dane obok przycisku Zakończ. Kliknięcie go tworzy podgląd danych obecnych w pliku.
Przygotuj wizualizację
Po kliknięciu przycisku Zakończ, po wyświetleniu podglądu danych, zostanie wyświetlone okno MicroStrategy pokazujące wybrane obiekty danych.
Następnie możemy utworzyć prostą wizualizację z tego źródła danych, przeciągając kolumny w źródle danych do pól wierszy i kolumn. Można również dodać metrykę. Poniższy diagram przedstawia ostateczną wizualizację.
Przetwarzanie analityczne online (OLAP) to wielowymiarowa analiza danych biznesowych. Zapewnia możliwość wykonywania złożonych obliczeń, analizy trendów, itp. Usługi OLAP firmy MicroStrategy stanowią rozszerzenie MicroStrategy Intelligence Server. Wykorzystuje koncepcję Inmemory Business Intelligence. Pomaga to platformie BI znacznie poprawić wydajność i analizę.
Różne operacje OLAP w raporcie wykorzystują takie funkcje, jak aliasing, pasmowanie, sortowanie, obracanie, stronicowanie i tak dalej. Funkcje te nie powodują ponownego wykonania raportu w magazynie, a zatem mają znacznie krótszy czas odpowiedzi. Poniżej znajduje się krótki opis różnych funkcji OLAP dostępnych w MicroStrategy Desktop.
Aliasing - Ta funkcja służy do zmiany nazwy dowolnego obiektu w siatce raportu, na przykład nazw atrybutów, nazw konsolidacji, nazw grup niestandardowych i nazw metryk.
Banding - Służy do kolorowania grup wierszy lub kolumn, aby tworzyły pasma danych, które można łatwo zlokalizować i przeanalizować.
Page-by - Jest to sposób na segmentację danych w raporcie siatkowym poprzez umieszczenie dostępnych atrybutów, konsolidacji lub metryk na trzeciej osi zwanej osią strony.
Pivoting - Służy do zmiany układu kolumn i wierszy w raporcie w celu wyświetlenia danych z różnych perspektyw, takich jak przeniesienie obiektu z nagłówka wiersza do nagłówka kolumny i odwrotnie.
Sorting - MicroStrategy Desktop oferuje szybkie i zaawansowane sortowanie oraz hierarchiczne sortowanie wierszy lub kolumn.
Subtotals - Służy do dodawania, usuwania i edytowania sum pośrednich na różnych poziomach dla metryk w raporcie.
Thresholds - Próg podkreśla dane spełniające warunki zdefiniowane przez użytkownika.
Poniżej znajduje się przykład zastosowania progów.
Rozważ raport pracownika utworzony w poprzednim rozdziale przy użyciu pliku Excel. W raporcie zastosujemy kolory progów do różnych wynagrodzeń, wykonując następujące kroki.
Wybierz kolumnę progową
W raporcie pracowniczym kliknij kolumnę wynagrodzenia i wybierz próg z listy rozwijanej.
Zastosuj opcję progu
Kolejne okno zawiera opcje wyboru typu progu. Wybieramy próg oparty na kolorach z domyślnymi kolorami i wartościami.
W przypadku, gdy chcemy zbadać inne opcje progów innych niż domyślne, możemy kliknąć Zaawansowany edytor progów, który pokazuje następujące dodatkowe opcje.
Wynik progowy
Ostateczny wynik progu pokazano na poniższym obrazku, który przedstawia różne wartości wynagrodzenia zgodnie z wybranym kolorem progu.
Obiekty MicroStrategy pojawiają się w warstwie systemowej i można ich używać w wielu projektach. Obiekty konfiguracyjne obejmują obiekty, takie jak użytkownicy, instancje bazy danych, identyfikatory logowania do bazy danych i harmonogramy.
Po zalogowaniu się do MicroStrategy Developer jako administrator otrzymujemy opcję Administracja w MicroStrategy Secure Enterprise. Rozwinięcie tej opcji daje nam różne obiekty konfiguracyjne, które są omówione w następnych sekcjach.
Menedżer użytkownika
Te obiekty są używane przez administratora do zarządzania użytkownikami MicroStrategy. Jest skonfigurowany do obsługi następujących konfiguracji użytkownika. Oferuje następujące opcje konfiguracji -
User authentication - Aby umożliwić użytkownikowi wejście do środowiska.
User groups - Zbiór użytkowników, którym przypisano określone uprawnienia.
User privileges - Aby używać tylko podzbioru wszystkich funkcji dostępnych w środowisku.
User permissions - Aby zezwolić / zabronić korzystania z określonego obiektu.
Manager konfiguracji
Te obiekty są używane do zarządzania informacjami o łączności z bazą danych. Przechowują informacje o ścieżce i poświadczeniach dla wielu baz danych, z którymi MicroStrategy może się łączyć. Oferuje następujące opcje konfiguracji -
Database instance - nazwa instancji bazy danych i jej poświadczenia.
The Connection lifetime - Ten limit to maksymalny czas, przez jaki wątek połączenia z bazą danych pozostaje w pamięci podręcznej.
Events - Uruchamia zadania związane ze zdarzeniem w bazie danych.
Security role - Kontroluj dostęp użytkownika do różnych obiektów w bazie danych.
Monitor systemu
Istnieje wiele monitorów systemowych, które pomagają w określaniu stanu środowiska MicroStrategy. Pomagają w przewidywaniu obciążenia systemu i wszelkich problemów z wydajnością, które mogą się pojawić. Poniżej przedstawiono niektóre ważne opcje monitora systemu.
Jobs - Monitoruje aktualnie wykonywane zadania.
User Connections - Monitoruje liczbę połączeń użytkowników w danym czasie.
Caches - Monitoruje liczbę pamięci podręcznych i ich rozmiary.
Administracja systemu
Ta czynność administracyjna obejmuje tworzenie różnych projektów, przydzielanie klastrów do projektów i planowanie okien obsługi.
Kiedy tworzony jest nowy projekt MicroStrategy, użytkownicy mający dostęp do tego projektu mogą tworzyć obiekty i przechowywać je tylko w swoich folderach osobistych w tym projekcie. Jednak czasami pożądane jest udostępnienie wielu obiektów MicroStrategy innym użytkownikom. W takim scenariuszu użytkownik grupy administracyjnej może tworzyć i umieszczać różne obiekty MicroStrategy w folderze publicznym.
Użytkownicy bez uprawnień administracyjnych mogą tylko wyświetlać i używać obiektów z folderu publicznego, ale nie mogą usuwać ani tworzyć nowych obiektów w folderze publicznym.
Aby uzyskać dostęp do folderu publicznego, zaloguj się do programisty MicroStrategy jako administrator i przejdź do opcji Obiekty publiczne. Po rozwinięciu przycisku otwiera się następujący ekran pokazujący różne obiekty publiczne dostępne w MicroStrategy.
Obiekty schematu to obiekty MicroStrategy, które są logiczną reprezentacją struktur hurtowni danych. To są obiekty, o których decyduje się podczas tworzenia projektu MicroStrategy.
Zaloguj się do programisty MicroStrategy jako administrator. Przejdź do samouczka MicroStrategy i rozwiń opcję Obiekty schematu. Otworzy się następujący ekran, pokazujący różne obiekty schematu.
Poniżej przedstawiono różne obiekty schematu wraz z ich opisem.
Facts - Są to wartości liczbowe, które można zagregować, aby przedstawić wartość niektórych danych biznesowych.
Attributes- Reprezentują szczegółowość danych w tabeli faktów. Zwykle są to dane opisowe z firmy.
Hierarchies- Reprezentują związek między różnymi wartościami atrybutów. Pomagają w przeprowadzaniu drążenia i drążenia danych.
Functions and Operators - Są to różne wbudowane funkcje matematyczne i operatory dostępne w MicroStrategy w celu zastosowania obliczeń do danych.
Tables - Po prostu przedstawiają dane w formie tabelarycznej (kolumny i wiersze).
Transformations - Są to funkcje transformacji danych wykorzystywane do analizy danych na podstawie szeregów czasowych.
Partition Mapping - Ta funkcja służy do tworzenia logicznego podziału partycji tabel faktów, dzięki czemu zapytania stają się bardziej wydajne.
Każdy raport w MicroStrategy jest tworzony przy użyciu pewnych bazowych obiektów, które reprezentują scenariusz biznesowy. Obiekty te razem reprezentują zestaw danych żądanych przez użytkownika raportu, a także relacje między różnymi elementami danych.
Aby uzyskać obiekty raportu raportu, otwórz raport i kliknij ikonę obiektu raportu, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Powyższy zrzut ekranu przedstawia obiekty raportu użyte w raporcie.
W obecnym przykładzie mamy trzy obiekty raportu -
Category - Jest to atrybut raportu pokazujący kategorię sprzedawanych produktów.
Region - Jest to atrybut raportu pokazujący region sprzedawanych produktów.
Year - Jest to atrybut zawierający dwa obiekty metryczne (zysk i przychód).
Obiekty raportu są bardzo ważne z punktu widzenia projektowania raportu, ponieważ decydują, które pola ze źródła danych mają trafiać do raportu, a także o obliczeniach zastosowanych na tych polach.
Raporty utworzone w MicroStrategy można zobaczyć z innej perspektywy. Niektóre mogą być postrzegane tylko jako liczby i tekst, a inne tylko jako wykresy. Możemy również połączyć razem wizualizacje tekstowe i graficzne.
Raporty utworzone w MicroStrategy można zobaczyć z innej perspektywy. Niektóre można postrzegać jako tylko liczby i tekst. Podczas gdy inne tylko jako wykresy. Możemy również połączyć razem wizualizacje tekstowe i graficzne.
Poniżej przedstawiono trzy typy raportów używane w aplikacji MicroStrategy Desktop.
Grid Reports - Raporty te wyświetlają tylko informacje tekstowe w postaci siatek przedstawiających wiersze i kolumny danych.
Graph Reports - Raporty te przedstawiają różne wykresy utworzone na podstawie zbiorów danych.
Combined Reports - Te raporty mogą przedstawiać kombinację raportów siatkowych i graficznych.
Omówmy szczegółowo tego typu raporty.
Raporty siatkowe
Rozważ raport utworzony wcześniej z danych pracowników. Ponieważ wyświetlamy tylko informacje tekstowe przedstawiające identyfikator pracownika i wynagrodzenie dla każdego z działów, jest to przykład raportu siatkowego.
Raporty wykresów
Możemy wybrać odpowiednią wizualizację graficzną danych z galerii wizualizacji dostępnych w MicroStrategy. Na poniższym zrzucie ekranu widzimy wykres słupkowy utworzony dla powyższego zestawu danych po prostu klikając wizualizację wykresu słupkowego dostępną w prawym okienku.
Wykres kombinacji
Możemy połączyć zarówno siatkę, jak i wykresy, dodając oba typy wizualizacji na jednym ekranie.
Operacja wycinania zbioru danych obejmuje tworzenie mniejszego zestawu danych przez filtrowanie jednego wymiaru. Pomaga w analizie związku między danym wymiarem a wszystkimi pozostałymi zmiennymi zbioru danych.
Rozważ zbiór danych All-Sales, który zawiera następujące wymiary -
- Linia biznesowa
- Linia produkcyjna
- Category
- Subcategory
- Sales
Poniższy zrzut ekranu przedstawia wykres z całym zestawem danych rzutującym wszystkie zmienne.
Teraz znajdźmy wartość sprzedaży dla każdej wartości w wymiarze kategorii. W tym celu możemy przejść do Edytor → Wizualizacja i zachować kategorię wymiaru na osi pionowej.
Następnie utrzymuj sprzedaż na osi poziomej. Jako sprzedaż wybierz również opcję Kolor według.
Spowoduje to wyświetlenie poniższego zrzutu ekranu ze schematem przedstawiającym dane sprzedaży dla każdej kategorii.
Operacja Dicing zbioru danych polega na utworzeniu mniejszego zbioru danych przez pobranie wielu wartości jednego wymiaru w odniesieniu do jednej wartości z innego wymiaru. Przykładowo otrzymujemy wartości sprzedaży dla różnych podkategorii produktów w odniesieniu do jednej kategorii. Tutaj istnieje hierarchiczna zależność między kategorią a podkategorią produktów.
Rozważ zbiór danych superstore, który zawiera następujące wymiary -
- Segment klientów
- Kategoria produktu
- Podkategoria produktu
- Profit
Poniższe zrzuty ekranu pokazują kroki, aby podzielić dane w odniesieniu do wymiarów segmentu klientów i podkategorii produktu.
Krok 1
Najpierw utwórzmy raport w postaci siatki z wymiarami Segment klienta i podkategorią Produkt. Możemy również dodać metrykę Zysk.
Krok 2
Następnie utwórzmy filtr, używając wymiaru segmentu klientów. Dla tego filtru wybieramy wartość „Segment klientów”. Jednak wartość zysku otrzymujemy dla wszystkich wartości podkategorii w tym segmencie klientów. Tutaj dane są podzielone na kostki w podkategoriach dla danego segmentu klientów.
Obracanie danych w tabelach odbywa się, gdy chcemy zamienić pozycje kolumn i wierszy. Nazywa się to równieżrotating data. Zmiana takiej struktury prowadzi do różnego rodzaju podsumowań danych.
Przykład
Wartość sprzedaży dla tabeli All_sales jest podsumowana dla każdej linii biznesowej. Na poniższych zrzutach ekranu każdy wiersz przedstawia linię biznesową i wartość sprzedaży dla każdej linii produktów w różnych kolumnach.
Jeśli jednak chcemy, aby wynik był wyświetlany jako linia produktów w każdym wierszu i linia biznesowa w każdej kolumnie, musimy zastosować przestawianie. Poniżej przedstawiono kroki, aby zastosować oś.
Krok 1
Utwórz tabelę z wymaganymi wymiarami i miarami, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu. W tym miejscu sprzedaż jest podsumowana i pokazana dla każdej linii biznesowej w każdym wierszu.
Krok 2
Korzystając z edytora wizualizacji, zamień wymiary w wierszach i kolumnach. Użyj przycisku zamiany, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Wynik
Jak widać, podsumowanie sprzedaży jest teraz wyświetlane dla linii produktów w każdym wierszu.
Drążenie w dół to proces schodzenia w dół w hierarchii wymiarów w celu uzyskania bardziej szczegółowych wartości miar. W zbiorze danych z więcej niż jednym wymiarem, które są ze sobą połączone w sposób hierarchiczny, zaczynamy od wymiaru na górze, a następnie stopniowo dodajemy więcej wymiarów, aby uzyskać nowe szczegółowe wartości.
Opcje analizy szczegółów zapewniają lepszy wgląd w sposób agregowania różnych wartości na każdym poziomie.
Przykład
W zbiorze danych all_slaes rozważmy następujące 3 wymiary zastosowane do miary Sales.
- Linia produkcyjna
- Category
- Subcategory
Poniżej przedstawiono kroki, aby przeprowadzić drążenie w dół.
Krok 1
Utwórz wizualizację z wymiarami - linia produktów i zmierz sprzedaż, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Dodaj kategorię wymiaru do wizualizacji poniżej linii produktów. Jak widać, zmienia się wartość kolumny sprzedaży, odzwierciedlając wartości dla każdej kategorii pod linią produktów.
Krok 3
Następnie dodajmy podkategorię wymiaru poniżej kategorii wymiaru i dalej zmieniamy wartości w kolumnie sprzedaży.
Rollup to proces przesuwania się w górę w hierarchii wymiarów w danym zbiorze danych. W miarę przechodzenia w górę wartości miary stają się mniej szczegółowe i bardziej podsumowane. Jest to przeciwieństwo drążenia. Na przykład w hierarchii Obszar → region → kraj przechodzimy z obszaru do kraju i ostatecznie wartości są podsumowywane na poziomie kraju. Ten proces nazywa się Rollup.
Przykład
W zbiorze danych o nazwie All_Sales rozważmy następujące wymiary zestawienia.
- Linia produkcyjna
- category
- Subcategory
Krok 1
Utwórz wizualizację ze wszystkimi trzema wymienionymi powyżej wymiarami i sprzedażą jako wartością miary.
Krok 2
Usuńmy podkategorię wymiaru z powyższej wizualizacji. Teraz wynik pokazuje podsumowanie na poziomie kategorii. Aby usunąć, kliknij prawym przyciskiem myszy i wybierz opcję Usuń z opcji.
Krok 3
Wynik pokazuje teraz wartość sprzedaży na poziomie kategorii.
Metryki w MicroStrategy to obliczenia wykonywane na danych. Są to kolumny pochodne, które pokazują wyniki, takie jak suma lub średnia niektórych wartości liczbowych kolumny w danych źródłowych.
Są przydatne przy tworzeniu niestandardowych obliczeń wymaganych przez biznes. Tworzenie metryki wymaga użycia wbudowanych funkcji już dostępnych w MicroStrategy. Edytor formuł służy do tworzenia formuły dla metryki.
Przykład
W tym przykładzie staramy się znaleźć średnią sprzedaż dla każdej podkategorii w każdej kategorii na podstawie danych sprzedaży. Można to zrobić, tworząc metrykę, która wykorzystuje funkcję Avg do znalezienia średniej sprzedaży. Kroki tworzenia i używania tej metryki są następujące.
Krok 1
Utwórz raport z kategorią i podkategorią jako dwiema kolumnami. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy w dowolnym miejscu pod zakładką źródła danych iw pobliżu dowolnego z pól miar. Pojawi się wyskakujące okienko z opcją tworzenia metryki.
Krok 2
W edytorze Metric napisz formułę średniej sprzedaży. Zapisz dane, nadając im nazwę, np. „Śr. Sprzedaż”.
Krok 3
Teraz metryka AvgSales pojawia się jako miara w obszarze Dane pulpitu nawigacyjnego. Można go przeciągnąć do pola danych, a następnie pojawić w raporcie.
Metryka zagnieżdżona w MicroStrategy to obliczenia, w których jedna funkcja agregująca jest ujęta wewnątrz innej. Przydają się, gdy w projekcie hurtowni danych nie mamy danych przechowywanych na wymaganym poziomie szczegółowości. W takim przypadku tworzymy formułę wewnętrzną i zewnętrzną. Połączenie ich tworzy zagnieżdżoną metrykę.
Przykład
W tym przykładzie staramy się znaleźć średnią sprzedaż dla każdej podkategorii w porównaniu z całkowitą sprzedażą w każdej kategorii.
Krok 1
Utwórz raport z kategorią i podkategorią jako dwiema kolumnami. Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy w dowolnym miejscu pod kartą źródła danych i w pobliżu dowolnego pola miary. Pojawi się wyskakujące okienko z opcją tworzenia metryki. Tworzymy pierwszą metrykę z następującą formułą i nazywamy ją sum_subcat_sales.
Krok 2
Następnie tworzymy kolejną metrykę o nazwie Sprzedaż_kategorii. Piszemy w nim wewnętrzną formułę na sumę sprzedaży dla każdej kategorii oraz zewnętrzną formułę podającą średnią sprzedaż dla każdej kategorii, odpowiadającą podkategorii.
Krok 3
Na koniec przeciągnij obie nowo utworzone metryki do raportu, aby zobaczyć wynik.
Często potrzebujemy obliczonych metryk, które nie są jeszcze dostępne w źródle danych. W takich sytuacjach wartości metryki można obliczyć na podstawie istniejących metryk, korzystając z opcji tworzenia metryki. Zatem tworzenie metryki pochodnej jest podejściem do tworzenia wartości, których będziemy często potrzebować w raporcie, ale które nie istnieją w źródle danych.
Przykład
W tym przykładzie obliczymy łączny koszt wysyłki i cenę jednostkową produktu w danych sprzedaży supermarketu. Poniżej przedstawiono kroki, aby to obliczyć.
Krok 1
Stwórzmy raport przyczepności na podstawie sprzedaży w supermarketach. Raport zawiera podkategorię produktu jako atrybut i cenę jednostkową, a także koszt dostawy jako metryki.
Krok 2
Następnie kliknij prawym przyciskiem myszy w pobliżu dowolnej metryki i wybierz opcję tworzenia metryki. Daje nam to okno do napisania wzoru dla nowej metryki. Tutaj napisz formułę, której używamy w istniejących metrykach. Formuła jest taka, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 3
Nowa metryka pojawi się pod listą danych źródła danych. Przeciągamy go do istniejącego raportu siatki.
Metryki to wartości liczbowe, na których możemy zastosować obliczenia matematyczne, a także porównać je numerycznie. MicroStrategy desktop zapewnia pewną funkcjonalność porównywania wartości dwóch metryk przy użyciu funkcji filtrowania. W razie potrzeby możemy również utworzyć metrykę pochodną, aby dokonać złożonych porównań w oparciu o określone obliczenia.
Poniżej przedstawiono kroki, aby utworzyć porównanie między dwoma metrykami.
Krok 1
Utwórz wizualizację z raportem siatki, używając pliku superstore.xlx jako przykładowego zestawu danych. Następnie przeciągnij dwie metryki - Cena jednostkowa i Koszt wysyłki - pod zakładkę filtru, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Wprowadź określone wartości w warunku filtru obu danych, abyśmy mogli porównać ich wartości w określonym zakresie. Poniższy zrzut ekranu przedstawia wynik po wprowadzeniu wartości.
Filtrowanie danych jest bardzo ważną częścią analizy i wizualizacji danych. MicroStrategy Desktop zapewnia różnorodne opcje filtrowania danych w raporcie. Posiada proste filtry, które pobierają dane na podstawie wartości wybranych przez użytkownika. Posiada również funkcje do tworzenia złożonych funkcji, które będą filtrować dane na podstawie obliczeń.
W tym rozdziale nauczymy się podstawowych kroków tworzenia filtru w kolumnie z wartościami nienumerycznymi.
Przykład
W tym przykładzie staramy się utworzyć filtr dla podkategorii pól w raporcie siatkowym składającym się z kategorii pól, podkategorii i sprzedaży.
Krok 1
Utwórz nową wizualizację, wybierając kategorię pól, podkategorię jako wiersze i sprzedaż jako metrykę. Wizualizacja jest pokazana na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Przejdź do zakładki Filtr obok zakładki Edytor. Przeciągnij podkategorię pól na tę kartę. Automatycznie utworzy filtr typu rozwijanego, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu. Zwróć również uwagę, że liczba wartości dla tego jest pokazana w nawiasach (25).
Krok 3
Teraz zaznacz zaznacz konkretne wartości, według których chcemy odfiltrować wyniki w raporcie. Po sprawdzeniu tych wartości w raporcie widoczne są tylko odpowiednie wyniki.
Zaawansowana funkcja filtrowania jest przydatna przy stosowaniu warunków filtrowania, które w innym przypadku wymagałyby skomplikowanych kroków. Na pulpicie MicroStrategy dostęp do tych funkcji uzyskujemy po utworzeniu filtru i zastosowaniu go do raportu.
Oprócz opcji pola wyboru mamy następujące dodatkowe opcje.
- Slider
- Pole wyszukiwania
- Przycisk radiowy
- Upuścić
W tym rozdziale przyjrzymy się szczegółowo opcji pola wyszukiwania.
Korzystanie z pola wyszukiwania
Opcja pola wyszukiwania jest dostępna po wybraniu już istniejącego filtra pola wyboru. Kliknij prawym przyciskiem myszy, aby uzyskać opcję typu wyświetlania, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 1
Zacznij pisać początkowe litery podkategorii, którą chcemy filtrować. Automatycznie wypełnia różne wartości ze zbioru danych. Wybieramy określone wartości, wybierając je za pomocą kliknięć.
Krok 2
Po zakończeniu selekcji otrzymujemy wynik w raporcie, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
W MicroStrategy możemy tworzyć skróty do filtrów. W tym celu musimy użyć wyników istniejącego raportu jako filtru dla innego raportu. Pierwszy raport sam staje się filtrem w nowym raporcie. Ten typ filtru jest nazywany filtrem skrótu do raportu.
Jest to część edycji serwera MicroStrategy i weźmiemy kilka przykładów z wbudowanych zestawów danych na serwerze MicroStrategy. Poniżej przedstawiono kroki tworzenia skrótu do filtra.
Krok 1
Otwórz edytor filtrów. Wybierz obszar definicji filtru i kliknij go dwukrotnie. Otworzy się okno dialogowe z opcją „Dodaj skrót do filtra”.
Krok 2
Na następnym ekranie pojawi się okno dialogowe filtru. Wpisz nazwę filtru, którego chcemy użyć lub kliknij przeglądaj i wybierz filtr, którego chcesz użyć.
Krok 3
Na koniec otwiera się następujący zrzut ekranu, który zawiera nazwę filtru i definicję filtru, która jest teraz skrótem do filtru.
Użytkownicy wielokrotnie uzyskują dostęp do raportów utworzonych na serwerach MicroStrategy, aby znaleźć nowe wyniki na podstawie dodatkowych danych zebranych w źródle raportów. Stąd dane w raporcie wymagają odświeżania zarówno okresowo, jak i na żądanie użytkownika.
Raporty w wersji MicroStrategy dla komputerów stacjonarnych można odświeżyć, po prostu ponownie zgłaszając dane. Odbywa się to za pomocą przycisku odświeżania dostępnego w menu.
Przykład
Rozważmy raport All_sales. Obecnie raport przedstawia dane, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Dodajmy trochę danych do źródła. Dodajemy kategorię zwierzęta wodne. Po kliknięciu przycisku odświeżania otrzymujemy nowy wynik, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Kiedy uruchamiamy raporty utworzone w MicroStrategy, pobierają one dane z hurtowni, aby zastosować obliczenia i wygenerować raport. Gdy wielu użytkowników żąda tego samego raportu, ale z innym zakresem wartości lub różnymi warunkami filtrowania, hurtownia musi powtórzyć podobne obliczenia dla każdego raportu, co wpływa na wydajność.
Aby tego uniknąć, MicroStrategy wykorzystuje inteligentne kostki, czyli obiekt znajdujący się w środkowej warstwie między raportami a magazynem.
Poniższy diagram przedstawia rolę inteligentnej kostki.
Inteligentna kostka jest udostępniana jako pojedyncza kopia w pamięci, wśród różnych raportów tworzonych przez wielu użytkowników. Zestaw danych jest zwracany z hurtowni danych i zapisywany bezpośrednio w pamięci Intelligence Server. Tworzonych jest wiele raportów, które zbierają dane z inteligentnej kostki zamiast wysyłania zapytań do hurtowni danych.
Oto cechy, dzięki którym inteligentne kostki są przydatne.
- Obsługuje dynamiczną agregację.
- Można zaplanować odświeżenie.
- Obsługuje tworzenie metryk pochodnych.
- Szybsza wydajność niż bezpośrednie wysyłanie zapytań do magazynu.
- W jednym panelu można użyć więcej niż jednej kostki.
Pulpit nawigacyjny składa się z wielu wizualizacji. Pokazuje wiele atrybutów pogrupowanych w oddzielne wizualizacje. Kiedy umieścimy jakiś wspólny atrybut lub metrykę w wielu wizualizacjach, łatwo jest przestudiować różnice między nimi.
W poniższym przykładzie utworzymy pulpit nawigacyjny pokazujący niektóre typowe atrybuty w wizualizacjach.
Krok 1
Utwórz wizualizację siatki, korzystając z przykładowego źródła danych superstore.xlsx. Przeciągamy atrybuty produkt - Podkategoria i Koszt wysyłki - do pola wierszy. Następnie wstawiamy drugą wizualizację do raportu, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Dodaj wszystkie powyższe atrybuty, a także dodatkowy atrybut o nazwie cena jednostkowa do nowo wstawionej wizualizacji, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 3
Na koniec zastosuj różne typy wizualizacji do tych siatek. Stosujemy wykres kołowy do górnej wizualizacji, a wykres mapy cieplnej do dolnej wizualizacji, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu. Wynik przedstawia pulpit nawigacyjny z niektórymi typowymi atrybutami używanymi w dwóch wizualizacjach.
Pulpit nawigacyjny składa się z wielu wizualizacji. Różne części pulpitu nawigacyjnego można sformatować, aby uzyskać lepszy wygląd, korzystając z dostępnej opcji formatowania panelu.
W poniższym przykładzie sformatujemy dashboard przy użyciu dodatkowych kolorów i wyróżnionych obszarów.
Krok 1
Rozważmy wizualizację dashboardu, którą stworzyliśmy w poprzednim rozdziale. Wybierz opcję formatowania pulpitu nawigacyjnego, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Następnie na ekranie, który wyskakuje z opcjami formatowania, takimi jak wybór czcionki, kolor wypełnienia i styl obramowania itp., Dokonaj wyboru, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 3
Na koniec formatowanie jest stosowane do pulpitu nawigacyjnego. Formatowanie odzwierciedla obie wizualizacje obecne na pulpicie nawigacyjnym.
MicroStrategy Desktop zapewnia 10 standardowych wykresów, które są łatwo dostępne do wykreślenia ze źródłem danych. Każdy z nich daje inny widok danych w zależności od liczby atrybutów lub metryk, których będziemy używać. Funkcje kolorowania w każdym z nich ułatwią zrozumienie różnych fragmentów danych obecnych w pojedynczej wizualizacji danych.
Galeria wizualizacji
W prawym skrajnym oknie MicroStrategy Desktop znajduje się galeria wizualizacji, która pokazuje opcje dla 10 różnych typów wykresów.
Grid - Przedstawia dane w postaci siatki danych jako wiersze i kolumny.
Heat Map - Wyświetla prostokąty w różnych kolorach, przedstawiające zakres wartości.
Bar Chart - Przedstawia pionowe paski o różnej długości, pokazujące siłę mierzonego parametru.
Line Chart - Pokazuje linie wskazujące na zmienność wartości jednej zmiennej względem drugiej.
Area Chart - Pokazuje obszary o różnych kolorach odpowiadające różnym wartościom.
Pie Chart - Pokazuje wycinki w okręgu, z rozmiarem wycinka odpowiadającym wartości mierzonej zmiennej.
Bubble Chart - Przedstawia wiele bąbelków odpowiadających zakresowi wartości zmiennej.
Combo Chart - Łączy wykres słupkowy i wykres liniowy w jedną wizualizację.
Map - Wyświetla dane jako znaczniki mapy na mapie interaktywnej.
Network - Służy do identyfikowania relacji między powiązanymi elementami i grupami wartości.
Poniższy zrzut ekranu przedstawia różne wizualizacje wykresów.
Wizualizacja siatki to najprostsza forma wizualizacji w MicroStrategy, a jednocześnie bardzo wydajna metoda analizy. Tutaj dane są prezentowane jako siatka z wierszami i kolumnami oraz nagłówkami kolumn. Zapewnia takie funkcje, jak sortowanie i drążenie danych.
Tworzenie wizualizacji siatki
Po załadowaniu wymaganego zestawu danych do środowiska MicroStrategy, przeciągamy wymagane pola do panelu edytora. Spowoduje to automatyczne utworzenie wizualizacji siatki. W poniższym przykładzie, jak pokazano, pobieramy odpowiednie pola ze zbioru danych i tworzymy siatkę.
Operacje w wizualizacji siatki
W wizualizacji siatki można przeprowadzić następujące operacje.
- Sortowanie danych w wielu kolumnach
- Zamiana kolumn i wierszy
- Przejdź do atrybutu
Sortowanie danych w wielu kolumnach
Wizualizacja siatki zapewnia możliwość jednoczesnego sortowania według wielu kolumn. Kliknij prawym przyciskiem myszy nazwę kolumny i wybierz opcję sortowania zaawansowanego. To prowadzi nas do ekranu, na którym możemy wybrać wszystkie kolumny i ich kolejność, aby przeprowadzić sortowanie.
Zamiana kolumn i wierszy
Możemy zamienić kolumny i wiersze w wizualizacji siatki, aby utworzyć raport przestawny. Po prostu przeciągnij i upuść kolumny do wierszy, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Drąż w atrybucie
Możemy drążyć atrybut w wizualizacji siatki, aby przejść do wartości następnego atrybutu w hierarchii. Kliknij prawym przyciskiem myszy nazwę kolumny i wybierz opcję wiercenia, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Wizualizacja Mapa Temperatur przedstawia sąsiednie kolorowe prostokąty, z których każdy reprezentuje atrybut ze zbioru danych. Pozwala szybko uchwycić stan i wpływ dużej liczby zmiennych jednocześnie. Na przykład mapy cieplne są często używane w branży usług finansowych do przeglądania stanu portfela.
Prostokąty charakteryzują się dużą różnorodnością i wieloma odcieniami kolorów, co podkreśla wagę poszczególnych elementów. W wizualizacji Mapa Temperatur -
Rozmiar każdego prostokąta przedstawia jego względną wagę.
Kolor każdego prostokąta przedstawia jego względną wartość. Na przykład większe wartości są zielone, a mniejsze wartości są czerwone.
Duże obszary reprezentują różne grupy danych.
Małe prostokąty reprezentują poszczególne elementy atrybutów.
Przykład
W tym przykładzie stworzymy wizualizację mapy cieplnej dla podkategorii produktów pod kątem generowanego przez nie zysku.
Krok 1
Utwórz pustą wizualizację i wybierz mapę cieplną z listy dostępnych wykresów. Jak widać, potrzebuje co najmniej 1 metryki i 1 atrybutu.
Krok 2
Dodajmy podkategorię produktu do zakładki grupowania i zyskajmy według rozmiaru i kolorowania według zakładek. Spowoduje to utworzenie prostokątów mapy cieplnej. Kolor zielony wskazuje na zysk powyżej 50%, a kolor czerwony na zysk poniżej 50%. Im mocniejszy odcień zieleni, tym większy zysk. Podobnie, im mocniejszy odcień czerwieni, tym mniejszy zysk.
Krok 3
Możliwe jest dodanie większej liczby atrybutów do klauzuli Grouping i wygeneruje dużą liczbę prostokątów. W tym przykładzie dodaj segment klienta i kontener produktu. Najeżdżając kursorem myszy na każdy prostokąt, możemy zobaczyć opis wszystkich atrybutów, które tworzą ten prostokąt.
Wizualizacja sieci służy do szybkiego i łatwego identyfikowania relacji między powiązanymi elementami danych. Na przykład wizualizacja sieci społecznościowej. Elementy atrybutów są wyświetlane jako węzły w wizualizacji, z liniami (zwanymi krawędziami) narysowanymi między węzłami, aby przedstawić relacje między elementami. Po utworzeniu wizualizacji użytkownicy mogą przeglądać charakterystykę węzłów i relacje między nimi, korzystając z opcji wyświetlania, takich jak rozmiar węzła, grubość krawędzi i kolor krawędzi.
Przykład
W tym przykładzie utworzymy wizualizację sieci między segmentem klientów a podkategorią produktów pod względem zysku. Tutaj segment klientów i podkategoria produktów są węzłami, podczas gdy zysk jest przewagą reprezentującą relacje między nimi.
Krok 1
Utwórz nową wizualizację, wybierając sieć jako opcję. Jak pokazano, należy dodać co najmniej 1 atrybut.
Krok 2
Dodaj segment klientów w „Od pozycji” i podkategorii produktu w polu „Do pozycji”. Również zysk z atrybutu jest dodawany do pola Rozmiar krawędzi. Poniższy diagram przedstawia utworzony diagram sieciowy. Grubość krawędzi jest proporcjonalna do wielkości zysku.
Krok 3
Dodanie zysku do koloru krawędzi daje lepszy diagram, który pokazuje różne kolory krawędzi na podstawie tego, jaki procent zysku reprezentuje dla danej podkategorii produktów z danego segmentu klientów.
Do tej pory widzieliśmy raportowanie z jednym źródłem danych jako źródłem. Ale możemy również dodać więcej niż jedno źródło danych do tego samego raportu. W takim przypadku przy tworzeniu wizualizacji możemy wykorzystać atrybuty i metryki z obu źródeł. Wynik wygląda tak, jakbyśmy mieli do czynienia z jednym źródłem danych. Dzieje się tak, ponieważ MicroStrategy łączy oba te źródła i wewnętrznie traktuje je jako jedno.
Poniżej przedstawiono kroki łączenia dwóch źródłowych zestawów danych i tworzenia wizualizacji.
Krok 1
Utwórz raport z jednym źródłem danych. W tym przykładzie użyjemy All_sales.xlsx. Następnie kliknij menu Nowe dane, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Teraz możesz zobaczyć oba źródła danych dostępne w Pulpicie nawigacyjnym. Atrybuty i metryki obu tych źródeł są dostępne pod ich nazwami.
Krok 3
Następnie przeciągnij atrybut „Linia biznesowa” z All_sales.xlsx do pola wierszy. Przeciągnij atrybuty „segment klientów” i „kategoria produktu” z drugiego zestawu danych do pola wierszy. Pojawi się wizualizacja siatki, pokazująca dane z obu zestawów danych.
Dashboard to dokument zawierający wiele wizualizacji wyświetlających jednocześnie wyniki. Podczas analizy danych może zaistnieć potrzeba zastosowania filtru, który pokaże wpływ filtra na każdą z wizualizacji obecnych w dashboardzie. Ponadto wszystkie wyniki powinny mieć zsynchronizowaną wartość. Jest to możliwe dzięki utworzeniu normalnego filtru i zastosowaniu go na pulpicie nawigacyjnym.
Poniżej znajduje się przykład zastosowania filtru do pulpitu nawigacyjnego.
Krok 1
Rozważmy dashboard, który stworzyliśmy w poprzednim rozdziale. Utwórzmy filtr, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Kliknij opcję Wybierz cel i zastosuj filtr do wizualizacji 2. Spowoduje to zmianę wyświetlanych wartości w wizualizacji2, jednak visulaization1 wyświetli zsynchronizowany wynik.
Krok 3
Po zastosowaniu filtru kliknij niektóre wartości kategorii produktów widoczne w sekcji filtrów na górnym pasku. Spowoduje to zmianę diagramów w zależności od wybranej wartości. W poniższym przykładzie wybraliśmy wiele wartości i można zauważyć, jak zmienia się wykres kołowy po wybraniu każdej z wartości.
Oprócz danych z różnych źródeł możemy również dodać dane z sieci do raportu MicroStrategy. Staje się częścią wizualizacji. Wizualizacja przedstawia całą stronę internetową, która pojawia się na niej osadzona.
Poniżej przedstawiono kroki, aby pobrać zawartość z Internetu.
Krok 1
Przejdź do menu + i wybierz opcję Kontener HTML, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Teraz pojawia się iframe Box z prośbą o wprowadzenie adresu URL witryny, którą chcemy wyświetlić. Wprowadź pełny adres URL, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 3
Na koniec pojawi się strona internetowa, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Formatowanie warunkowe w MicroStrategy polega na wyróżnieniu części wizualizacji, które w swoich wartościach spełniają pewne predefiniowane kryteria. Zwykle w przypadku metryk chcemy podkreślić wartości, które są większe niż określony procent. Mogą być również przykłady podkreślenia kategorii nazw produktów itp.
Na pulpicie MicroStrategy możemy to osiągnąć za pomocą funkcji progowej. W tym przykładzie zdefiniujemy kolor, który będzie używany do podświetlania pewnych wartości, gdy określony próg zostanie spełniony. Oto kroki.
Krok 1
Utwórz raport w postaci siatki z plikiem all_sales.xlsx jako przykładowym zestawem danych. Umieść atrybuty Linia biznesowa, Kategoria w siatce wraz z metryką sprzedaży. Kliknij prawym przyciskiem myszy metrykę sprzedaży, a otrzymamy opcję wyboru progu, jak pokazano na poniższym zrzucie ekranu.
Krok 2
Poniższy zrzut ekranu przedstawia opcje wyboru różnych kolorów w oparciu o procentową wartość sprzedaży.
Krok 3
Ostatecznie wynik zastosowania progu jest wyświetlany na poniższym zrzucie ekranu. W metryce Sprzedaż wartości są wyróżnione różnymi kolorami w oparciu o procentową wartość sprzedaży w porównaniu ze sprzedażą całkowitą.
Grupy niestandardowe to rodzaj atrybutów wirtualnych przydatnych do łączenia wielu atrybutów razem i przedstawiania ich jako jednego atrybutu. Przykładowo, jeśli chcemy analizować wynik sprzedaży co 4 miesiące zamiast co kwartał, to musimy stworzyć złożoną formułę, aby wybrać te miesiące i zastosować je w obliczeniach. Zamiast tego możemy utworzyć grupę niestandardową, łącząc wymagane miesiące i użyć tej grupy niestandardowej jako pojedynczego atrybutu.
Oto kroki, aby utworzyć grupę niestandardową.
Krok 1
Otwórz edytor grup niestandardowych i przeciągnij obiekt z przeglądarki obiektów, aby utworzyć grupę niestandardową.
Krok 2
Po zakończeniu powyższego kroku pojawi się następujące okno. Wybierz opcję Dodaj kwalifikację atrybutu.
Krok 3
Następnie przejrzyj i wybierz wymagane atrybuty, aby utworzyć grupę niestandardową.
Pamięć podręczna raportów to magazyn danych, który przechowuje informacje, których ostatnio zażądano od źródła danych, które mają być użyte w raporcie. Za każdym razem, gdy raport jest wykonywany po raz pierwszy, tworzona jest pamięć podręczna. Pamięć podręczna raportu zawiera wyniki, które zostały pobrane z bazy danych, plików lub źródeł internetowych.
Zalety pamięci podręcznej raportów
Poniżej przedstawiono niektóre korzyści, jakie uzyskujemy, korzystając z funkcji buforowania MicroStrategy.
Raport w pamięci podręcznej zwraca wyniki szybciej, ponieważ dane są już dostępne w oprogramowaniu MicroStrategy.
Czas wykonania obejmujący wszelkie obliczenia i metryki pochodne jest szybszy, ponieważ raporty w pamięci podręcznej nie muszą być uruchamiane względem źródła danych.
W pamięci podręcznej wyniki ze źródła danych są przechowywane i mogą być używane przez nowe żądania zadań, które wymagają tych samych danych.
Rodzaje pamięci podręcznej
W MicroStrategy są używane trzy typy pamięci podręcznej.
Report Caches- Są to wyniki, które są wstępnie obliczane i przetwarzane. Są one przechowywane w pamięci na komputerze Intelligence Server lub na dysku. Można je odzyskać szybciej niż wielokrotne ponowne wykonywanie żądania względem hurtowni danych.
Element Caches- Są to często używane elementy tabeli, które są przechowywane w pamięci komputera Intelligence Server. Można je szybko odzyskać, gdy użytkownicy przeglądają ekrany elementów atrybutów.
Object Caches - Są to obiekty metadanych przechowywane w pamięci na Intelligence Server, dzięki czemu można je szybko odzyskać przy kolejnych żądaniach.
Włączanie Cach
Pamięć podręczną można włączyć zarówno na poziomie raportu, jak i na poziomie projektu. Odbywa się to za pomocą edytora konfiguracji projektu.
Włączanie na poziomie projektu
Jeśli pamięć podręczna jest włączona na poziomie projektu, wszystkie raporty w projekcie będą korzystać z funkcji buforowania.
Włączanie na poziomie raportu
Po włączeniu na poziomie raportu tylko określone raporty będą korzystać z pamięci podręcznej. Nawet jeśli raportowanie jest wyłączone na poziomie projektu, będzie działać na poziomie raportu, jeśli zostanie włączone na poziomie raportu.
Wada pamięci podręcznej
Dane w pamięci podręcznej nie zawsze są najbardziej aktualne, ponieważ nie zostały one uruchomione w źródle danych od czasu utworzenia pamięci podręcznej. Można tego uniknąć, usuwając pamięć podręczną raportu przed wykonaniem raportu. Wymusza to ponowne wykonanie raportu za pośrednictwem źródła danych, a tym samym zwrócenie najnowszych danych ze źródła danych. Jednak do usunięcia pamięci podręcznej raportów potrzebne są uprawnienia administratora.
Data mart to mniejsza forma hurtowni danych, która spełnia określone potrzeby w zakresie analizy danych. Zwykle pochodzi jako mała część z większej hurtowni danych. Głównym celem tworzenia baz danych jest dokonanie pewnych analiz, które są trudne do wykonania poprzez zwykłą hurtownię ze względu na różny poziom szczegółowości danych w hurtowni lub stosowanie skomplikowanych obliczeń.
W MicroStrategy składnica danych jest tworzona za pomocą następujących kroków.
Krok 1
Otwórz raport w trybie edycji. Wybierz Datamart → Konfiguruj Datamart. Pojawi się następujące okno.
Krok 2
Wybierz odpowiednią lokalizację z menu rozwijanego instancji bazy danych.
Krok 3
Wybierz opcję tworzenia nowej tabeli, jeśli tabela ma być tworzona ponownie za każdym razem, gdy uruchamiany jest raport. Lub możesz dodać do istniejącej tabeli, aby dane zostały dodane do wyniku z poprzedniego uruchomienia.
Po pomyślnym wykonaniu powyższych trzech kroków zbiorcza baza danych zostanie dodana do raportu.
Modelowanie predykcyjne to matematyczne podejście do budowania modeli na podstawie istniejących danych, które pomaga w znalezieniu przyszłej wartości lub trendu zmiennej. Tworzenie takich modeli wymaga bardzo ciężkiej analizy matematycznej i statystycznej.
Poniżej znajduje się kilka przykładów wykorzystania modelowania predykcyjnego.
Prognoza pogody.
Uczelnia próbuje przewidzieć, czy student zdecyduje się zapisać, stosując modele predykcyjne do danych kandydatów i historii przyjęć.
W sklepie detalicznym, aby dowiedzieć się, które dwa produkty będą się najlepiej sprzedawać razem.
W branży lotniczej do oszacowania liczby pasażerów, którzy nie pojawią się na lot.
MicroStrategy może pomóc w przeprowadzaniu modelowania predykcyjnego, ponieważ jego usługi eksploracji danych są w pełni zintegrowane z platformą BI.
Analiza predykcyjna z wykorzystaniem MicroStrategy
MicroStrategy oferuje usługi eksploracji danych, które umożliwiają użytkownikom importowanie PMML (Predictive Model Markup Language) z narzędzi eksploracji danych innych firm, które mogą być następnie używane do tworzenia raportów predykcyjnych.
PMML to standard XML, który reprezentuje modele eksploracji danych opracowane i przeszkolone przez narzędzie do eksploracji danych. PMML obsługuje wiele różnych algorytmów eksploracji danych, w tym regresję, sieci neuronowe, grupowanie, drzewa decyzyjne i asocjacje. Obejmuje transformację danych i statystyki opisowe.
Poniższy diagram opisuje proces tworzenia predykcyjnych raportów modelu danych w MicroStrategy.
Po zaimportowaniu do MicroStrategy możemy ulepszyć model, korzystając z następujących funkcji.
Funkcje modelowania predykcyjnego
Poniżej znajduje się lista funkcji, które podkreślają siłę MicroStrategy do wykorzystania jako narzędzie do modelowania predykcyjnego.
Built-in Data Mining Functions - Istnieje 250 funkcji podstawowych, OLAP, matematycznych, finansowych i statystycznych, których można użyć do tworzenia kluczowych wskaźników wydajności.
Data Mining Integration Using PMML - Umożliwia użytkownikom importowanie PMML z narzędzi eksploracji danych innych firm, które mogą być następnie wykorzystywane do tworzenia raportów predykcyjnych.
User Scalability - Setki tysięcy użytkowników, zarówno wewnętrznych, jak i spoza przedsiębiorstwa, mogą uzyskać dostęp do tej funkcji.
Data Scalability - Relacyjna architektura OLAP (ROLAP) firmy MicroStrategy w połączeniu z technologią Intelligent Cube może obsługiwać bazę danych dowolnego rozmiaru, zapewniając jednocześnie wysoką wydajność.