MicroStrategy - Hızlı Kılavuz

MicroStrategy, çok çeşitli yeteneklere sahip bir İş Zekası aracı olarak, iş verileri analizinde yanıtlar ve içgörüler bulmaya yardımcı olan güçlü özelliklere sahiptir. Aşağıda bazı önemli özellikler verilmiştir.

Veri Keşfi

Bu özellik, MicroStrategy'nin herhangi bir veri kaynağına bağlanmasını ve çeşitli kaynaklardan gelen verileri harmanlamasını sağlar. İlişkisel kaynaklara, düz dosyalara, büyük veri kaynaklarına, sosyal medya platformlarına ve bulut sistemlerine bağlanabilir.

Veri Karıştırma

Bu özellik, kapsamlı bir yerleşik veri düzenleme ve ayrıştırma yetenekleriyle veri dönüştürme ve değiştirmeye yardımcı olur. İş kullanıcıları otomatik önerilerden yararlanırken, veri bilimcileri tüm mücadele yeteneklerinden yararlanabilir. Veri dönüşümlerini hatırlayan ve herhangi bir analize yeniden uygulanabilen geçmiş komut dosyaları vardır.

Veri Madenciliği ve Tahmine Dayalı Analiz

MicroStrategy, üçüncü taraf veri madenciliği ve modelleme araçlarını kolayca birleştirme seçeneği ile çok çeşitli yerel analitik yeteneklere sahiptir. Veri Madenciliği Hizmetleri, iş kullanıcıları, rapor tasarımcıları ve analistler tarafından tahmine dayalı raporları görüntülemek ve oluşturmak ve bu raporları herhangi bir cihazdaki kullanıcılara dağıtmak için kullanılabilir.

Analiz İşlevleri Kitaplığı

Veriler arasındaki ilişkileri daha iyi anlamak, iş ölçümleri ve üst düzey KPI'lar oluşturmak veya gelişmiş istatistiksel analizler oluşturmak için kullanılabilecek 300'den fazla OLAP, matematiksel, finansal ve veri madenciliği işlevlerinden oluşan kapsamlı bir kitaplığa sahiptir.

Genişletilebilir Görselleştirme Kitaplığı

Kullanıma hazır ızgaralar, grafikler ve yerleşik veri görselleştirme araçlarına sahiptir. Ayrıca, entegrasyon sürecine yardımcı olan yerleşik araçlarla D3 veya diğer sağlayıcılardan temin edilebilen yüzlerce açık kaynaklı görselleştirmenin eklenmesine izin verir. Ayrıca sıfırdan yeni bir görselleştirmeyi kodlamak için bir görselleştirme oluşturucu ve SK'ye sahiptir.

Gerçek Zamanlı Gösterge Tabloları

En güncel bilgilerin gerçek zamanlı izlenmesini sağlamak için canlı verileri kaynaklayabilen gösterge tabloları oluşturabilirsiniz. Kontrol edilebilir aralıklara sahip planlanmış güncellemelerle, kullanıcılara en son veriler garanti edilebilir.

Gömülü BI

MicroStrategy, ek kodlama gerektirmeyen, kullanıma hazır, geliştirmeye hazır birkaç portlet ile birlikte gelir. Bu portletler, kuruluşların MicroStrategy işlevselliğini diğerleri arasında IBM WebSphere, Oracle WebLogic, Microsoft SharePoint ve SAP NetWeaver ile sorunsuz bir şekilde yerleştirmesine olanak tanır. Bir portal entegrasyon kiti, MicroStrategy Web'i diğer kurumsal portallarla entegre etmek için örnek kod ve belgeler içerir.

Mobil Platform

Mevcut görselleştirmeler, raporlar ve gösterge tabloları, oluşturulduktan sonra mobil platformlarda anında kullanılabilir.

MicroStrategy Desktop'ı İndirin

MicroStrategy Desktop'ın Ücretsiz Kişisel Sürümü, Microstrategy Desktop'tan indirilebilir . İndirmek için bilgilerinizle kayıt olmanız gerekmektedir.

İndirdikten sonra kurulum, lisans sözleşmesini kabul etmeniz ve masaüstü sürümünü depolamak için hedef klasörü sağlamanız gereken çok basit bir işlemdir. Masaüstü sürümü hem Windows hem de Mac OS için mevcuttur. Bu eğitimde sadece Windows sürümünü ele alacağız. Aşağıdaki ekran görüntüleri kurulum adımlarını açıklamaktadır.

Kurulum Sihirbazını başlatın

MicroStrategy Desktop-64bit.exe'ye çift tıklayın ve kurulum programının çalışmasına izin veren bir ekran görüntülenecektir. TıklayınNext.

Gerekli Bileşenler

Windows ortamına bağlı olarak, MicroStrategy'nin çalışması için ek Windows platform yazılımına ihtiyacınız olabilir. .Net Framework yaygın bir gereksinimdir. Kurulum süreci kendi başına halleder.

Yukarıdaki adımların başarıyla tamamlanmasının ardından, MicroStrategy Desktop sisteminizde kullanılabilir.

Kurulumu Doğrulayın

MicroStrategy Desktop'ın başarıyla kurulduğunu doğrulamak için, Windows'ta başlat menüsünü açın ve MicroStrategy simgesine tıklayın. MicroStrategy Desktop kurulumunu onaylayan aşağıdaki pencere açılır.

MicroStrategy Masaüstü ortamı oldukça sezgiseldir. Analiz için verileri içe aktarmak ve analiz sonucunu dışa aktarmak için basit bir menüye sahiptir. Menü ayrıca, gerekirse bir sunucuya bağlanma, mevcut veri kümelerini, görselleştirme galerisini ve veri filtreleme seçeneklerini vb. Görüntüleme özellikleri sağlar.

Masaüstü Windows

Aşağıdaki ekran görüntüsü, MicroStrategy masaüstü pencerelerinin görüntüsünü göstermektedir.

Aşağıda, bu pencerelerin her birinin kısa bir açıklaması bulunmaktadır.

• Dataset Panel- Bu, analiz edilecek gerekli veri setlerini eklemek için kullanılır. Veri setleri, uyumlu kaynaklardan herhangi birinden gelebilir. Bu bölüm ayrıca MicroStrategy sunucusunda bulunan veri setlerine bağlanma seçeneği sunar.

• Editor Panel- Bu, analiz için veri setinden gerekli satır ve sütunları getirmek için kullanılır. Ayrıca, farklı matrisler veya matematiksel ifadeler, burada bulunan veri analizine uygulanabilir.

• Properties Panel- Bu panel, yazı tipi boyutu, renk hizalaması gibi verilerin görüntüleme formatlarını ayarlamak için kullanılır. vb.

• Filter Panel - Bu panel, analiz edilen veri setlerine çeşitli filtreler uygulamak için kullanılır.

• Visualizations- Veri analizini gösteren paneldir. Veri nesnelerini bu panele sürükleyebilir ve sonuçları görmek için bir görselleştirme yöntemi uygulayabilirsiniz.

• Visualization Gallery- Bu panel, doğrudan veri setine uygulanabilen mevcut dahili görselleştirmeleri görüntüler. Mevcut çeşitli görselleştirmeler şunlardır - Isı haritaları, çubuk grafikler, kabarcık grafikleri, ağ diyagramları vb. Ayrıca, özel görselleştirmeler oluşturmaya da olanak tanır.

MicroStrategy, meta veriye dayalı bir mimariye sahiptir. Meta veriler, kullandığı tüm nesneleri depolayan merkezi bir depodur. Ayrıca meta veriler, nesnelerin değerlerinde tekdüzelik sağlayan MicroStrategy ürünlerinden herhangi biri tarafından kullanılabilir. Meta verilerde depolanan nesneler yeniden kullanılabilir.

Nesne Katmanları

Aşağıdaki diyagram, MicroStrategy meta verilerinde oluşturulan ve depolanan farklı nesne katmanlarını temsil eder.

• Administration Objects - Bu Nesneler katmanı, MicroStrategy uygulamalarını yöneten güvenlik, kullanıcı gruplaması ve performans parametrelerini oluşturur.

• Report Objects - Bu nesneler katmanı, anlayışlı metinsel ve görsel analiz sağlamak için Şema ve Analiz Nesne Katmanlarından yapı bloklarını bir araya getirir.

• Analysis Objects- Bu nesneler katmanı, karmaşık analizler için yapı taşları sağlar. Analiz nesneleri, şema katmanında geliştirilen nesneler üzerine kurulur.

• Schema Objects - Bu nesneler katmanı, iş modeli için uyarlanmış veritabanı şemasının mantıksal bir soyutlamasını sağlar.

ROLAP Mimarisi

MicroStrategy, veri ambarlarından, küp veri tabanlarından, düz dosyalardan, ERP'ler, CRMS, Web uygulamaları gibi operasyonel veri tabanlarından vb. Verilere erişebilir. Bunun için ilişkisel bir OLAP mimarisi kullanır.

Aşağıdaki diyagram, meta veri nesnelerini kullanarak çeşitli kaynaklardan verilere nasıl eriştiğini açıklayan genel bir MicroStrategy platform mimarisini gösterir.

• Dynamic MDX Engine - SAP, Microsoft Analysis Services, Hyperion Essbase vb. Platformlarından küp veritabanlarına etkileşimli olarak erişmek için optimize edilmiş Çok Boyutlu İfadeler (MDX) üretir.

• Dynamic SQL Engine - Veri ambarlarına etkileşimli olarak erişmek için optimize edilmiş SQL üretir.

• Freeform SQL Engine - Grafiksel Sorgu Oluşturucu veya serbest SQL aracılığıyla operasyonel veritabanlarına, metin dosyalarına ve elektronik tablolara doğrudan erişim sağlar.

Birleşik Meta Veriler

Son olarak, MicroStrategy Architect, birden çok kaynağı tek bir veri kaynağı gibi modelleyebilir ve tüm bu bilgileri MicroStrategy'nin birleşik meta verilerinde saklayabilir.

MicroStrategy, neredeyse mevcut her tür veri kaynağına bağlanır. Bu veri kaynaklarıyla bağlantı kuran yerel bağlayıcılara sahiptir ve ayrıca verileri gerektiğinde ve gerektiğinde getiren canlı bağlantı özelliği vardır. İlginç bir şekilde, aradığınız veri kaynağının daha hızlı tanımlanması için veri kaynaklarının simgelerini de gösterir.

Veri ekle

Gerekli veri kümesini aramanın ve seçmenin en basit yolu, ana menü altında bir + simgesiyle kullanılabilen Veri Ekle seçeneğini kullanmaktır. Aşağıdaki diyagram, veri ekleme adımlarını göstermektedir.

Veri kaynakları

Veri Ekle seçeneğine tıkladığınızda, çeşitli veri kaynaklarının simgelerini görüyoruz. Bunlar, veri kaynağının hızlı bir şekilde tanımlanmasına yardımcı olur.

Veri Kaynağını Ara

Bu çok sayıda bağlantı türü mevcutken, bazen veri kaynağı adını yazmamız veya küçük bir veri kümesi adı grubundan filtrelememiz gerekir. MicroStrategy, bunu mümkün kılan gelişmiş arama özelliğine sahiptir.

Dosyalardan Veri Ekleme

Bu bölümde, veri kaynağı olarak bir excel dosyasının nasıl ekleneceğini ve basit bir görselleştirme oluşturulacağını göreceğiz.

Excel Dosyasını seçin

Veri Ekle seçeneğini tıklayın ve alfabetik olarak düzenlenmiş başlıkların altında bulunan Excel'i seçin. E. Pencere bir Dosya Seç seçeneğini gösterir ve buna tıklayarak gerekli excel dosyasını seçmek için yerel sisteme göz atabiliriz. Aşağıdaki örnekte, bir kuruluşun çalışan verilerini içeren örnek bir dosyamız var.

Excel Dosyasını Hazırlayın

Excel dosyasının içeriğini kabul etmeden önce, içinde bulunan verileri önizleyebilir ve düzenleyebiliriz. Dosya seçildikten sonra, Bitir düğmesinin yanında Verileri Hazırla düğmesini görebiliriz. Tıklandığında, dosyada bulunan verilerin bir önizlemesi oluşturulur.

Görselleştirmeyi Hazırlayın

Bitir'e tıklandığında, veriler önizlendikten sonra, seçilen veri nesnelerini gösteren MicroStrategy penceresi karşımıza çıkar.

Ardından, veri kaynağındaki sütunları satır ve sütun kutularına sürükleyerek bu veri kaynağından basit bir görselleştirme oluşturabiliriz. Bir metrik de eklenebilir. Aşağıdaki diyagram son görselleştirmeyi göstermektedir.

Çevrimiçi Analitik İşleme (OLAP), iş verilerinin çok boyutlu bir analizidir. Karmaşık hesaplamalar, trend analizi vb. İçin yetenek sağlar. MicroStrategy'nin OLAP Hizmetleri, MicroStrategy Intelligence Server'ın bir genişlemesidir. Hafızalı İş Zekası kavramını kullanır. Bu, BI platformunun performansı ve analizi kapsamlı bir şekilde iyileştirmesine yardımcı olur.

Rapordaki çeşitli OLAP manipülasyonları, takma ad, bantlama, sıralama, pivotlama, sayfa sayfa gibi özellikler kullanır. Bu özellikler, raporun depoya karşı yeniden yürütülmesine neden olmaz ve bu nedenle çok daha hızlı yanıt süresine sahiptir. Aşağıda, MicroStrategy Desktop'ta bulunan çeşitli OLAP özelliklerinin kısa bir açıklaması yer almaktadır.

Aliasing - Bu özellik, rapor ızgarasındaki öznitelik adları, konsolidasyon adları, özel grup adları ve metrik adları gibi herhangi bir nesneyi yeniden adlandırmak için kullanılır.

Banding - Bulunması ve analiz edilmesi kolay veri bantları oluşturmaları için satır veya sütun gruplarını renklendirmek için kullanılır.

Page-by - Mevcut öznitelikleri, birleştirmeleri veya ölçümleri Sayfa ekseni adı verilen üçüncü bir eksene yerleştirerek bir kılavuz raporundaki verileri bölümlere ayırmanın bir yoludur.

Pivoting - Bir nesneyi satır başlığından sütun başlığına veya tersi yönde taşıma gibi farklı perspektiflerden verileri görüntülemek için bir rapordaki sütunları ve satırları yeniden düzenlemek için kullanılır.

Sorting - MicroStrategy Desktop, hızlı sıralama, gelişmiş sıralama ve hiyerarşik türde satır veya sütun sunar.

Subtotals - Rapordaki metrikler için farklı düzeylerdeki alt toplamları eklemek, kaldırmak ve düzenlemek için kullanılır.

Thresholds - Bir eşik, kullanıcı tarafından tanımlanan koşulları karşılayan verileri vurgular.

Aşağıda, eşiklerin uygulanmasına bir örnek verilmiştir.

Bir excel dosyası kullanarak önceki bölümde oluşturulan Çalışan raporunu düşünün. Raporda, aşağıdaki adımları kullanarak çeşitli maaşlara eşik renkleri uygulayacağız.

Eşik Sütunu Seçin

Çalışan raporunda maaş sütununa tıklayın ve açılır menüden eşiği seçin.

Eşik Seçeneğini Uygula

Bir sonraki pencere, eşik türünü seçmek için seçenekler sunar. Varsayılan renkler ve değerlerle renk tabanlı eşiği seçiyoruz.

Diğer varsayılan olmayan eşik seçeneklerini keşfetmek istememiz durumunda, aşağıdaki ek seçenekleri gösteren Gelişmiş Eşik Düzenleyicisini tıklayabiliriz.

Eşik Sonucu

Eşiğin nihai sonucu, seçilen eşik rengine göre farklı maaş değerlerini vurgulayan aşağıdaki resimde gösterilmektedir.

MicroStrategy nesneleri sistem katmanında görünür ve birden çok projede kullanılabilir. Yapılandırma nesneleri, kullanıcılar, veritabanı örnekleri, veritabanı oturum açma kimlikleri ve zamanlamalar gibi nesneleri içerir.

MicroStrategy Developer'da oturum açarken, bir yönetici olarak MicroStrategy Secure Enterprise altında Yönetim seçeneğini elde ederiz. Bu seçeneğin genişletilmesi, bize aşağıdaki bölümlerde tartışılan çeşitli yapılandırma nesnelerini verir.

Kullanıcı yönetici

Bu nesneler, yönetici tarafından MicroStrategy kullanıcılarını yönetmek için kullanılır. Aşağıdaki kullanıcı yapılandırmalarını işleyecek şekilde yapılandırılmıştır. Aşağıdaki yapılandırma seçeneklerini sunar -

• User authentication - Kullanıcının ortama girmesine izin vermek.

• User groups - Belirli ayrıcalıkların atandığı bir kullanıcı koleksiyonu.

• User privileges - Ortamda bulunan tüm özelliklerin yalnızca bir alt kümesini kullanmak için.

• User permissions - Belirli bir nesnenin kullanımına izin vermek / vermemek için.

Yapılandırma yöneticisi

Bu nesneler, veritabanı bağlantı bilgilerini yönetmek için kullanılır. MicroStrategy'nin bağlanabileceği birçok veritabanı için yol ve kimlik bilgisi bilgilerini depolarlar. Aşağıdaki yapılandırma seçeneklerini sunar -

• Database instance - Veritabanı örneğinin adı ve kimlik bilgileri.

• The Connection lifetime - Bu sınır, bir veritabanı bağlantı iş parçacığının önbelleğe alınmış olarak kaldığı maksimum süredir.

• Events - Bir veritabanı olayıyla ilgili görevleri tetikler.

• Security role - Kullanıcının veritabanındaki çeşitli nesnelere erişimini kontrol edin.

Sistem Monitörü

MicroStrategy ortamının sağlığının belirlenmesine yardımcı olan birçok sistem monitörü vardır. Sistem üzerindeki yükü ve ortaya çıkması muhtemel herhangi bir performans sorununu tahmin etmeye yardımcı olurlar. Aşağıda, önemli sistem izleme seçeneklerinden bazıları verilmiştir.

• Jobs - Şu anda yürütmekte olan işleri izler.

• User Connections - Belirli bir zamandaki kullanıcı bağlantılarının sayısını izler.

• Caches - Önbellek sayısını ve boyutlarını izler.

Sistem Yönetimi

Bu idari aktivite, çeşitli projelerin kurulmasını, projelere kümelerin tahsis edilmesini ve bakım pencerelerinin planlanmasını içerir.

Yeni bir MicroStrategy projesi oluşturulduğunda, bu projeye erişimi olan kullanıcılar nesneler oluşturabilir ve bunları yalnızca o proje altındaki kişisel klasörlerinde saklayabilir. Bununla birlikte, bazen birçok MicroStrategy nesnesinin diğer kullanıcılar için erişilebilir hale getirilmesi istenebilir. Böyle bir senaryo için, yönetici grubun bir kullanıcısı çeşitli MicroStrategy Nesnelerini oluşturabilir ve ortak klasör altına yerleştirebilir.

Yönetici olmayan kullanıcılar yalnızca ortak klasördeki nesneleri görüntüleyebilir ve kullanabilir, ancak ortak klasör altında yeni nesneleri silemez veya oluşturamaz.

Ortak klasöre erişmek için MicroStrategy geliştiricisine yönetici olarak giriş yapın ve Genel Nesneler seçeneğine gidin. Düğme genişletildiğinde, MicroStrategy'de bulunan farklı genel nesneleri gösteren aşağıdaki ekran açılır.

Şema Nesneleri, bir veri ambarının yapılarının mantıksal temsili olan MicroStrategy Nesneleridir. Bunlar, bir MicroStrategy projesinin oluşturulması sırasında karar verilen nesnelerdir.

MicroStrategy geliştiricisine yönetici olarak giriş yapın. MicroStrategy Tutorial'a gidin ve Schema Objects seçeneğini genişletin. Çeşitli şema nesnelerini gösteren aşağıdaki ekran açılır.

Aşağıda, açıklamalarıyla birlikte çeşitli Şema Nesneleri yer almaktadır.

• Facts - Bazı iş verilerinin değerini temsil etmek için toplanabilen sayısal değerlerdir.

• Attributes- Olgular tablosundaki verilerin ayrıntı düzeyini temsil ederler. Genellikle işletmeden açıklayıcı verilerdir.

• Hierarchies- Çeşitli öznitelik değerleri arasındaki ilişkiyi temsil ederler. Veriler üzerinde detaya inme ve detaya inme analizlerinin yapılmasına yardımcı olurlar.

• Functions and Operators - Bunlar, verilere hesaplamalar uygulamak için MicroStrategy'de bulunan çeşitli yerleşik matematiksel işlevler ve işleçlerdir.

• Tables - Verileri tablo biçiminde (sütunlar ve satırlar) temsil ederler.

• Transformations - Verilerin zaman serisi bazında analizi için kullanılan veri dönüştürme özellikleridir.

• Partition Mapping - Bu özellik, sorgulamanın daha verimli hale gelmesi için olgu tablolarının mantıksal bir bölümünü oluşturmak için kullanılır.

MicroStrategy'deki her rapor, iş senaryosunu temsil eden bazı temel nesneler kullanılarak oluşturulur. Bu nesneler birlikte, rapor kullanıcısı tarafından talep edilen veri kümesini ve ayrıca çeşitli veri öğeleri arasındaki ilişkiyi temsil eder.

Bir raporun rapor nesnelerini almak için, raporu açın ve aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi rapor nesnesi simgesini tıklayın.

Yukarıdaki ekran görüntüsü, raporda kullanılan rapor nesnelerini göstermektedir.

Mevcut örnekte, üç rapor nesnemiz var -

• Category - Satılan ürünlerin kategorisini gösteren bir rapor özelliğidir.

• Region - Satılan ürünlerin bölgelerini gösteren bir rapor özelliğidir.

• Year - İki metrik nesnesi (kâr ve gelir) içeren bir özelliktir.

Rapor Nesneleri, veri kaynağından hangi alanların rapora gireceğine ve bu alanlara uygulanan hesaplamalara karar verdiklerinden, rapor tasarımı açısından çok önemlidir.

MicroStrategy'de oluşturulan raporlar farklı bir olasılıkla görülebilir. Bazıları yalnızca sayı ve metin olarak görülebilirken, bazıları yalnızca grafik olarak görülebilir. Ayrıca metinsel ve grafiksel görselleştirmeleri bir araya getirebiliriz.

MicroStrategy'de oluşturulan raporlar farklı bir olasılıkla görülebilir. Bazıları yalnızca sayı ve metin olarak görülebilir. Bazıları ise sadece grafik olarak. Ayrıca metinsel ve grafiksel görselleştirmeleri bir araya getirebiliriz.

MicroStrategy Desktop'ta kullanılan üç rapor türü aşağıda verilmiştir.

• Grid Reports - Bu raporlar, veri satırlarını ve sütunlarını gösteren kılavuzlar biçiminde yalnızca metinsel bilgileri görüntüler.

• Graph Reports - Bu raporlar, veri setlerinden oluşturulan çeşitli grafikleri gösterir.

• Combined Reports - Bu raporlar hem Tablo hem de Grafik raporların kombinasyonunu gösterebilir.

Bu tür raporları ayrıntılı olarak tartışalım.

Grid Raporları

Daha önce çalışan verilerinden oluşturulan raporu düşünün. Departmanların her biri için çalışan kimliğini ve maaşını gösteren yalnızca metinsel bilgileri görüntülediğimiz için, bu bir ızgara rapor örneğidir.

Grafik Raporları

MicroStrategy'de bulunan görselleştirme galerisinden verilerin uygun bir grafik görselleştirmesini seçebiliriz. Aşağıdaki ekran görüntüsünde, sağ bölmede bulunan çubuk grafik görselleştirmesine tıklayarak yukarıdaki veri kümesi için oluşturulan çubuk grafik grafiğini görüyoruz.

Kombinasyon Grafiği

Her iki görselleştirme türünü tek bir ekrana ekleyerek hem ızgara hem de grafik çizelgelerini birleştirebiliriz.

Bir veri kümesinin Dilimleme işlemi, bir boyutu filtreleyerek daha küçük bir veri kümesi oluşturmayı içerir. Belirli bir boyut ile veri setinin kalan tüm değişkenleri arasındaki ilişkiyi analiz etmeye yardımcı olur.

Aşağıdaki boyutları içeren All-Sales veri kümesini düşünün:

• İş hattı
• Ürün hattı
• Category
• Subcategory
• Sales

Aşağıdaki ekran görüntüsü, tüm değişkenleri yansıtan tüm veri kümesini içeren bir grafik göstermektedir.

Şimdi kategori boyutundaki her bir değer için Satış değerini bulalım. Bunun için Editör → Görselleştirme'ye gidip kategori kategorisini dikey eksende tutabiliriz.

Ardından Satışları yatay eksende tutun. Ayrıca satış olarak Renklendirme Ölçütü seçeneğini seçin.

Bu, her kategori için satış verilerini gösteren diyagramla birlikte aşağıdaki ekran görüntüsünü oluşturacaktır.

Bir veri kümesinin Dicing işlemi, başka bir boyuttan bir değere göre bir boyutun birden çok değerini getirerek daha küçük bir veri kümesi oluşturmayı içerir. Örneğin, tek bir kategoriye göre farklı ürün alt kategorileri için satış değerlerini alıyoruz. Burada ürün kategorisi ile alt kategorisi arasında hiyerarşik bir ilişki vardır.

Aşağıdaki boyutları içeren veri kümesi süper mağazasını düşünün:

• Müşteri segmenti
• Ürün Kategorisi
• Ürün alt kategorisi
• Profit

Aşağıdaki ekran görüntüleri, verileri müşteri segmenti ve ürün alt kategorisine göre ayırma adımlarını göstermektedir.

Aşama 1

Önce Müşteri segmenti ve Ürün alt kategorisi boyutlarıyla bir grid raporu oluşturalım. Kâr metriğini de ekleyebiliriz.

Adım 2

Ardından müşteri segmenti boyutunu kullanarak bir filtre oluşturalım. Bu filtre için 'Müşteri segmenti' değerini seçiyoruz. Ancak, bu müşteri segmenti altındaki tüm alt kategorilerin değerleri için kârın değerini alıyoruz. Burada veriler, belirli bir müşteri segmenti için alt kategorilere bölünmüştür.

Tablolardaki verilerin özetlenmesi, sütunların ve satırların konumunu değiştirmek istediğimizde yapılır. Aynı zamandarotating data. Bu tür yapıdaki değişiklik, farklı türde veri özetleri üretir.

Misal

All_sales tablosunun satış değeri her bir İş Kolu için özetlenmiştir. Aşağıdaki ekran görüntülerinde her satır, farklı sütunlardaki her ürün grubu için bir İş Hattını ve Satış değerini temsil eder.

Ancak sonucu her satırda Ürün Hattı ve her sütunda İş Hattı olarak görmek istiyorsak, pivotlama uygulamamız gerekir. Pivotu uygulama adımları aşağıdadır.

Aşama 1

Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi gerekli boyutları ve hesaplamaları içeren Tabloyu oluşturun. Burada satışlar özetlenir ve her satırdaki her iş kolu için gösterilir.

Adım 2

Görselleştirme düzenleyicisini kullanarak, satır ve sütunlardaki boyutları değiştirin. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi takas düğmesini kullanın.

Sonuç

Gördüğümüz gibi satışların özeti artık her satırda ürün grubu için görüntüleniyor.

Detaylandırma, ölçülerin daha ayrıntılı değerlerini elde etmek için bir boyutlar hiyerarşisinde aşağı inme sürecidir. Hiyerarşik bir şekilde birbirine bağlanan birden fazla boyuta sahip bir veri kümesinde, üstte bir boyutla başlıyoruz ve ardından yeni ayrıntılı değerler elde etmek için aşamalı olarak daha fazla boyut ekliyoruz.

Detaya inme seçenekleri, her düzeydeki farklı değerlerin nasıl toplandığı konusunda daha fazla fikir verir.

Misal

All_slaes veri kümesinde, Sales ölçüsüne uygulanan aşağıdaki 3 boyutu ele alalım.

• Ürün hattı
• Category
• Subcategory

Aşağıda, detaya inme gerçekleştirme adımları verilmiştir.

Aşama 1

Boyut - ürün grubu ile bir görselleştirme oluşturun ve aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi satışları ölçün.

Adım 2

Ürün Yelpazesinin altındaki görselleştirmeye boyut kategorisini ekleyin. Gördüğünüz gibi satış sütununun değeri değişir ve ürün yelpazesinin altındaki her kategori için değerleri yansıtır.

Aşama 3

Daha sonra boyut kategorisinin altına boyut alt kategorisini ekleyelim ve satış sütunundaki değerleri daha da değiştirelim.

Toplama, belirli bir veri kümesindeki boyutlar hiyerarşisinde yukarı çıkma sürecidir. Yukarı çıktıkça, ölçünün değerleri daha az ayrıntılı ve daha özet hale gelir. Araştırmanın tam tersi. Örneğin, Alan → bölge → ülke hiyerarşisinde, bir bölgeden bir ülkeye taşınırız ve son olarak değerler ülke düzeyinde özetlenir. Bu sürece Toplama adı verilir.

Misal

All_Sales adlı veri kümesinde, bir toplama için aşağıdaki boyutları ele alalım.

• Ürün hattı
• category
• Subcategory

Aşama 1

Yukarıda belirtilen üç boyutun tümü ve ölçü değeri olarak satış ile bir görselleştirme oluşturun.

Adım 2

Boyut alt kategorisini yukarıdaki görselleştirmeden kaldıralım. Şimdi, sonuç Kategori düzeyinde özeti gösterir. Kaldırmak için sağ tıklayın ve seçeneklerden kaldırmayı seçin.

Aşama 3

Sonuç artık kategori düzeyinde satış değerini gösteriyor.

MicroStrategy'deki metrikler, veriler üzerinde yapılan hesaplamalardır. Kaynak verilerdeki bir sütunun bazı sayısal değerlerinin toplamı veya ortalaması gibi sonuçları gösteren türetilmiş sütunlardır.

İşletmenin gerektirdiği özel hesaplamalar oluşturmada kullanışlıdırlar. Bir metriğin oluşturulması, MicroStrategy'de zaten mevcut olan yerleşik işlevlerin kullanılmasını içerir. Formül düzenleyici, bir metriğin formülünü oluşturmak için kullanılır.

Misal

Bu örnekte, satış verilerinden her kategorinin altındaki her bir alt kategori için ortalama satışları bulmayı hedefliyoruz. Bu, ortalama satışları bulmak için Avg Fonksiyonunu kullanan bir metrik oluşturarak yapılabilir. Bu metriği oluşturma ve kullanma adımları aşağıdaki gibidir.

Aşama 1

İki sütunu Kategori ve alt kategori ile bir rapor oluşturun. Ardından, veri kaynağı sekmesinin altında ve herhangi bir ölçü alanının yakınında herhangi bir yere sağ tıklayın. Metrik oluşturma seçeneğini gösteren bir pop-up belirir.

Adım 2

Metrik düzenleyicide ortalama satış formülünü yazın. Metriğe bir ad vererek kaydedin, "AvgSales" deyin.

Aşama 3

Şimdi, Ortalama Satışlar metriği Gösterge Tablosu Verileri altında bir ölçü olarak görünür. Dosyalanan metriğe sürüklenebilir ve ardından raporda görünebilir.

MicroStrategy'deki İç İçe Metrik, bir toplama işlevinin diğerinin içine alındığı hesaplamalardır. Veri ambarı tasarımında, gerekli ayrıntı düzeyinde depolanan verilerimiz olmadığında yararlıdırlar. Böyle bir durumda, bir iç formül ve bir dış formül oluştururuz. Bunları birleştirmek, iç içe geçmiş metriği oluşturur.

Misal

Bu örnekte, her bir kategori altındaki toplam satışlara kıyasla her bir alt kategori için ortalama satışları bulmayı hedefliyoruz.

Aşama 1

İki sütunu Kategori ve alt kategori ile bir rapor oluşturun. Ardından, veri kaynağı sekmesinin altında ve herhangi bir ölçü alanının yakınında herhangi bir yere sağ tıklayın. Metrik oluşturma seçeneğini gösteren bir pop-up belirir. İlk metriği aşağıdaki formülle oluşturuyoruz ve sum_subcat_sales olarak adlandırıyoruz.

Adım 2

Ardından, Category_sales adıyla başka bir metrik oluşturuyoruz. İçine, her kategori için satış toplamı için iç formülü ve alt kategoriye karşılık gelen her kategori için ortalama satışları veren dış formülü yazıyoruz.

Aşama 3

Son olarak, sonucu görmek için yeni oluşturulan her iki metriği de rapora sürükleyin.

Çoğu zaman, veri kaynağında zaten bulunmayan hesaplanmış metriklere ihtiyacımız vardır. Böyle durumlarda metrik değerler, metrik oluştur seçeneği kullanılarak mevcut metriklerden hesaplanabilir. Bu nedenle, türetilmiş bir metrik oluşturmak, raporda sıkça ihtiyaç duyacağımız ancak veri kaynağında bulunmayan değerleri oluşturmak için bir yaklaşımdır.

Misal

Bu örnekte, süpermarket satış verilerindeki bir ürün için toplam nakliye maliyeti ve birim fiyatı hesaplayacağız. Bunu hesaplamak için adımlar aşağıdadır.

Aşama 1

Süper mağaza satışlarını kullanarak bir tutuş raporu oluşturalım. Rapor, özellik ve birim fiyatı olarak ürün alt kategorisini ve ayrıca ölçümler olarak gönderim maliyetini içerir.

Adım 2

Ardından, metriklerden herhangi birinin yanını sağ tıklayın ve metrik oluşturma seçeneğini seçin. Bize yeni metriğin formülünü yazmamız için bir pencere verir. Buraya, mevcut metriklerde kullandığımız formülü yazın. Formül aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibidir.

Aşama 3

Yeni metrik, veri kaynağının metrik listesinin altında görünür. Mevcut grid raporuna sürüklüyoruz.

Metrikler, matematiksel hesaplamaları uygulayabileceğimiz ve ayrıca bunları sayısal olarak karşılaştırabileceğimiz sayısal değerlerdir. MicroStrategy masaüstü, filtreleme işlevlerini kullanarak iki ölçümün değerlerini karşılaştırmak için bazı işlevler sağlar. Gerekirse, belirli bir hesaplamaya dayalı karmaşık karşılaştırmalar yapmak için türetilmiş bir metrik de oluşturabiliriz.

Aşağıda, iki ölçüm arasında bir karşılaştırma oluşturmanın adımları verilmiştir.

Aşama 1

Superstore.xlx dosyasını örnek veri kümesi olarak kullanarak ızgara raporuyla bir görselleştirme oluşturun. Ardından, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi filtre sekmesinin altındaki iki ölçümü - Birim fiyatı ve Nakliye maliyeti - sürükleyin.

Adım 2

Her iki metriğin de filtre durumuna bazı belirli değerler girin, böylece onların değerlerini bir aralık içinde karşılaştırabiliriz. Aşağıdaki ekran görüntüsü, değerleri girdikten sonra sonucu gösterir.

Verileri filtrelemek, veri analizi ve görselleştirmenin çok önemli bir parçasıdır. MicroStrategy Desktop, bir rapordaki verileri filtrelemek için çeşitli seçenekler sunar. Verileri kullanıcı tarafından seçilen değerlere göre alan basit filtrelere sahiptir. Ayrıca, hesaplamalara dayalı olarak verileri filtreleyecek karmaşık özellikler oluşturma özelliklerine de sahiptir.

Bu bölümde sayısal olmayan değerlere sahip bir sütunda filtre oluşturmanın temel adımlarını öğreneceğiz.

Misal

Bu örnekte, alan kategorisi, alt kategori ve satışlardan oluşan bir ızgara raporundaki alan alt kategorisinde bir filtre oluşturmayı hedefliyoruz.

Aşama 1

Alanlar kategorisini, satırlar olarak alt kategoriyi ve metrik olarak satışları seçerek yeni bir görselleştirme oluşturun. Görselleştirme aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterilmektedir.

Adım 2

Düzenleyici sekmesinin yanındaki Filtre sekmesine gidin. Alan alt kategorisini bu sekmeye sürükleyin. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi otomatik olarak Dropdown türünde bir filtre oluşturacaktır. Ayrıca bunun için değer sayısının parantez içinde (25) gösterildiğine dikkat edin.

Aşama 3

Şimdi, rapordaki sonuçları filtrelemek istediğimiz belirli değerleri işaretleyin. Bu değerler kontrol edildiğinde, raporda sadece ilgili sonuçlar görünür.

Gelişmiş filtre özelliği, aksi takdirde karmaşık adımlar içerecek olan filtre koşullarının uygulanmasında yararlıdır. MicroStrategy masaüstünde, bu özelliklere filtre oluşturulduktan ve rapora uygulandıktan sonra erişiyoruz.

Onay kutusu seçeneğinin yanı sıra aşağıdaki ek seçeneklere sahibiz.

• Slider
• Arama kutusu
• Radyo düğmesi
• Yıkılmak

Bu bölümde arama kutusu seçeneğine detaylı olarak bakacağız.

Arama Kutusunu Kullanma

Arama kutusu seçeneği, zaten var olan onay kutusu filtresini seçerek kullanılabilir. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi ekran türü seçeneğini almak için sağ tıklayın.

Aşama 1

Filtrelemek istediğimiz alt kategorinin ilk harflerini yazmaya başlayın. Veri kümesindeki farklı değerleri otomatik olarak doldurur. Bazı değerleri tıklamalarla seçerek seçiyoruz.

Adım 2

Seçimi bitirdikten sonra, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi sonucu raporda alıyoruz.

MicroStrategy'de filtrelere kısayollar oluşturabiliriz. Bunun için mevcut bir raporun sonuçlarını başka bir rapor için filtre olarak kullanmalıyız. İlk rapor, yeni bir raporun içinde bir filtre haline gelir. Bu filtre türüne rapora kısayol filtresi denir.

Bu, MicroStrategy sunucu sürümünün bir parçasıdır ve MicroStrategy sunucusundaki yerleşik veri setlerinden bazı örnekler alacağız. Bir sonraki kısayol oluşturma adımları aşağıdadır.

Aşama 1

Filtre düzenleyiciyi açın. Filtre tanımlama alanını seçin ve çift tıklayın. "Bir filtreye kısayol ekle" seçeneğini gösteren iletişim kutusunu açacaktır.

Adım 2

Bir sonraki ekranda bir filtre iletişim kutusu açılır. Kullanmak istediğimiz filtrenin adını girin veya gözat'a tıklayın ve kullanılacak filtreyi seçin.

Aşama 3

Son olarak, artık bir filtre kısayolu olan filtre adı ve filtre tanımına sahip aşağıdaki ekran görüntüsü açılır.

MicroStrategy Sunucularında oluşturulan raporlara, rapor kaynağında toplanan ek verilerden yeni sonuçları bulmak için kullanıcılar tarafından tekrar tekrar erişilir. Bu nedenle, rapordaki verilerin hem periyodik olarak hem de kullanıcı talebi üzerine yenilenmesi gerekir.

MicroStrategy masaüstü sürümündeki raporlar, verileri tekrar raporlayarak yenilenebilir. Bu, menüde bulunan yenile düğmesi kullanılarak yapılır.

Misal

All_sales raporunu ele alalım. Şu anda rapor, verileri aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi gösteriyor.

Kaynağa bazı veriler ekleyelim. Su hayvanları kategorisini ekliyoruz. Yenile düğmesine tıkladığınızda, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi yeni sonucu alıyoruz.

MicroStrategy'de oluşturulan raporları çalıştırdığımızda, hesaplamaları uygulamak ve bir rapor oluşturmak için verileri depodan alıyorlar. Birden fazla kullanıcı aynı raporu talep ettiğinde, ancak farklı değerler aralığı veya farklı filtre koşulları ile, bu durumda ambarın her rapor için benzer hesaplamaları tekrarlaması gerekir ve bu performansa ulaşır.

Bundan kaçınmak için MicroStrategy, raporlar ve depo arasındaki orta katmanda oturan bir nesne olan akıllı küpler kullanır.

Aşağıdaki şema akıllı küpün rolünü göstermektedir.

Akıllı Küp, birçok kullanıcı tarafından oluşturulan farklı raporlar arasında tek bir bellek içi kopya olarak paylaşılır. Veri ambarından bir dizi veri döndürülür ve doğrudan Intelligence Sunucusu belleğine kaydedilir. Veri ambarını sorgulamak yerine Intelligent Cube'dan veri toplayan birden çok rapor oluşturulur.

Akıllı küpleri kullanışlı kılan özellikler aşağıdadır.

• Dinamik toplamayı destekler.
• Yenileme için planlanabilir.
• Türetilmiş metrik oluşturmayı destekler.
• Doğrudan sorgulama deposundan daha hızlı performans.
• Tek bir panoda birden fazla küp kullanılabilir.

Bir gösterge paneli, birden çok görselleştirmeden oluşur. Ayrı görselleştirmelerde gruplandırılmış birçok özelliği gösterir. Birden fazla görselleştirmeye ortak bir öznitelik veya metrik yerleştirdiğimizde, aralarındaki varyasyonları incelemek kolaydır.

Aşağıdaki örnekte, görselleştirmeler arasında bazı ortak özellikleri gösteren bir gösterge tablosu oluşturacağız.

Aşama 1

Superstore.xlsx'i örnek veri kaynağı olarak kullanarak bir ızgara görselleştirmesi oluşturun. Ürün özelliklerini - Alt kategori ve Nakliye maliyeti - satırlar kutusuna sürükleriz. Ardından ikinci görselleştirmeyi aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi rapora ekliyoruz.

Adım 2

Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi, yeni eklenen görselleştirmeye yukarıdaki tüm öznitelikleri ve birim fiyatı adlı ek bir özniteliği ekleyin.

Aşama 3

Son olarak, bu ızgaralara farklı görselleştirme türleri uygulayın. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi üst görselleştirmeye pasta grafiği ve alt görselleştirmeye ısı haritası grafiği uyguluyoruz. Sonuç, iki görselleştirmede kullanılan bazı ortak özniteliklere sahip bir panoyu gösterir.

Bir gösterge paneli, birden çok görselleştirmeden oluşur. Kontrol panelinin farklı bölümleri, mevcut biçimlendirme panosu seçeneği kullanılarak daha iyi bir görünüm için biçimlendirilebilir.

Aşağıdaki örnekte, ek renkler ve vurgulanmış alanlar kullanarak bir gösterge panosunu biçimlendireceğiz.

Aşama 1

Son bölümde oluşturduğumuz gösterge tablosu görselleştirmesini düşünün. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi Gösterge Tablosu biçimlendirme seçeneğini seçin.

Adım 2

Ardından yazı tipi seçimi, dolgu rengi ve kenarlık stili vb. Formatlama seçenekleri ile açılan ekranda aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi seçimleri yapın.

Aşama 3

Son olarak, biçimlendirme gösterge tablosuna uygulanır. Biçimlendirme, panoda bulunan her iki görselleştirmeyi de yansıtır.

MicroStrategy Desktop, bir veri kaynağıyla çizilmek üzere kolayca elde edilebilen 10 standart grafik sağlar. Her biri, kullanacağımız öznitelik veya metriklerin sayısına bağlı olarak verilerin farklı bir görünümünü verir. Her birindeki renklendirme özellikleri, tek bir veri görselleştirmesinde bulunan farklı veri yığınlarının anlaşılmasını kolaylaştıracaktır.

Görselleştirme Galerisi

MicroStrategy Desktop’ın en sağdaki penceresinde, 10 farklı grafik türü için seçenekleri gösteren bir görselleştirme galerisi bulunmaktadır.

• Grid - Veri ızgarası biçimindeki verileri satırlar ve sütunlar olarak temsil eder.

• Heat Map - Bir dizi değeri gösteren farklı renkteki dikdörtgenleri gösterir.

• Bar Chart - Ölçülen parametrenin gücünü gösteren farklı uzunlukta dikey çubuklar sunar.

• Line Chart - Bir değişkenin değerinin diğerine göre değişimini gösteren çizgileri gösterir.

• Area Chart - Farklı değerlere karşılık gelen farklı renkteki alanları gösterir.

• Pie Chart - Ölçülen değişkenin değerine karşılık gelen dilimin boyutu ile bir daire içinde dilimleri gösterir.

• Bubble Chart - Değişkenin değer aralığına karşılık gelen birçok balonu temsil eder.

• Combo Chart - Çubuk grafik ve Çizgi grafiği tek bir görselleştirmede birleştirir.

• Map - Verileri etkileşimli bir haritada harita işaretçileri olarak görüntüler.

• Network - İlgili öğeler ve değer kümeleri arasındaki ilişkileri tanımlamak için kullanılır.

Aşağıdaki ekran görüntüsü farklı Grafik Görselleştirmelerini gösterir.

Izgara Görselleştirme, MicroStrategy'deki en basit görselleştirme şeklidir, ancak çok güçlü bir analiz yöntemidir. Burada veriler, satırların ve sütunların yanı sıra sütunların başlıklarını içeren bir ızgara olarak sunulur. Verilerin sıralanması ve delinmesi gibi özellikler sağlar.

Izgara Görselleştirme Oluşturma

MicroStrategy Ortamına gerekli veri setini yükledikten sonra gerekli alanları editör paneline çekiyoruz. Bu otomatik olarak Izgara görselleştirmesini oluşturur. Aşağıdaki örnekte gösterildiği gibi veri setinden ilgili alanları çekip bir grid oluşturuyoruz.

Izgara Görselleştirmede İşlemler

Bir ızgara görselleştirmesinde aşağıdaki işlemler gerçekleştirilebilir.

• Verileri birden çok sütunda sıralama
• Sütun ve satırları değiştirme
• Bir özniteliğin detayına git

Verileri Birden Çok Sütunda Sıralama

Izgara görselleştirme, aynı anda birden çok sütunda sıralama yapma olanağı sağlar. Bir sütun adına sağ tıklayın ve gelişmiş sıralama seçeneğini seçin. Bu bizi, sıralamayı yapmak için tüm sütunları ve sıralarını seçebileceğimiz bir ekrana getiriyor.

Sütun ve Satırları Değiştirme

Bir özet raporu oluşturmak için ızgara görselleştirmesindeki sütunları ve satırları değiştirebiliriz. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi sütunları satırlara sürükleyip bırakmanız yeterlidir.

Bir Öznitelik üzerinde Detaylandırma

Hiyerarşideki bir sonraki özniteliğin değerlerine ulaşmak için ızgara görselleştirmesindeki bir özniteliğin detayına inebiliriz. Sütun adına sağ tıklayın ve aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi detaylandırma seçeneğini seçin.

Bir Isı Haritası görselleştirmesi, her biri veri kümesindeki bir özelliği temsil eden bitişik renkli dikdörtgenleri gösterir. Tek seferde çok sayıda değişkenin durumunu ve etkisini hızlı bir şekilde kavramanıza olanak tanır. Örneğin, ısı haritaları genellikle finansal hizmetler sektöründe bir portföyün durumunu gözden geçirmek için kullanılır.

Dikdörtgenler, çeşitli bileşenlerin ağırlığını vurgulayan çok çeşitli ve birçok renk tonu gösterir. Isı Haritası görselleştirmesinde -

• Her dikdörtgenin boyutu, göreceli ağırlığını temsil eder.

• Her dikdörtgenin rengi göreli değerini temsil eder. Örneğin, daha büyük değerler yeşil ve daha küçük değerler kırmızıdır.

• Geniş alanlar, farklı veri gruplarını temsil eder.

• Küçük dikdörtgenler, bireysel öznitelik öğelerini temsil eder.

Misal

Bu örnekte, ürettikleri kar açısından ürün alt kategorisi için bir ısı haritası görselleştirmesi oluşturacağız.

Aşama 1

Boş bir görselleştirme oluşturun ve mevcut grafikler listesinden ısı haritasını seçin. Gördüğünüz gibi en az 1 metriğe ve 1 özelliğe ihtiyacı var.

Adım 2

Gruplamalar sekmesine ürün alt kategorisi ekleyelim ve sekmelere göre boyuta ve renklere göre kâr edelim. Bu, ısı haritası dikdörtgenlerini oluşturur. Yeşil renk,% 50'den fazla bir kar değerini gösterirken, kırmızı renk% 50'den daha az bir kar değerini gösterir. Yeşil rengin tonu ne kadar güçlüyse, kar o kadar yüksek olur. Benzer şekilde, kırmızı rengin daha güçlü tonu, kâr o kadar düşük olur.

Aşama 3

Gruplandırma yan tümcesine daha fazla öznitelik eklemek mümkündür ve çok sayıda dikdörtgen üretecektir. Bu örnekte, Müşteri segmenti ve Ürün kapsayıcısı ekleyin. Fare imlecini her dikdörtgenin üzerine getirdiğinizde, o dikdörtgeni oluşturan tüm özelliklerin açıklamasını görebiliriz.

Ağ görselleştirme, ilgili veri öğeleri arasındaki ilişkileri hızlı ve kolay bir şekilde tanımlamak için kullanılır. Örneğin, bir sosyal ağı görselleştirmek. Öznitelik öğeleri, öğeler arasındaki ilişkileri temsil etmek için düğümler arasında çizilen çizgilerle (kenarlar olarak adlandırılır) görselleştirmede düğümler olarak görüntülenir. Görselleştirme oluşturulduktan sonra kullanıcılar, düğüm boyutu, kenar kalınlığı ve kenar rengi gibi görüntüleme seçeneklerini kullanarak düğümlerin özelliklerini ve bunlar arasındaki ilişkileri görüntüleyebilir.

Misal

Bu örnekte, müşteri segmenti ile ürün alt kategorisi arasında kar açısından bir ağ görselleştirmesi oluşturacağız. Burada, müşteri segmenti ve ürün alt kategorisi düğümler iken kar, aralarındaki ilişkiyi temsil eden kenardır.

Aşama 1

Seçenek olarak bir ağ seçerek yeni bir görselleştirme oluşturun. Gösterildiği gibi, eklenmesi için en az 1 öznitelik gerekiyor.

Adım 2

Müşteri segmentini 'Öğeden' ve ürün alt kategorisini 'Öğeye' kutusuna ekleyin. Ayrıca, kar niteliği Edge boyutu kutusuna eklenir. Aşağıdaki diyagram, oluşturulan ağ diyagramını göstermektedir. Kenarın kalınlığı, kârın büyüklüğü ile orantılıdır.

Aşama 3

Kenar rengine kar eklemek, belirli bir müşteri segmentinin belirli bir ürün alt kategorisi için temsil ettiği kâr yüzdesine bağlı olarak, kenarların farklı renklerini gösteren daha iyi bir diyagram sağlar.

Şimdiye kadar, kaynak olarak tek bir veri kaynağıyla raporlamayı gördük. Ancak aynı rapora birden fazla veri kaynağı da ekleyebiliriz. Böyle bir durumda, görselleştirmeyi oluştururken her iki kaynaktan gelen öznitelikleri ve metrikleri kullanabiliriz. Sonuç, tek bir veri kaynağıyla uğraşıyormuşuz gibi görünür. Bunun nedeni, MicroStrategy'nin bu iki kaynağı birleştirmesi ve bunları dahili olarak tek bir kaynak olarak ele almasıdır.

Aşağıda, iki kaynak veri kümesini birleştirme ve bir görselleştirme oluşturma adımları verilmiştir.

Aşama 1

Tek bir veri kaynağına sahip bir rapor oluşturun. Örnekte All_sales.xlsx'i kullanacağız. Ardından, aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi Yeni Veri menüsünü tıklayın.

Adım 2

Artık Kontrol Paneli'nin altında bulunan her iki veri kaynağını da görebilirsiniz. Bu kaynakların her ikisinin öznitelikleri ve ölçütleri, kendi adlarıyla mevcuttur.

Aşama 3

Ardından, All_sales.xlsx'ten "Business Line" özelliğini satırlar kutusuna sürükleyin. İkinci veri kümesinden "müşteri segmenti" ve "Ürün Kategorisi" özelliklerini satırlar kutusuna sürükleyin. Her iki veri kümesinden gelen verileri gösteren ızgara görselleştirmesi belirir.

Gösterge panosu, sonuçları aynı anda görüntüleyen birçok görselleştirmeyi içeren bir belgedir. Veri analizi yaparken, filtrenin kontrol panelinde bulunan görselleştirmelerin her biri üzerindeki etkisini gösterecek bir filtre uygulamamız gerekebilir. Ayrıca, tüm sonuçların senkronize bir değeri olmalıdır. Bu, normal bir filtre oluşturarak ve bunu kontrol paneline uygulayarak mümkündür.

Aşağıda, kontrol paneline bir filtre uygulama örneği verilmiştir.

Aşama 1

Son bölümde oluşturduğumuz dashboard'a bakalım. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi bir filtre oluşturalım.

Adım 2

Hedef Seç seçeneğini tıklayın ve filtreyi görselleştirmeye uygulayın2. Bu, görselleştirme2'de görüntülenen değerleri değiştirecek, ancak görselleştirme1 senkronize bir sonuç gösterecektir.

Aşama 3

Filtreyi uyguladıktan sonra, üst çubuk filtre bölümünde görünen ürün kategorisinin bazı değerlerine tıklayın. Bu, seçilen değere bağlı olarak diyagramları değiştirecektir. Aşağıdaki örnekte, birden çok değer seçtik ve her bir değer seçildiğinde pasta grafiğin nasıl değiştiğini görebilirsiniz.

Farklı kaynaklardan gelen verilerin yanı sıra, bir MicroStrategy raporunda web'den de veri ekleyebiliriz. Görselleştirmenin bir parçası haline gelir. Görselleştirme, içinde gömülü olarak görünen web sayfasının tamamını gösterir.

İçeriği web'den alma adımları aşağıdadır.

Aşama 1

+ Menüsüne gidin ve aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi HTML Kabı seçeneğini seçin.

Adım 2

Şimdi, göstermek istediğimiz web sitesinin URL'sini girmemizi isteyen bir Iframe Kutusu açılır. Aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi tam URL'yi girin.

Aşama 3

Son olarak, web sayfası aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi görünür.

MicroStrategy'deki koşullu biçimlendirme, değerlerinde önceden tanımlanmış bazı kriterleri karşılayan görselleştirmenin bölümlerinin vurgulanmasını içerir. Genellikle metrikler söz konusu olduğunda, belirli bir yüzden fazla olan değerleri vurgulamak isteriz. Ayrıca, bazı ürün adı kategorilerini, vb. Vurgulayan örnekler de olabilir.

MicroStrategy masaüstünde, eşik özelliğini kullanarak bunu başarabiliriz. Bu örnekte, belirli bir eşik karşılandığında belirli değerleri vurgulamak için kullanılacak rengi tanımlayacağız. Adımlar aşağıdadır.

Aşama 1

Örnek veri kümesi olarak all_sales.xlsx ile bir kılavuz raporu oluşturun. İş hattı, Kategori özelliklerini metrik satışlarla birlikte kılavuza yerleştirin. Metrik satışları sağ tıklayın ve aşağıdaki ekran görüntüsünde gösterildiği gibi eşiği seçme seçeneğimiz var.

Adım 2

Aşağıdaki ekran görüntüsü, satışların yüzde değerine göre farklı renkler seçme seçeneklerini gösterir.

Aşama 3

Son olarak, eşiği uygulamanın sonucu aşağıdaki ekran görüntüsünde görüntülenir. Satışlar metriğinde, değerler, satışların toplam satışlara kıyasla yüzde değerine göre farklı renklerde vurgulanır.

Özel gruplar, birçok özniteliğin bir arada toplanmasında ve bunları tek bir öznitelik olarak sunulmasında yararlı olan bir sanal öznitelik türüdür. Örneğin, her çeyrek yerine 4 ayda bir satış sonucunu analiz etmek istiyorsak, bu ayları seçmek için karmaşık bir formül oluşturmalı ve hesaplamalara uygulamalıyız. Bunun yerine, gerekli ayları toplayarak özel bir grup oluşturabilir ve bu özel grubu tek bir özellik olarak kullanabiliriz.

Aşağıda, özel bir grup oluşturmanın adımları verilmiştir.

Aşama 1

Özel grup düzenleyicisini açın ve özel bir grup oluşturmak için nesne tarayıcısından bir nesneyi sürükleyin.

Adım 2

Yukarıdaki adım tamamlandığında aşağıdaki pencere belirir. Bir Nitelik yeterliliği ekle seçeneğini seçin.

Aşama 3

Ardından, özel grubu oluşturmak için gerekli özniteliklere göz atın ve seçin.

Bir rapor önbelleği, bir raporda kullanılmak üzere veri kaynağından yakın zamanda talep edilen bilgileri tutan bir veri deposudur. Bir rapor ilk kez yürütüldüğünde, bir önbellek oluşturulur. Raporun önbelleği, veritabanından, dosyalardan veya web kaynaklarından getirilen sonuçları içerir.

Rapor Önbelleğinin Avantajları

MicroStrategy önbelleğe alma özelliğini kullanarak elde ettiğimiz avantajlardan bazıları aşağıdadır.

• Önbelleğe alınmış bir rapor, veriler MicroStrategy yazılımında zaten mevcut olduğundan sonuçları daha hızlı döndürür.

• Önbelleğe alınan raporların veri kaynağında çalıştırılması gerekmediğinden, herhangi bir hesaplamayı ve türetilmiş ölçümleri içeren yürütme süresi daha hızlıdır.

• Bir önbellekte, veri kaynağından gelen sonuçlar depolanır ve aynı verileri gerektiren yeni iş talepleri tarafından kullanılabilir.

Önbellek Türleri

MicroStrategy'de kullanılan üç tür önbellek vardır.

• Report Caches- Bunlar önceden hesaplanmış ve önceden işlenmiş sonuçlardır. Intelligence Server makinesindeki veya diskteki bellekte saklanırlar. Veri ambarına karşı isteği tekrar tekrar yürütmekten daha hızlı bir şekilde geri alınabilir.

• Element Caches- Bunlar, Intelligence Sunucusu makinesindeki bellekte depolanan, sık kullanılan tablo öğeleridir. Kullanıcılar öznitelik öğelerinin görüntülerine göz atarken bunlar hızlı bir şekilde alınabilir.

• Object Caches - Bunlar, Intelligence Sunucusundaki bellekte depolanan meta veri nesneleridir, böylece sonraki isteklerde hızla geri alınabilirler.

Önbelleği Etkinleştirme

Önbellek, hem rapor düzeyinde hem de proje düzeyinde etkinleştirilebilir. Bu, proje yapılandırma düzenleyicisi kullanılarak yapılır.

Proje Düzeyinde Etkinleştirme

Önbellek proje düzeyinde etkinleştirilirse, proje içindeki tüm raporlar önbelleğe alma özelliğini kullanacaktır.

Rapor Düzeyinde Etkinleştirme

Rapor düzeyinde etkinleştirildiğinde, yalnızca belirli raporlar önbelleği kullanır. Raporlama proje düzeyinde devre dışı bırakılsa bile, rapor düzeyinde etkinleştirildiğinde rapor düzeyinde çalışacaktır.

Önbellek Dezavantajı

Önbellek oluşturulduğundan beri veri kaynağı üzerinden çalıştırılmadığından, önbelleğe alınan veriler her zaman en güncel değildir. Bu, raporu çalıştırmadan önce raporun önbelleğini silerek önlenebilir. Bu, raporu veri kaynağı üzerinden yeniden yürütülmeye zorlar ve böylece veri kaynağından en son verileri döndürür. Ancak, bir rapor önbelleğini silmek için yönetici ayrıcalıklarına ihtiyacı vardır.

Data mart, veri analiziyle ilgili bazı özel ihtiyaçlara hizmet eden daha küçük bir veri ambarı biçimidir. Genellikle daha büyük veri ambarından küçük bir parça olarak elde edilir. Veri reyonları oluşturmanın temel amacı, depodaki farklı veri ayrıntı düzeyi nedeniyle veya bazı karmaşık hesaplamalar uygulandığı için normal ambar aracılığıyla elde edilmesi zor olan bazı analizler elde etmektir.

MicroStrategy'de, aşağıdaki adımlar kullanılarak bir veri pazarı oluşturulur.

Aşama 1

Düzenleme modunda bir rapor açın. Datamart → Datamart'ı Yapılandır'ı seçin. Ve aşağıdaki pencere belirir.

Adım 2

Veritabanı örneği açılır menüsünden uygun konumu seçin.

Aşama 3

Rapor her çalıştırıldığında tablo yeniden oluşturulacaksa, yeni bir tablo oluşturma seçeneğini seçin. Veya verilerin önceki çalıştırmanın sonucuna eklenmesi için mevcut bir tabloya eklemeyi seçebilirsiniz.

Yukarıdaki üç adımın başarıyla tamamlanmasının ardından, data mart rapora eklenir.

Tahmine Dayalı Modelleme, bir değişkenin gelecekteki değerini veya eğilimini bulmaya yardımcı olan, mevcut verilere dayalı modeller oluşturmak için matematiksel bir yaklaşımdır. Bu tür modelleri oluşturmak için çok ağır matematiksel ve istatistiksel analizler içerir.

Aşağıda tahmine dayalı modellemenin kullanıldığı bazı örnekler verilmiştir.

• Hava Durumu tahmini.

• Bir üniversite, bir öğrencinin aday verilerine ve kabul geçmişine tahmine dayalı modeller uygulayarak kaydolmayı seçip seçmeyeceğini tahmin etmeye çalışır.

• Bir perakende mağazasında hangi iki ürünün birlikte daha iyi satılacağını öğrenmek için.

• Havayolu endüstrisinde, bir uçuşa gelmeyecek yolcu sayısını tahmin etmek için.

MicroStrategy, veri madenciliği hizmetleri BI platformuna tamamen entegre olduğundan tahmine dayalı modellemenin gerçekleştirilmesine yardımcı olabilir.

MicroStrategy Kullanarak Tahmine Dayalı Analiz

MicroStrategy, kullanıcıların üçüncü taraf veri madenciliği araçlarından PMML'yi (Tahmine Dayalı Model İşaretleme Dili) içe aktarmasına olanak tanıyan veri madenciliği hizmetlerine sahiptir ve bu hizmetler daha sonra tahmine dayalı raporlar oluşturmak için kullanılabilir.

PMML, veri madenciliği aracı tarafından geliştirilen ve eğitilen veri madenciliği modellerini temsil eden bir XML standardıdır. PMML, Regresyon, Sinir Ağları, Kümeleme, Karar Ağaçları ve İlişkilendirme dahil olmak üzere bir dizi farklı veri madenciliği algoritmasını destekler. Veri dönüşümü ve tanımlayıcı istatistikleri içerir.

Aşağıdaki diyagram, MicroStrategy'de tahmine dayalı veri modeli raporları oluşturma sürecini açıklamaktadır.

MicroStrategy'ye aktarıldıktan sonra, aşağıdaki özellikleri kullanarak modeli geliştirebiliriz.

Tahmine Dayalı Modelleme için Özellikler

Aşağıda, MicroStrategy'nin tahmine dayalı bir modelleme aracı olarak kullanılmasının gücünü vurgulayan özelliklerin listesi bulunmaktadır.

• Built-in Data Mining Functions - Anahtar performans göstergelerini oluşturmak için kullanılabilecek 250 temel, OLAP, matematiksel, finansal ve istatistiksel işlev vardır.

• Data Mining Integration Using PMML - Kullanıcıların PMML'yi üçüncü taraf veri madenciliği araçlarından içe aktarmasına olanak tanır ve bu daha sonra tahmine dayalı raporlar oluşturmak için kullanılabilir.

• User Scalability - İşletme içi ve dışı yüzbinlerce kullanıcı bu özelliğe erişebilir.

• Data Scalability - MicroStrategy'nin ilişkisel OLAP (ROLAP) mimarisi, Intelligent Cube teknolojisi ile birleştiğinde, yüksek performans sunarken her boyutta veritabanını işleyebilir.