Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
Quick Sight-Themen erstellen
| Gilt für: Enterprise Edition |
| Zielpublikum: Amazon Quick-Administratoren und -Autoren |
Um ein Thema zu erstellen, fügen Sie einen oder mehrere angereicherte Datensätze hinzu, definieren die Beziehungen zwischen ihnen und fügen optional benutzerdefinierte Anweisungen hinzu, die festlegen, wie die KI datensatzübergreifende Abfragen interpretiert.
Erstellen eines Themas
Gehen Sie wie folgt vor, um ein Thema zu erstellen.
Um ein Thema zu erstellen
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Wählen Sie auf der Schnell-Startseite im Navigationsbereich links Daten aus.
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Wählen Sie die Registerkarte „Themen“ und dann „Thema erstellen“.
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Geben Sie einen Themennamen (z. B. „Retail Sales Analytics“) und eine optionale Beschreibung ein und wählen Sie dann „Erstellen“.
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Wählen Sie Datensatz hinzufügen und wählen Sie die Datensätze aus, die Sie in das Thema aufnehmen möchten (bis zu 12 Datensätze).
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Definieren Sie nach dem Hinzufügen von Datensätzen die Beziehungen zwischen ihnen. Weitere Informationen finden Sie unter Beziehungen zwischen Datensätzen in einem Topic definieren.
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(Optional) Fügen Sie benutzerdefinierte Anweisungen hinzu, die datasetübergreifende Geschäftsregeln enthalten. Weitere Informationen finden Sie unter Hinzufügen benutzerdefinierter Anweisungen zu einem Thema.
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Wählen Sie Veröffentlichen, um das Thema Benutzern zur Verfügung zu stellen.
Teilen Sie das Thema nach der Veröffentlichung mit Geschäftsanwendern, damit diese Fragen in natürlicher Sprache stellen oder es für Analysen verwenden können. Weitere Informationen finden Sie unter Teilen von Quick Sight-Themen.
Voraussetzungen
Bevor Sie ein Thema erstellen, vergewissern Sie sich, dass Sie über Folgendes verfügen:
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Amazon Quick Enterprise Edition mit Autor- oder Administratorrolle aktiviert.
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Ein oder mehrere Datensätze, angereichert mit semantischen Metadaten (Spaltenbeschreibungen, Synonyme und semantische Typen). Weitere Informationen finden Sie unter Erfahrung in der Datenvorbereitung (neu).
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Datensätze, die ein dimensionales Modell darstellen (Faktentabellen und Dimensionstabellen), die in eine unterstützte Direct Query-Quelle geladen wurden SPICE oder auf die über diese zugegriffen werden kann.
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Berechtigungen zum Erstellen von Themen und zum Verwalten von Datensätzen.
