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Creación de temas de Quick Sight natural-language-friendly

Al crear un tema, Quick Sight crea, almacena y mantiene un índice con las definiciones de los datos de ese tema. Este índice se utiliza para generar respuestas correctas, proporcionar sugerencias de autocompletar cuando alguien hace una pregunta y sugerir asignaciones de términos a columnas o valores de datos. Así es como los términos clave pueden interpretarse en las preguntas de sus lectores y asignarse a sus datos.

Para poder interpretar los datos y responder mejor a las preguntas de los lectores, proporciona la mayor cantidad de información posible sobre los conjuntos de datos y los campos asociados.

Para ello, utilice los siguientes procedimientos y amplíe sus temas. natural-language-friendly

Paso 1: asignación de nombres descritptivos y descripciones a los conjuntos de datos

Los nombres de los conjuntos de datos suelen basarse en convenciones técnicas de nomenclatura que los lectores no suelen utilizar para referirse a ellos. Le recomendamos que dé a sus conjuntos de datos nombres descriptivos y descripciones para proporcionar más información sobre los datos que contienen. Estos nombres y descripciones descriptivos se utilizan para comprender el contenido del conjunto de datos y seleccionar un conjunto de datos en función de la pregunta del lector. Los nombres de los conjuntos de datos también se muestran al lector para proporcionar un contexto adicional para la respuesta.

Por ejemplo, si el conjunto de datos tiene el nombre D_CUST_DLY_ORD_DTL, puede cambiarle el nombre en el tema a Customer Daily Order Details. De esta forma, cuando los lectores lo vean en la barra de búsqueda del tema, podrán determinar rápidamente si los datos son relevantes para ellos o no.

Paso 2: Indique cómo usar los campos de fecha en sus conjuntos de datos

Si su conjunto de datos contiene información de fecha y hora, le recomendamos que le indique cómo usar esa información al responder a las preguntas. Esto es especialmente importante si tiene varias columnas de fecha y hora en un tema.

En algunos casos, hay varias columnas de fecha válidas en un tema, como la fecha del pedido y la fecha de envío. En estos casos, puedes ayudar a los lectores especificando una fecha predeterminada para responder a sus preguntas. Los lectores pueden elegir una fecha diferente si la fecha predeterminada no responde a su pregunta.

También puede determinar qué tan detalladas deben ser sus columnas de fecha y hora especificando una base horaria. La base temporal de un conjunto de datos es el nivel más bajo de detalle temporal que admiten todas las medidas del conjunto de datos. Esta configuración ayuda a agregar las métricas del conjunto de datos en diferentes dimensiones de tiempo y se aplica a los conjuntos de datos que admiten una granularidad única de fecha y hora. Esta opción se puede configurar para conjuntos de datos desnormalizados con un gran número de métricas. Por ejemplo, si un conjunto de datos admite varias métricas en una agregación diaria, puede establecer la base temporal de ese conjunto de datos en Diariamente. A continuación, se utiliza para determinar cómo agregar las métricas.

Paso 3: exclusión de los campos no utilizados

Al añadir un conjunto de datos a un tema, todas las columnas (campos) del conjunto de datos se añaden de forma predeterminada. Si su conjunto de datos contiene campos que usted o sus lectores no utilizan, o que no desea incluir en las respuestas, puede excluirlos del tema. Al excluir estos campos, se eliminan de las respuestas y del índice y se mejora la precisión de las respuestas que reciben tus lectores.

Paso 4: Cambie el nombre de los campos para que sean natural-language-friendly

Los campos de un conjunto de datos suelen denominarse en función de convenciones técnicas de nomenclatura. Puede hacer que los nombres de los campos sean más fáciles de usar en sus temas cambiándoles el nombre y añadiendo descripciones.

Los nombres de los campos se utilizan para comprender los campos y vincularlos a los términos de las preguntas de los lectores. Cuando los nombres de los campos son fáciles de usar, es más fácil establecer vínculos entre los datos y la pregunta del lector. Estos nombres descriptivos también se presentan a los lectores como parte de la respuesta a su pregunta para proporcionar un contexto adicional.

Paso 5: adición de sinónimos a los campos y a los valores de los campos

Incluso si actualiza los nombres de los campos para que sean fáciles de usar y proporciona una descripción de estos, es posible que sus lectores sigan utilizando nombres diferentes para referirse a ellos. Por ejemplo, un campo Sales podría denominarse revenue, rev o spending en las preguntas del lector.

Para ayudar a entender estos términos y asignarlos a los campos correctos, puede agregar uno o más sinónimos a sus campos. De este modo, se mejora la precisión.

Al igual que ocurre con los nombres de los campos, es posible que sus lectores usen nombres diferentes para referirse a valores específicos de sus campos. Por ejemplo, si tiene un campo que contiene los valores NW, SE, NE y SW, puede agregar sinónimos para esos valores. Puede agregar Northwest para NW, Southeast para SE y así sucesivamente.

Paso 6: Explique más sobre sus campos

Para ayudarte a interpretar cómo usar tus datos para responder a las preguntas de los lectores, puedes explicar más sobre los campos de tus conjuntos de datos.

Puedes decir si un campo de tu conjunto de datos es una dimensión o una medida y especificar cómo se debe agregar ese campo. También puede aclarar cómo se deben formatear los valores de un campo y qué tipo de datos hay en el campo. La configuración de estos ajustes adicionales ayuda a crear respuestas precisas para los lectores cuando hacen una pregunta.

Utilice los siguientes procedimientos para obtener más información sobre sus campos.

Asignar roles de campo

Cada campo del conjunto de datos es una dimensión o una medida. Las dimensiones son datos categóricos y las medidas son datos cuantitativos. Saber si un campo es una dimensión o una medida determina qué operaciones se pueden realizar y qué no se pueden realizar en un campo.

Por ejemplo, configurar los campos Patient ID y Ratings ayuda a interpretarlos como números enteros. Employee ID Esta configuración significa que los campos no se agregarán a medida que se midan.

Definir agregaciones de campos

La configuración de las agregaciones de campos ayuda a determinar qué función debe o no debe usarse cuando esos campos se agregan en varias filas. Puede establecer una agregación predeterminada para un campo y una agregación no permitida.

Una agregación predeterminada es la agregación que se aplica cuando no hay ninguna función de agregación explícita mencionada o identificada en la pregunta de un lector. Por ejemplo, supongamos que uno de tus lectores pregunta: «¿Cuántos productos se vendieron ayer?» En este caso, Q usa el campo Product ID, que tiene una agregación predeterminada de count distinct, para responder a la pregunta. Al hacer esto, se obtiene una imagen que muestra el número exacto de ID de producto.

Las agregaciones no permitidas son agregaciones que no se pueden usar en un campo para responder a una pregunta. Se excluyen incluso si la pregunta solicita específicamente una agregación no permitida. Por ejemplo, supongamos que especifica que el campo Product ID nunca debe agregarse según sum. Incluso si uno de tus lectores pregunta: «¿Cuántos productos en total se vendieron ayer?» sum no se usa para responder a la pregunta.

Si las funciones de agregado se aplican incorrectamente a un campo, le recomendamos que establezca las agregaciones no permitidas para el campo.

Especificar cómo dar formato a los valores de los campos

Si quiere explicar cómo dar formato a los valores de sus campos, puede hacerlo. Por ejemplo, supongamos que tiene el campo Order Sales Amount, que contiene valores a los que desea aplicar formato en dólares estadounidenses. En este caso, puedes explicar cómo dar formato a los valores del campo como moneda estadounidense cuando se utilizan en las respuestas.

Especificar los tipos semánticos de los campos

El tipo semántico de un campo es el tipo de información que representan los datos de un campo. Por ejemplo, puede tener un campo que contenga datos de ubicación, datos de moneda, datos de edad o datos booleanos. Puede especificar un tipo semántico y un subtipo semántico adicional para los campos. Especificarlos ayuda a entender el significado de los datos almacenados en los campos.

Utilice el siguiente procedimiento para especificar tipos y subtipos semánticos de campo.