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Création de sujets pour Quick Sight natural-language-friendly

Lorsque vous créez une rubrique, Quick Sight crée, stocke et gère un index contenant les définitions des données de cette rubrique. Cet index est utilisé pour générer des réponses correctes, fournir des suggestions de saisie semi-automatique lorsque quelqu'un pose une question et suggérer des mappages de termes avec des colonnes ou des valeurs de données. C'est ainsi que les termes clés peuvent être interprétés dans les questions de vos lecteurs et mis en correspondance avec vos données.

Pour faciliter l'interprétation de vos données et mieux répondre aux questions de vos lecteurs, fournissez autant d'informations que possible sur vos ensembles de données et les champs associés.

Pour ce faire, utilisez les procédures suivantes, afin d'améliorer vos sujets natural-language-friendly.

Étape 1 : Donner aux jeux de données des noms et des descriptions conviviaux

Les noms des jeux de données sont souvent basés sur des conventions d’appellation techniques que vos lecteurs n’utiliseront peut-être pas naturellement pour s’y référer. Nous vous recommandons de donner à vos jeux de données des noms et des descriptions conviviaux afin de fournir davantage d’informations sur les données qu’ils contiennent. Ces noms et descriptions conviviaux sont utilisés pour comprendre le contenu des ensembles de données et sélectionner un ensemble de données en fonction de la question du lecteur. Les noms des ensembles de données sont également présentés au lecteur afin de fournir un contexte supplémentaire pour une réponse.

Par exemple, si votre jeu de données s’appelle D_CUST_DLY_ORD_DTL, vous pouvez le renommer dans la rubrique en Customer Daily Order Details. Ainsi, lorsque vos lecteurs le voient répertorié dans la barre de recherche de votre sujet, ils peuvent rapidement déterminer si les données les concernent ou non.

Étape 2 : Expliquer comment utiliser les champs de date dans vos ensembles de données

Si votre jeu de données contient des informations de date et d'heure, nous vous recommandons d'indiquer comment utiliser ces informations pour répondre aux questions. Cela est particulièrement important si vous avez plusieurs colonnes de date et d’heure dans une rubrique.

Dans certains cas, il existe plusieurs colonnes de dates valides dans une rubrique, comme la date de commande et la date d’expédition. Dans ces cas, vous pouvez aider les lecteurs en spécifiant une date par défaut à utiliser pour répondre à leurs questions. Les lecteurs peuvent choisir une autre date si la date par défaut ne répond pas à leur question.

Vous pouvez également déterminer le degré de précision de vos colonnes de date et d'heure en spécifiant une base horaire. La base temporelle d’un jeu de données est le niveau le plus bas de granularité temporelle pris en charge par toutes les mesures du jeu de données. Ce paramètre permet d'agréger les métriques du jeu de données sur différentes dimensions temporelles et s'applique aux ensembles de données qui prennent en charge une granularité de date et d'heure unique. Cette option peut être définie pour les jeux de données dénormalisés comportant un grand nombre de métriques. Par exemple, si un jeu de données prend en charge plusieurs métriques à une agrégation quotidienne, vous pouvez définir la base temporelle de ce jeu de données sur Quotidien. Ceci est ensuite utilisé pour déterminer comment agréger les métriques.

Étape 3 : Exclure les champs inutilisés

Lorsque vous ajoutez un jeu de données à une rubrique, toutes les colonnes (champs) du jeu de données sont ajoutées par défaut. Si votre jeu de données contient des champs que vous ou vos lecteurs n’utilisez pas, ou que vous ne voulez pas inclure dans les réponses, vous pouvez les exclure de la rubrique. L'exclusion de ces champs les supprime des réponses et de l'index et améliore la précision des réponses que reçoivent vos lecteurs.

Étape 4 : renommer les champs pour qu'ils soient natural-language-friendly

Les champs d’un jeu de données sont souvent nommés en fonction de conventions d’appellation techniques. Vous pouvez rendre les noms de vos champs plus conviviaux dans vos rubriques en les renommant et en ajoutant des descriptions.

Les noms de champs sont utilisés pour comprendre les champs et les relier aux termes utilisés dans les questions de vos lecteurs. Lorsque les noms de vos champs sont faciles à utiliser, il est plus facile d'établir des liens entre les données et la question d'un lecteur. Ces noms conviviaux sont également présentés aux lecteurs dans le cadre de la réponse à leur question afin de fournir un contexte supplémentaire.

Étape 5 : Ajouter des synonymes aux champs et à leurs valeurs

Même si vous avez modifié les noms de vos champs pour les rendre plus conviviaux et que vous leur avez donné une description, il se peut que vos lecteurs utilisent des noms différents pour les désigner. Par exemple, un champ Sales peut être désigné par revenue, rev ou spending dans les questions de vos lecteurs.

Pour mieux comprendre ces termes et les associer aux champs appropriés, vous pouvez ajouter un ou plusieurs synonymes à vos champs. Cela améliore la précision.

Comme pour les noms de champs, vos lecteurs peuvent utiliser des noms différents pour désigner des valeurs spécifiques dans vos champs. Par exemple, si un champ contient les valeurs NW, SE, NE et SW, vous pouvez ajouter des synonymes pour ces valeurs. Vous pouvez ajouter Northwest pour NW, Southeast pour SE, etc.

Étape 6 : Expliquez davantage vos champs

Pour mieux comprendre comment utiliser vos données pour répondre aux questions des lecteurs, vous pouvez expliquer davantage les champs de vos ensembles de données.

Vous pouvez indiquer si un champ de votre jeu de données est une dimension ou une mesure et spécifier comment ce champ doit être agrégé. Vous pouvez également préciser le format des valeurs d’un champ et le type de données qu’il contient. La configuration de ces paramètres supplémentaires permet de créer des réponses précises pour vos lecteurs lorsqu'ils posent une question.

Utilisez les procédures suivantes pour en savoir plus sur vos champs.

Attribution des rôles aux champs

Chaque champ de votre jeu de données est soit une dimension, soit une mesure. Les dimensions sont des données catégorielles et les mesures sont des données quantitatives. Savoir si un champ est une dimension ou une mesure détermine quelles opérations peuvent ou ne peuvent pas être effectuées sur un champ.

Par exemple, définir les champs Patient IDEmployee ID, et Ratings aide à interpréter ces champs comme des entiers. Ce paramètre signifie que les champs ne seront pas agrégés lorsqu'ils seront mesurés.

Définition des agrégations de champs

La définition d'agrégations de champs permet de déterminer quelle fonction doit ou ne doit pas être utilisée lorsque ces champs sont agrégés sur plusieurs lignes. Vous pouvez définir une agrégation par défaut pour un champ et une agrégation non autorisée.

L’agrégation par défaut est celle qui est appliquée lorsqu’aucune fonction d’agrégation explicite n’est mentionnée ou identifiée dans la question d’un lecteur. Supposons, par exemple, que l'un de vos lecteurs demande : « Combien de produits ont été vendus hier ? » Dans ce cas, Q utilise le champ Product ID, dont l’agrégation par défaut est count distinct, pour répondre à la question. En procédant ainsi, on obtient une représentation visuelle montrant le décompte distinct de l’identifiant du produit.

Les agrégations non autorisées sont des agrégations qui ne peuvent pas être utilisées sur un champ pour répondre à une question. Ils sont exclus même si la question demande spécifiquement un agrégat non autorisé. Par exemple, disons que vous spécifiez que le champ Product ID ne doit jamais être agrégé par sum. Même si l'un de vos lecteurs vous demande : « Combien de produits au total ont été vendus hier ? » sum n'est pas utilisé pour répondre à la question.

Si les fonctions d'agrégation ne sont pas correctement appliquées à un champ, nous vous recommandons de définir des agrégations non autorisées pour le champ.

Indiquer comment formater les valeurs des champs

Si vous souhaitez expliquer comment formater les valeurs de vos champs, vous pouvez le faire. Par exemple, supposons que vous disposiez de la rubrique Order Sales Amount, qui contient des valeurs que vous voulez formater en dollars américains. Dans ce cas, vous pouvez expliquer comment formater les valeurs du champ en devise américaine lorsqu'elles sont utilisées dans les réponses.

Spécifier les types sémantiques des champs

Un type sémantique de champ est le type d’information représenté par les données d’un champ. Par exemple, un champ peut contenir des données de localisation, des données monétaires, des données d’âge ou des données booléennes. Vous pouvez spécifier un type sémantique et un sous-type sémantique supplémentaire pour les champs. Le fait de les spécifier permet de comprendre la signification des données stockées dans vos champs.

Suivez la procédure suivante pour spécifier les types et sous-types sémantiques des champs.