Terminologia - Amazon QuickSight

Terminologia

Di seguito sono riportati alcuni termini importanti che troverai in questa guida.

Preparazione dei dati

La preparazione dei dati è il processo di trasformazione dei dati non elaborati da utilizzare in un'analisi. Questo processo include modifiche quali, ad esempio:

  • Esclusione di dati mediante filtri in modo da isolare i dati più rilevanti.

  • Assegnazione di un nuovo nome ai campi in modo da semplificarne la lettura e l'individuazione

  • Modifica dei tipi di dati in modo da rendere i dati più fruibili.

  • Aggiunta di campi calcolati per migliorare l'analisi

  • Creazione di query SQL per perfezionare i dati

SPICE

SPICE (Super-fast, Parallel, In-memory Calculation Engine) è il potente motore in-memory utilizzato da QuickSight. SPICE è progettato per eseguire rapidamente calcoli avanzati e fornire dati. La capacità di archiviazione ed elaborazione disponibile in SPICE consente di velocizzare le query analitiche eseguite sui dati importati. Utilizzando SPICE, si risparmia tempo perché non è necessario recuperare i dati ogni volta che si modifica un'analisi o si aggiorna un elemento visivo.

Analisi dei dati

Una analisi dei dati è un'area di lavoro di base per la creazione di visualizzazione dei dati, ovvero rappresentazioni grafiche dei dati. Ogni analisi contiene una raccolta di visualizzazioni che puoi organizzare e personalizzare.

Visualizzazione dei dati

Una visualizzazione dei dati, nota anche come elemento visivo, è una rappresentazione grafica dei dati. Esistono numerosi tipi di visualizzazioni, ad esempio diagrammi, grafici e tabelle. Tutti gli elementi visivi sono inizialmente in modalità AutoGraph, che consente di selezionare automaticamente una visualizzazione in base ai campi selezionati. Puoi anche prendere il controllo e scegliere i tuoi elementi visivi. Puoi migliorare le tue analisi applicando filtri, cambiando i colori, aggiungendo controlli dei parametri, azioni personalizzate dei clic e altro ancora.

Machine learning

Gli approfondimenti di machine learning (ML) propongono componenti aggiuntivi narrativi basati sulla valutazione dei dati. Puoi sceglierne uno dall'elenco, ad esempio la previsione o il rilevamento di anomalie (outlier). Oppure puoi crearne uno personalizzato. Puoi combinare calcoli approfonditi, testo narrativo, colori, immagini e condizioni che definisci.

Foglio

Un foglio è una pagina che mostra una serie di visualizzazioni e approfondimenti. Puoi immaginarlo come un foglio di giornale, tranne per il fatto che è pieno di diagrammi, grafici, tabelle e approfondimenti. È possibile aggiungere ulteriori fogli e farli lavorare separatamente o assieme nell'analisi.

Dashboard

Un pannello di controllo è la versione pubblicata di un'analisi. Puoi condividerlo con altri utenti di Amazon QuickSight a scopo di reportistica. Devi specificare chi ha accesso e cosa può fare con il pannello di controllo.