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Creazione di argomenti Quick Sight natural-language-friendly

Quando crei un argomento, Quick Sight crea, archivia e mantiene un indice con le definizioni dei dati in quell'argomento. Questo indice viene utilizzato per generare risposte corrette, fornire suggerimenti di completamento automatico quando qualcuno pone una domanda e suggerire la mappatura dei termini alle colonne o ai valori dei dati. In questo modo i termini chiave possono essere interpretati nelle domande dei lettori e mappati ai dati.

Per aiutarti a interpretare i dati e rispondere meglio alle domande dei lettori, fornisci quante più informazioni possibili sui tuoi set di dati e sui campi associati.

A tale scopo, utilizzate le seguenti procedure, rendendo più approfonditi i vostri argomenti. natural-language-friendly

Fase 1: Assegnazione di nomi e descrizioni descrittivi ai set di dati

I nomi dei set di dati si basano spesso su convenzioni tecniche di denominazione che i lettori potrebbero non utilizzare naturalmente per riferirsi ad essi. Ti consigliamo di assegnare ai set di dati nomi e descrizioni descrittivi per fornire maggiori informazioni sui dati che contengono. Questi nomi e descrizioni descrittive vengono utilizzati per comprendere il contenuto del set di dati e selezionare un set di dati in base alla domanda del lettore. I nomi dei set di dati vengono inoltre mostrati al lettore per fornire un contesto aggiuntivo per una risposta.

Ad esempio, se il tuo set di dati ha un nome D_CUST_DLY_ORD_DTL, nell'argomento puoi rinominarlo in Customer Daily Order Details. In questo modo, quando i lettori li vedono elencati nella barra di ricerca dell'argomento, possono determinare rapidamente se i dati sono rilevanti per loro o meno.

Passaggio 2: spiega come utilizzare i campi data nei tuoi set di dati

Se il set di dati contiene informazioni su data e ora, ti consigliamo di indicare come utilizzare tali informazioni per rispondere alle domande. Questa operazione è particolarmente importante se in un argomento sono presenti più colonne di data e ora.

In alcuni casi, in un argomento sono presenti più colonne di date valide, ad esempio data dell'ordine e data di spedizione. In questi casi, puoi aiutare i lettori specificando una data predefinita da utilizzare per rispondere alle loro domande. I lettori possono scegliere una data diversa se la data predefinita non risponde alla loro domanda.

Puoi anche stabilire la granularità delle colonne relative alla data e all'ora specificando una base temporale. La base temporale per un set di dati è il livello più basso di granularità temporale supportato da tutte le misure del set di dati. Questa impostazione consente di aggregare le metriche del set di dati in diverse dimensioni temporali ed è applicabile ai set di dati che supportano una singola granularità di data e ora. Questa opzione può essere impostata per set di dati denormalizzati con un numero elevato di parametri. Ad esempio, se un set di dati supporta diversi parametri con un'aggregazione giornaliera, puoi impostare la base temporale di quel set di dati su Giornaliero. Viene quindi utilizzato per determinare come aggregare le metriche.

Fase 3: Esclusione dei campi non utilizzati

Quando aggiungi un set di dati a un argomento, tutte le colonne (campi) del set di dati vengono aggiunte per impostazione predefinita. Se il set di dati contiene campi che tu o i tuoi lettori non utilizzate o che non desideri includere nelle risposte, puoi escluderli dall'argomento. L'esclusione di questi campi li rimuove dalle risposte e dall'indice e migliora l'accuratezza delle risposte ricevute dai lettori.

Passaggio 4: Rinominare i campi in modo che siano natural-language-friendly

I campi di un set di dati sono spesso denominati in base a convenzioni tecniche. Puoi rendere più intuitivi i nomi dei campi negli argomenti rinominandoli e aggiungendo descrizioni.

I nomi dei campi vengono utilizzati per comprendere i campi e collegarli ai termini nelle domande dei lettori. Quando i nomi dei campi sono intuitivi, è più facile tracciare collegamenti tra i dati e la domanda del lettore. Questi nomi descrittivi vengono inoltre presentati ai lettori come parte della risposta alla loro domanda per fornire un contesto aggiuntivo.

Fase 5: Aggiunta di sinonimi ai campi e valori dei campi

Anche se aggiorni i nomi dei campi in modo che siano facili da usare e se ne fornisca una descrizione, i lettori potrebbero comunque utilizzare nomi diversi per riferirsi ad essi. Ad esempio, un campo Sales potrebbe essere indicato come revenue, rev o spending nelle domande del lettore.

Per dare un senso a questi termini e mapparli nei campi corretti, puoi aggiungere uno o più sinonimi ai tuoi campi. In questo modo si migliora la precisione.

Come per i nomi dei campi, i lettori potrebbero utilizzare nomi diversi per fare riferimento a valori specifici nei campi. Ad esempio, se disponi di un campo che contiene i valori NW, SE, NE e SW, puoi aggiungere sinonimi per tali valori. È possibile aggiungere Northwest per NW, Southeast per SE e così via.

Passaggio 6: Spiega di più sui tuoi campi

Per aiutare a interpretare come utilizzare i dati per rispondere alle domande dei lettori, puoi spiegare di più sui campi dei tuoi set di dati.

Puoi indicare se un campo del tuo set di dati è una dimensione o una misura e specificare come deve essere aggregato quel campo. Puoi anche chiarire come devono essere formattati i valori di un campo e quale tipo di dati contiene il campo. La configurazione di queste impostazioni aggiuntive aiuta a creare risposte accurate per i lettori quando fanno una domanda.

Utilizza le seguenti procedure per spiegare meglio i tuoi campi.

Assegnazione di ruoli dei campi

Ogni campo del set di dati è una dimensione o una misura. Le dimensioni sono dati categorici mentre le misure sono dati quantitativi. Sapere se un campo è una dimensione o una misura determina quali operazioni possono e non possono essere eseguite su un campo.

Ad esempio, l'impostazione dei campi Patient ID e Ratings aiuta a interpretarli come numeri interi. Employee ID Questa impostazione significa che i campi non verranno aggregati man mano che vengono misurati.

Impostazione delle aggregazioni dei campi

L'impostazione delle aggregazioni dei campi aiuta a determinare quale funzione deve o non deve essere utilizzata quando tali campi sono aggregati su più righe. È possibile impostare un'aggregazione predefinita per un campo e un'aggregazione non consentita.

Un'aggregazione predefinita è l'aggregazione che viene applicata quando non esiste alcuna funzione di aggregazione esplicita menzionata o identificata nella domanda di un lettore. Ad esempio, supponiamo che uno dei tuoi lettori chieda: «Quanti prodotti sono stati venduti ieri?» In questo caso, Q per rispondere alla domanda utilizza il campo Product ID, che ha un'aggregazione predefinita di count distinct. In questo modo si ottiene una visualizzazione che mostra il numero distinto di ID prodotto.

Le aggregazioni non consentite sono aggregazioni che vengono escluse dall'uso in un campo per rispondere a una domanda. Sono escluse anche se la domanda richiede specificamente un'aggregazione non consentita. Ad esempio, supponiamo che si specifichi che il campo Product ID non deve mai essere aggregato per sum. Anche se uno dei tuoi lettori ti chiede: «Quanti prodotti in totale sono stati venduti ieri?» sum non viene utilizzato per rispondere alla domanda.

Se le funzioni di aggregazione vengono applicate in modo errato su un campo, si consiglia di impostare aggregazioni non consentite per il campo.

Specifica della modalità di formattazione dei valori dei campi

Se vuoi spiegare come formattare i valori nei tuoi campi, puoi farlo. Ad esempio, si supponga di avere il campo Order Sales Amount contenente valori da formattare in dollari USA. In questo caso, puoi spiegare come formattare i valori nel campo come valuta statunitense quando vengono utilizzati nelle risposte.

Specifica dei tipi semantici dei campi

Un tipo semantico di campo è il tipo di informazioni rappresentate dai dati in un campo. Ad esempio, potresti avere un campo che contiene dati sulla posizione, dati sulla valuta, dati sull'età o dati booleani. È possibile specificare un tipo semantico e un sottotipo semantico aggiuntivo per i campi. Specificarli aiuta a comprendere il significato dei dati memorizzati nei campi.

Utilizza la procedura seguente per specificare i tipi e i sottotipi semantici di campo.