Arbeiten mit Amazon QuickSight -Q-Themen - Amazon QuickSight

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Arbeiten mit Amazon QuickSight -Q-Themen

 Gilt für: Enterprise Edition 
   Zielgruppe: Amazon- QuickSight Administratoren und -Autoren 

Q-Themen sind Sammlungen von einem oder mehreren Datensätzen, die einen Themenbereich repräsentieren, zu dem Ihre Geschäftsanwender Fragen stellen können.

Mit der QuickSight automatisierten Datenvorbereitung von Amazon für Q erhalten Sie eine ML-gestützte Unterstützung, die Ihnen hilft, ein Q-Thema zu erstellen, das für Ihre Endbenutzer relevant ist. Der erste Prozess beginnt mit der automatisierten Feldauswahl und -klassifizierung, ungefähr so:

  • Bei der automatisierten Datenvorbereitung für Q wird standardmäßig eine kleine Anzahl von Feldern ausgewählt, um einen fokussierten Datenraum zu schaffen, den die Leser erkunden können.

  • Bei der automatisierten Datenvorbereitung für Q werden Felder ausgewählt, die Sie in anderen Ressourcen wie Berichten und Dashboards verwenden.

  • Die automatische Datenvorbereitung für Q importiert auch alle zusätzlichen Felder aus allen zugehörigen Analysen, für die ein Thema aktiviert ist.

  • Es identifiziert Daten, Dimensionen und Messwerte, um zu erfahren, wie Felder in Antworten verwendet werden können.

Dieser automatische Satz von Feldern hilft dem Autor, schnell mit der Analyse natürlicher Sprache zu beginnen. Autoren können jederzeit Felder ausschließen oder bei Bedarf weitere Felder hinzufügen, indem sie den Schalter Einschließen verwenden.

Als Nächstes setzt die automatische Datenvorbereitung für Q den Prozess fort, indem Felder automatisch beschriftet und Synonyme identifiziert werden. Die automatische Datenvorbereitung für Q aktualisiert Feldnamen mit benutzerfreundlichen Namen und Synonymen unter Verwendung gängiger Begriffe. Beispielsweise kann ein SLS_PERSON-Feld in Sales person umbenannt und ihm Synonyme wie: salesman, saleswoman, Agent und sales representative zugewiesen werden. Sie können zwar einen Großteil der Arbeit der automatisierten Datenvorbereitung Q überlassen, es lohnt sich jedoch, die Felder, Namen und Synonyme zu überprüfen, um sie für Ihre Endbenutzer weiter anzupassen. Wenn die Benutzer beispielsweise einen Vertriebsmitarbeiter in ungezwungener Konversation als „Vertreter“ oder „Händler“ bezeichnen, unterstützen Sie diesen Begriff, indem Sie den Synonymen für SLS_PERSON rep und dealer hinzufügen.

Schließlich erkennt die automatisierte Datenvorbereitung für Q den semantischen Typ jedes Felds, indem sie die Daten auswertet und die Formate untersucht, die der Autor bei der Analyse angewendet hat. Die automatische Datenvorbereitung für Q aktualisiert die Feldkonfiguration automatisch und legt die Formate für die Werte fest, die für jedes Feld verwendet werden. Antworten auf Fragen werden daher in den erwarteten Formaten für Daten, Währungen, Kennung en, Boolesche Werte, Personen usw. bereitgestellt.

Weitere Informationen zum Arbeiten mit Q-Themen finden Sie in den folgenden Abschnitten dieses Kapitels.

Themen