Trabajar con temas de Amazon QuickSight Q - Amazon QuickSight

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Trabajar con temas de Amazon QuickSight Q

 Se aplica a: Enterprise Edition 
   Público objetivo: QuickSight administradores y autores de Amazon 

Los temas de Q son colecciones de uno o más conjuntos de datos que representan un área temática sobre la que los usuarios de su empresa pueden hacer preguntas.

Con la preparación QuickSight automática de datos de Amazon para Q, dispondrá de una asistencia basada en ML que le ayudará a crear un tema de preguntas que sea relevante para sus usuarios finales. El primer proceso comienza con la selección y clasificación automatizadas de campos, algo como esto:

  • La preparación automática de datos para Q elige una pequeña cantidad de campos para incluirlos de forma predeterminada a fin de crear un espacio de datos centrado que los lectores puedan explorar.

  • La preparación automática de datos para Q selecciona los campos que se utilizan en otros activos, como informes y paneles.

  • La preparación automática de datos para Q también importa cualquier campo adicional de cualquier análisis relacionado en el que esté habilitado un tema.

  • Identifica fechas, dimensiones y medidas para aprender cómo se pueden usar los campos en las respuestas.

Este conjunto automático de campos ayuda al autor a empezar rápidamente con el análisis del lenguaje natural. Los autores siempre pueden excluir campos o incluir campos adicionales, según sea necesario, mediante la opción Incluir.

A continuación, la preparación automática de datos para Q continúa con el proceso etiquetando automáticamente los campos e identificando los sinónimos. La preparación automática de datos para Q actualiza los nombres de los campos con nombres descriptivos y sinónimos utilizando términos comunes. Por ejemplo, se puede cambiar el nombre de un campo SLS_PERSON por Sales person y asignarle sinónimos, como salesman, saleswoman, agente y sales representative. Si bien puede dejar que la preparación automática de datos para Q haga gran parte del trabajo, vale la pena revisar los campos, los nombres y los sinónimos para personalizarlos aún más para los usuarios finales. Por ejemplo, si los usuarios se refieren a un vendedor como “representante” o “distribuidor” en una conversación informal, usted apoya este término añadiendo rep y dealer a los sinónimos de SLS_PERSON.

Por último, la preparación automática de datos para Q detecta el tipo semántico de cada campo, muestreando sus datos y examinando los formatos que le aplicó el autor durante el análisis. La preparación automática de datos para Q actualiza la configuración del campo automáticamente y establece los formatos de los valores utilizados para cada campo. Por lo tanto, las respuestas a las preguntas se proporcionan en los formatos esperados para fechas, monedas, identificadores, booleanos, personas, etc.

Para obtener más información sobre cómo trabajar con los temas de Q, continúe con las siguientes secciones de este capítulo.

Temas