Построение трендов в QlikView и интеграция с R-Project

Введение

Прежде, чем переходить к изучению построения трендов в QlikView, рекомендую ознакомиться со следующими статьями:

Построение трендов в QlikView позволяет пользователям оценивать планируемые значения, на основе которых строят прогнозные модели.
Статистические функции в QlikView дают возможность строить тренды на основе линейной регрессии.
Формула регрессии при одном факторе:
y = mx + b
Формула регрессии при нескольких факторах:
y = m1x1 + m2x2 +… + b

Пример 1 – использование коэффициентов для построения тренда

После загрузки данных получаются две таблицы в документе QlikView:
data_tables_for_regression
Содержание таблиц будет следующим:
raw_data_for_regression
regression_coefficient_qlikview

Линейная регрессия с помощью рассчитанных коэффициентов

Создадим диаграмму-график, в выражениях которой будут находиться следующие формулы:

trendlines_with_expressions_and_coefficients

Стандартные инструменты построения трендов в QlikView

Стандартный инструментарий построения трендовых линий находится на вкладке Expression:
standard_trendlines_in_qlikview
В QlikView можно построить для заданного выражения 6 типов линий трендов:
• Average
• Linear
• Polynomial of 2nd degree
• Polynomial of 3rd degree
• Polynomial of 4th degree
• Exponential
Пример 1 – Average
average_trendlines_in_qlikview
Пример 2 – Linear
linear_trendlines_in_qlikview
Пример 3 – Polynomial of 2nd degree
polynomial_of_2nd_degree
Пример 4 – Polynomial of 3rd degree
polynomial_of_3nd_degree
Пример 5 – Polynomial of 4th degree
polynomial_of_4nd_degree
Пример 6 – Exponential
exponential_trendlines_in_qlikview

Построение трендов без предварительного расчета коэффициентов

Вариант 1
Как построить Sales Trend (график красного цвета)?
sales_trend_variant_1

Вариант 2
Как построить прогноз на столбчатой диаграмме?
forecast_bar_chart

Вариант 3
forecast_with_trendlines

QlikView и R-Project

R — язык программирования для статистической обработки данных и работы с графикой, а также свободная программная среда вычислений с открытым исходным кодом в рамках проекта GNU. R можно бесплатно скачать из Comprehensive R Archive Network (сокращенно CRAN) по адресу http://cran.r-project.org. Предварительно скомпилированные загрузочные файлы доступны для Linux, Mac OS X и Windows.
В R реализовано множество функций для доступа к внешним источникам данных, включая текстовые файлы с разделителями, веб-файлы, статистические программы, электронные таблицы и базы данных.
Все объекты R хранятся в виртуальной памяти. При работе с большими наборами данных необходимо использовать 64-битную версию программы.
Есть три аспекта, которые нужно учитывать при работе с большими объемами данных:
a) эффективное программирование для ускорения выполнения программ,
b) внешнее хранение данных для ограничения обращений к памяти,
c) использование специальных статистических методов, разработанных для эффективного анализа больших объемов данных.
Существует несколько пакетов, предназначенных для хранения данных вне оперативной памяти R. Идея заключается в том, чтобы хранить данные во внешних базах данных или в неструктурированных двоичных файлах на диске, а затем загружать эти данные частями по мере необходимости.

Эспорт данных из R-Project

Для QlikView подойдут следующие виды форматов для экспорта данных:

  • Текстовый файл с разделителями
  • Таблица Excel

Автоматизация работы с R-Project

Способ запуска программы в пакетном режиме зависит от типа операционной системы. В Windows это можно делать при помощи ввода следующей команды в консоли:

,в которой прописаны пути к файлу R.exe и к файлу с программным кодом. Дополнительная информация по этой теме, в том числе использование опций в командной строке, содержится в пособии «Введение в R» («Introduction to R») на сайте CRAN (http://cran.r-project.org).

Схема интеграции QlikView и R-Project

integration_qlikview_and_r_project

Литература по языку R

  • Роберт И. Кабаков – “R в действии. Анализ и визуализация данных в программе R”

Видео материалы по прогнозированию и статистической обработки данных в QlikView

Скачать примеры в QlikView с трендами


Комментарии:

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *