QlikView-集分析

QlikView是一款强大的商业智能分析工具，其独特的集分析技术可以帮助用户深入挖掘数据背后的关系，实现更深刻的统计分析。

集分析简介

在QlikView中，集分析通常用于以下场景：

• 分组汇总：透视表、图表和KPI（关键绩效指标）等组件可以基于集分析进行分组汇总，并对汇总结果进行排序、过滤等操作。
• 数据关系：QlikView集分析可以通过关联多个数据源中的字段，将它们联结起来形成更清晰的数据关系，从而得到更准确的数据分析结果。
• 数据挖掘：QlikView集分析还可以通过集成先进的机器学习算法，帮助用户挖掘数据背后的潜在模式，提升数据分析的效率和准确度。

集分析实践

下面是一个简单的QlikView集分析示例。

// 加载数据源
Sales:
LOAD * INLINE [
    Month, Product, Sales
    Jan, A, 100
    Jan, B, 150
    Feb, A, 120
    Feb, B, 130
];

// 创建透视表
pivot_sales:
LOAD 
    Month,
    Sum(Sales) AS Total_Sales
RESIDENT Sales
GROUP BY Month;

// 显示透视表
Table:
LOAD 
    *,
    Rank(Total_Sales) AS Rank
RESIDENT pivot_sales;

DROP TABLE pivot_sales;

以上代码实现了一个简单的透视表，用于统计每个月份的销售总额，并按总额进行排名。

集成机器学习

QlikView支持多种机器学习算法，包括聚类分析、决策树、支持向量机等。这些算法可以用于数据挖掘、数据分类、预测分析等场景。

以下是一个使用K-means聚类算法的QlikView代码示例。

// 加载数据源
Data:
LOAD * INLINE [
    X, Y
    1, 2
    2, 4
    4, 4
    10, 2
    11, 3
    11, 4
];

// 运行K-means聚类分析，得到聚类结果
Cluster:
LOAD 
    *,
    KMeans(X, Y, 2) AS Cluster_ID
RESIDENT Data;

// 用散点图显示聚类结果
scatterplot:
LOAD 
    *,
    RGB(Cluster_ID, 2) AS Color
RESIDENT Cluster;

以上代码实现了一个对二维数据进行聚类分析并用散点图可视化聚类结果的示例。

总结

QlikView的集分析技术可帮助用户深入挖掘数据背后的关系，实现更深刻的统计分析。在实际应用中，我们可以使用透视表、图表和KPI等组件基于集分析进行分组汇总，并用QlikView提供的机器学习算法进行数据挖掘和分析。