(QS-01) Разработка приложений QLIK SENSE

Цель курса – предоставить знания и навыки для самостоятельной разработки приложений бизнес аналитики и исследования данных с использованием Qlik Sense. В курсе разбираются различные способы визуального представления данных для выбора подходящего решения конкретных бизнес задач. Также в рамках курса разбирается возможность подключения к различным источникам данных, загрузки данных и их преобразования.

Аудитория

Курс предназначен для бизнес-пользователей, бизнес-аналитиков, сотрудников компаний, ответственных за принятие решения, а также разработчиков визуального представления данных, дизайнеров документов QlikSense, разработчиков и архитекторов данных.

По окончании курса слушатели смогут:

• Выполнять расширенный анализ и исследование данных в Qlik Sense

• Типизировать данные, и связывать их с различными видами визуализации

• Проектировать и создавать визуальные представления данных

• Создавать модели данных Qlik Sense

• Устанавливать соединения с базовыми источниками данных

• Устранять ошибки структуры данных и скрипта

• Выполнять преобразования данных

• Выявлять и разрешать проблемы синтетических ключей и циклических связей

• Добавлять измерения и меры в библиотеку

• Делать тонкую настройку элементов визуализации Qlik Sense на основе потребностей пользователей

Необходимая подготовка

Для эффективного обучения на курсе слушатели должны обладать следующими знаниями и навыками:

• Базовые знания об основной функциональности ОС Microsoft Windows
• Опыт работы с офисными приложениями Microsoft Windows

План курса

Модуль 1: Введение и основные концепции Qlik Sense
Темы

• Описание предметной области
• Основные компоненты приложения визуализации данных
• Элементы дизайна
• Меры и измерения
• Редактирование листов
• Выполнение выборок
• Поисковые возможности приложения

Лабораторная работа:

• Использование возможностей Qlik Sense в организации
• Обзор хаба
• Навигация внутри приложения
• Создание базовых элементов
• Использование поисковых возможностей

Модуль 2: Знакомство со средствами визуализации
Темы

• Элементы визуализации в Qlik Sense
• Классификация данных
• Выбор подходящего способа визуализации
• Определение свойств элементов

Лабораторная работа:

• Типы диаграмм
• Создание диаграммы

Модуль 3: Оптимизация визуального представления
Темы

• Визуальное восприятие информации
• Практические рекомендации
• Компоненты графического дизайна

Лабораторная работа:

• Ошибки визуализации
• Создание информационных панелей

Модуль 4: Расширенные возможности визуализации данных
Темы

• Обзор видов и возможностей диаграмм.
• Обзор дополнительных компонентов QlikSense

Лабораторная работа:

• Создание географических карт.
• Создание и настройка пузырьковой диаграммы

Модуль 5: Новые составляющие QlikSense
Темы

• Библиотека визуализаций
• Библиотека информационных панелей
• Возможности элементов
• Построение новейших визуализаций

Лабораторная работа:

• Создание диаграммы-радар
• Создание сетевой диаграммы

Модуль 6: Создание приложения
Темы

• Работа над приложением. Варианты создания.
• Первая загрузка данных в приложение.
• Определение связей.
• Региональные настройки.

Лабораторная работа:

• Загрузка и настройка модели данных

Модуль 7: Разработка приложения QlikSense
Темы

• Создание и оформление листов приложения.
• Концепция D-A-R.
• Редактор макета листов.
• Разработка приложения.

Лабораторная работа:

• Создание приложения Qlik.

Модуль 8: Совместное использование приложения
Темы

• Работа с закладками
• Создание истории
• Преобразование истории в pdf

Лабораторная работа:

• Создание снимков.
• Подготовка истории. Создание истории

Модуль 9: Источники данных
Темы

• Реляционные СУБД
• Файловые источники данных
• Анализ структуры данных
• Модель данных Qlik Sense
• Создание нового приложения Qlik Sense

Лабораторная работа:

• Создание нового приложения
• Быстрая загрузка данных

Модуль 10: Редактор скрипта
Темы

• Обзор возможностей редактора скрипта
• Отладка скрипта.
• Модель данных

Лабораторная работа:

• Загрузка данных и отладка скрипта.

Модуль 11: Подключение к данным
Темы

• Подключение к базе данных
• Операторы SELECT и LOAD
• Организация связей
• Создание новых полей

Лабораторная работа:

• Создание подключения к базе данных
• Загрузка таблиц из базы данных
• Создание новых полей

Модуль 12: Загрузка данных из файлов
Темы

• Создание подключения к папке
• Базовые преобразования данных

Лабораторная работа:

• Загрузка данных из Excel, CSV-файла
• Загрузка данных из XML-файла

Модуль 13: Преобразование данных
Темы

• Предшествующий оператор Load
• Резидентная загрузка
• Объединение данных

Лабораторная работа:

• Загрузка и преобразование данных

Модуль 14: Работа с синтетическими ключами
Темы

• Что такое синтетический ключ
• Просмотр и понимание синтетических ключей.
• Использование оператора Qualify

Лабораторная работа:

• Устранение синтетических ключей

Модуль 15: Рекомендации при работе со скриптами
Темы

• Разрешение проблем с синтетическими ключами
• Идентификация циклических ссылок.
• Разрешение проблем с циклическими ссылками
• Определение слабосвязанной таблицы

Лабораторная работа:

• Создание композитного ключа
• Просмотр и устранение циклической ссылки
• Использование данных в приложении

Модуль 16: Оптимизация модели данных
Темы

• Предшествующая загрузка
• Объединение таблиц
• Конкатенация данных
• Агрегирование данных
• Трансформация данных при загрузке
• Очистка кэша

Лабораторная работа:

• Использование таблиц отображения
• Объединение данных
• Автоконкатенация

Модуль 17: Использование межзаписных функций
Темы

• Использование функций Peek и Previous
• Использование Exists
• Условия в загрузке

Лабораторная работа:

• Использование межзаписных функций

Модуль 18: Интервалы сопоставления и итеративная загрузка
Темы

• Использование IntervalMatch
• Использование циклов и итеративной загрузки
• Создание интервала из одиночной даты

Лабораторная работа:

• Интервалы сопоставления и итеративная загрузка
• Создание интервала из одиночной даты

Модуль 19: Очистка данных
Темы

• Таблицы сопоставления
• Сопоставление полей
• Преобразование данных в полях

Лабораторная работа:

• Очистка данных

Модуль 20: Обработка иерархических данных
Темы

• Разбор модели иерархии
• Варианты работы с иерархическими данными
• Построение графа

Лабораторная работа:

• Обработка иерархических данных

Модуль 21: Использование QVD-файлов
Темы

• Основы формата файла данных
• Использование QVD-файла
• Создание и чтение данных из QVD-файла
• Функции работы с QVD-файлом

Лабораторная работа:

• Экспорт модели данных в QVD-файл
• Работа с данными из QVD-файла

Модуль 22: Расширение возможностей приложения Qlik Sense
Темы

• Использование функций и выражений
• Использование динамических возможностей
• Использование переменных
• Вычисляемые измерения
• Функции агрегирования
• Анализ множеств

Лабораторная работа:

• Создание динамического заголовка
• Динамическое определение цветов
• Использование анализа множеств
• Использование функции Aggr()

Модуль 23: Инкрементальная загрузка
Темы

• Инкрементальная загрузка
• Алгоритмы инкрементальной загрузки

Лабораторная работа:

• Инкрементальная загрузка данных

Модуль 24: QlikSense Cloud
Темы

• QlikSense Cloud.
• Создание приложения в облаке.
• Загрузка созданных приложений.
• Работа с потоками.
• Библиотека приложений.
• Совместная работа

Лабораторная работа:

• QlikSense Cloud.