IBM · Índice Capítulo 1. Introdução ao Painéis e Histórias..........................................................1 Capítulo 2. Painéis

IBM Cognos AnalyticsVersão 11.1.0

Guia do usuário de painéis e histórias

IBM

Índice

Capítulo 1. Introdução ao Painéis e Histórias..........................................................1

Capítulo 2. Dashboards..........................................................................................3Painéis do Cognos Analytics: um tutorial.................................................................................................... 3

Fazendo upload de dados...................................................................................................................... 3Criando um Painel ..................................................................................................................................4O que vem depois no Cognos Analytics?............................................................................................. 10

Criando um Painel......................................................................................................................................11Modelos................................................................................................................................................ 11Configurando a página em um painel.................................................................................................. 12Mudando o modelo em um painel com abas.......................................................................................12Criando um modelo customizado........................................................................................................ 13Customizando guias............................................................................................................................. 15Encaixando objetos em uma grade e uns nos outros..........................................................................17Criando uma visualização em um painel............................................................................................. 17Criando uma visualização usando as áreas de lançamento................................................................18Criando uma visualização usando a procura em campos de dados................................................... 18Compartilhando Conteúdo...................................................................................................................19Reconfigurando um painel................................................................................................................... 34Criando painéis multilíngues................................................................................................................35

Explorando seus dados..............................................................................................................................36Assistente............................................................................................................................................. 36Visualizando os dados subjacentes..................................................................................................... 39Visualizando dados de visualização subjacentes ...............................................................................39Mudando colunas ou membros em uma visualização........................................................................ 40Selecionando colunas de um ativo de dados diferente...................................................................... 40Realizando drill up e down de seus dados.......................................................................................... 40Trabalhando com um ponto de dados.................................................................................................41Vinculando origens novamente........................................................................................................... 41Resolvendo conexões ambíguas de origem de dados........................................................................ 42Aumentando e diminuindo o zoom......................................................................................................42Expandindo e reduzindo hierarquias em crosstabs............................................................................ 43Expandindo visualizações ................................................................................................................... 43

Visualizações..............................................................................................................................................44Usando um tipo de visualização diferente...........................................................................................44Insights em visualizações.................................................................................................................... 76Importando uma visualização customizada em um painel................................................................ 77Previsão em visualizações................................................................................................................... 77Visualizações Recomendadas..............................................................................................................79Destacando dados formatados condicionalmente com cor............................................................... 80Agrupando Dados ................................................................................................................................ 80Opções do eixo de valor....................................................................................................................... 80Escala logarítmica................................................................................................................................ 81Opção responsiva................................................................................................................................. 82Criando grupos de dados customizados..............................................................................................83Mostrando ou ocultando linhas e colunas em uma tabela cruzada....................................................84Mostrando dados como pontos em uma visualização........................................................................ 84Mostrando dados como pontos dimensionáveis em uma visualização..............................................84Repetindo uma visualização por linha ou coluna................................................................................ 84Suprimindo valores nulos em uma tabela cruzada ou em uma tabela...............................................86

iii

Customizando valores nulos................................................................................................................ 87Customizando rótulos de unidade....................................................................................................... 87Configurando um cronômetro para atualizar uma visualização automaticamente........................... 87Incluindo um título em uma visualização............................................................................................88Limitando dados a valores superiores ou inferiores em uma visualização do painel........................ 88Executando cálculos sobre medidas e criando uma nova coluna...................................................... 88Expandindo hierarquias para exibir todos os membros na árvore de dados..................................... 89Usando o mapas................................................................................................................................... 90Configurando o drill through para um relatório .................................................................................. 99Incluindo uma definição de drill through de um painel para outro.................................................. 101Editando uma definição de drill through de um painel para outro .................................................. 101Análise de data relativa......................................................................................................................102Correspondendo paletas de cores em diversas visualizações......................................................... 104

Incluindo um esquema em um painel.................................................................................................... 104Incluindo pontos e regiões em um esquema em um painel.............................................................105

Widgets ................................................................................................................................................... 106Incluindo texto................................................................................................................................... 106Incluindo imagens e formas ............................................................................................................. 106Incluindo páginas da web ................................................................................................................. 107Incluindo vídeo ou áudio....................................................................................................................107Mudando páginas da web, mídia e imagens .....................................................................................107Incluindo um widget Bloco de notas................................................................................................. 108

Filtrar........................................................................................................................................................108Filtrando dados em uma visualização .............................................................................................. 108Destacando pontos de dados nas visualizações ..............................................................................110Incluindo um widget de filtro.............................................................................................................111Mantendo ou excluindo pontos de dados em uma visualização...................................................... 112Desconectando visualizações e widgets de filtro............................................................................. 112Filtrando dados na guia atual ............................................................................................................113Filtrando dados em todas as guias ................................................................................................... 113Limpando filtros ................................................................................................................................ 114Removendo Filtros ............................................................................................................................ 114

Classificando............................................................................................................................................115Classificação em ordem numérica.....................................................................................................115Classificando em ordem alfabética................................................................................................... 115Classificação customizada.................................................................................................................116

Formatando .............................................................................................................................................116Trabalhando com a legenda.............................................................................................................. 117Mudando cores...................................................................................................................................117Criando uma paleta de cores............................................................................................................. 118Correspondendo paletas de cores em diversas visualizações......................................................... 120Mudando o eixo ................................................................................................................................. 120Melhorando a visibilidade de rótulos................................................................................................ 121Incluindo rótulos na visualização...................................................................................................... 121Mudança na orientação de rótulo...................................................................................................... 122Alterando o formato do rótulo para visualizações em pizza.............................................................122Mudando o local do rótulo de valor................................................................................................... 123Conectando pontos de dados com linhas suaves............................................................................. 123Configurar a interpolação entre pontos de dados em uma visualização..........................................123Usando um símbolo diferente........................................................................................................... 124Mudando o tamanho ou a cor das bolhas..........................................................................................124Mudando a orientação de uma nuvem de palavras.......................................................................... 125Mostrando ou ocultando linhas de grade.......................................................................................... 125Mostrando ou ocultando o preenchimento....................................................................................... 125Trabalhando com objetos.................................................................................................................. 125Mudando o layout de um objeto em um painel.................................................................................126Formatando texto em uma tabela cruzada ou tabela....................................................................... 127Desacoplando a barra de ferramentas.............................................................................................. 127

iv

Propriedades de dados............................................................................................................................128Mudando como os dados são agregados.......................................................................................... 128Modificando o formato de dados....................................................................................................... 128Ativando o armazenamento em cache.............................................................................................. 129

Previsão....................................................................................................................................................130Recursos de previsão.........................................................................................................................130Opções de previsão............................................................................................................................131Tipos de visualização que suportam previsão.................................................................................. 134Dados de previsão..............................................................................................................................134Detalhes estatísticos da previsão......................................................................................................137Modelos de previsão.......................................................................................................................... 140

Princípios da análise de dados avançada............................................................................................... 142Preparação de dados......................................................................................................................... 143Preparação de dados para campos núméricos.................................................................................143Preparação de dados para campos categóricos............................................................................... 144Preparação de dados para campos de destino................................................................................. 145Drivers de chaves unidirecionais....................................................................................................... 145Drivers de chaves bidirecionais......................................................................................................... 146Árvore de decisão...............................................................................................................................147Insights em visualizações..................................................................................................................149Relacionamentos............................................................................................................................... 157Diferenças entre o Cognos Analytics e o Watson Analytics referente à análise de dados

avançado....................................................................................................................................... 158Testes estatísticos...................................................................................................................................162

Análise de variância (ANOVA)............................................................................................................ 162Árvore de classificação...................................................................................................................... 164Árvore de regressão........................................................................................................................... 164Teste qui-quadrado de frequências iguais........................................................................................164Teste qui-quadrado de independência............................................................................................. 165Teste de influência.............................................................................................................................165Teste t de influência...........................................................................................................................166Regressão linear múltipla.................................................................................................................. 166Teste de resíduo estudentizado........................................................................................................ 168Teste de comparação de soma..........................................................................................................168Teste de influência de soma.............................................................................................................. 169

Termos estatísticos................................................................................................................................. 169R-quadrado de contagem ajustada................................................................................................... 169Filtro de categoria de R-quadrado de contagem ajustada............................................................... 170R quadrado ajustado ......................................................................................................................... 170Categórico.......................................................................................................................................... 170Valor qui-quadrado............................................................................................................................ 170Ajuste de qui-quadrado para dados esparsos.................................................................................. 170Contínuo............................................................................................................................................. 170V de Cramér........................................................................................................................................170Regra de decisão................................................................................................................................171Partida da distribuição geral..............................................................................................................171Valor F.................................................................................................................................................172Frequência..........................................................................................................................................172Ponderações de frequência............................................................................................................... 172Medida de impureza Gini................................................................................................................... 172Driver principal................................................................................................................................... 172Pontuação z modificada.....................................................................................................................173Distribuição normal............................................................................................................................173Distribuição geral............................................................................................................................... 173Ponderações de regressão................................................................................................................ 174R2........................................................................................................................................................ 174Nível de significância..........................................................................................................................174Valor de significância......................................................................................................................... 174

v

Erro padrão.........................................................................................................................................174Distribuição estatística...................................................................................................................... 175Significância estatística..................................................................................................................... 175Resíduos estudentizados...................................................................................................................175Valor t................................................................................................................................................. 175

Capítulo 3. Histórias.......................................................................................... 177Introdução à sua primeira história..........................................................................................................177

Criando uma nova história................................................................................................................. 178Criando um esboço............................................................................................................................ 178Preenchendo suas cenas................................................................................................................... 179Ajustando a linha de tempo............................................................................................................... 180Incluindo animações..........................................................................................................................181

Criando uma história............................................................................................................................... 182Criando uma história a partir de um painel....................................................................................... 182Criando uma nova história desde o início..........................................................................................183

Estilos de transição................................................................................................................................. 183Incluindo widgets.................................................................................................................................... 184

Incluindo visualizações a partir de sua coleção de alfinetes........................................................... 184Criando um widget a partir de uma nova visualização......................................................................184Criando um widget a partir de uma bandeja de dados..................................................................... 185Criando um widget de uma única coluna a partir da área de janela de origem............................... 185Criando um widget de diversas colunas a partir da área de janela de origem.................................185Criando um widget a partir de um novo cálculo................................................................................185

Tipos de animação...................................................................................................................................186Animações de widget.........................................................................................................................186Animações de dados..........................................................................................................................187

Incluindo animações............................................................................................................................... 187Incluindo animações de widget.........................................................................................................187Incluindo animação de entrada nos dados ...................................................................................... 189

Usando a linha de tempo.........................................................................................................................189Usando o limpador de linha de tempo.............................................................................................. 190Definindo quando os objetos entram ou saem de uma cena........................................................... 190Mudando um título da linha de tempo para mídia, páginas da web e imagens............................... 191Destacando dados na linha de tempo............................................................................................... 191

Trabalhando com Cenários..................................................................................................................... 192Incluindo um título em uma cena......................................................................................................192Incluindo uma nova cena de modelo padrão em uma história........................................................ 192Escolhendo um modelo para uma nova cena................................................................................... 192Mudando a ordem das cenas.............................................................................................................193Duplicando um cenário...................................................................................................................... 193Excluindo uma cena........................................................................................................................... 193

Opções de Reprodução........................................................................................................................... 193Navegue marcadores......................................................................................................................... 194Reproduzir todas as cenas.................................................................................................................194Laço.................................................................................................................................................... 194Atualizar no início...............................................................................................................................195Modo de quiosque..............................................................................................................................195

Testando uma história ou um cenário.....................................................................................................195Compartilhando a história....................................................................................................................... 196

Índice Remissivo............................................................................................... 197

vi

Capítulo 1. Introdução ao Painéis e HistóriasO IBM® Cognos Analytics fornece painéis e histórias para você comunicar seus insights e suas análises. Épossível montar uma visualização que contenha visualizações como diagrama, gráfico, plot, tabela, mapaou qualquer outra representação visual dos dados.

Criando um painel ou uma história

Se você não estiver familiarizado com painéis e histórias, revise as seguintes etapas para compreender ofluxo de trabalho geral para criar uma visualização.

1. Clique em e clique em Painel ou clique em História.2. Selecione um modelo. O Cognos Analytics fornece modelos que contêm layouts predefinidos e linhas

de grade para facilitar a organização e o alinhamento das visualizações em uma visualização.3. Inclua visualizações em sua visualização de uma ou mais das formas a seguir:

• Se você souber o tipo de visualização que deseja usar, selecione o tipo de visualização e incluacolunas nele.

• Se você souber quais dados deseja ver, mas não tiver certeza sobre como apresentá-los, clique em

e inclua uma origem na área de janela Origens selecionadas. Em seguida, arraste colunas até atela. O Cognos Analytics exibe-as na visualização apropriada.

• Arraste suas visualizações coletadas do painel Minhas fixações para construir uma históriarapidamente.

4. Limite os dados exibidos filtrando de uma ou mais das formas a seguir:

• É possível filtrar visualizações individuais ou em todas as visualizações na visualização.• É possível filtrar até mesmo em uma coluna que não seja exibida na visualização usando um filtro de

contexto.• É possível selecionar um valor específico ou um intervalo de valores.

5. Aprimore sua visualização e preste atenção a visualizações incluindo mídia, páginas da web, imagens,formas e texto.

6. Personalize sua visualização alterando o tema. É possível escolher entre temas padrão, claros ouescuros. Também é possível customizar propriedades de visualização específicas, como cor depreenchimento e da borda e opacidade.

7. Crie visualizações mais significativas ou complexas incluindo colunas em uma visualização existente.Arraste outra coluna até uma visualização e ela será alterada para corresponder aos novos dadosincluídos.

8. É possível desfazer e refazer suas últimas ações em sucessão. A capacidade de desfazer e refazerações anteriores está disponível até fechar a visualização.

9. Teste a visualização.

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2 IBM Cognos Analytics Versão 11.1.0 : Guia do usuário de painéis e histórias

Capítulo 2. DashboardsExplore visualizações poderosas de seus dados no IBMCognos Analytics e descubra padrões erelacionamentos que impactam seus negócios. Em seguida, comunique os insights descobertos em umpainel e compartilhe-os com outros.

Painéis do Cognos Analytics: um tutorialO IBMCognos Analytics integra relatórios, modelagem, análise, exploração, painéis, histórias egerenciamento de eventos, para que seja possível entender os dados da organização e tomar decisões denegócios efetivas.

Este tutorial mostra os conceitos básicos para criar um painel.

Cenário para o tutorial

Neste tutorial, você é um gerente de recursos humanos que recebeu um projeto grande, em que iráliderar uma nova iniciativa de treinamento globalmente em sua empresa. Você deseja obter um melhorentendimento sobre onde o orçamento de treinamento está sendo investido atualmente em todas asáreas da empresa, já que, no momento, você sabe como ele é gasto apenas na sua área da empresa.

Fazendo upload de dadosVamos começar obtendo dados para o tutorial.

Procedimento

1. Acesse o IBM_HR_Training_2014-17.csv.(https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEP7J_11.1.0/com.ibm.swg.ba.cognos.ug_ca_dshb.doc/IBM_HR_Training_2014-17.csv)

2. Dependendo do seu navegador, talvez seja perguntado o que deseja fazer com ele. Clique em Salvar.3. No Cognos Analytics, clique em Procurar.

Também é possível clicar no ícone Novo e, em seguida, clicar em Fazer upload de arquivos.

4. Acesse o local em que você salvou "IBM_HR_Training 2014-17.csv" e selecione-o.


https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEP7J_11.1.0/com.ibm.swg.ba.cognos.ug_ca_dshb.doc/IBM_HR_Training_2014-17.csv

O ativo de dados aparece na pasta My content.

Nota: É possível refinar os dados filtrando-os ou mudando as propriedades. No entanto, não iremosrefiná-los neste tutorial.

5. Clique em OK.

Criando um PainelÉ possível explorar seus dados e comunicar facilmente a análise e os insights que você descobre.

Procedimento

1. Na página inicial, clique no ícone Novo na parte inferior da janela.

2. Clique em Painel.

3. São exibidos modelos predefinidos contendo linhas de grade para facilitar a organização e oalinhamento das visualizações e de outros elementos em um painel.

Selecione o modelo com 4 áreas de janela e, em seguida, clique em OK.


4. Vamos incluir um ativo de dados neste painel para que possamos explorar seus dados.a) No painel Dados, clique no ícone Incluir uma origem .

b) Acesse a pasta My content e selecione "IBM_HR_Training_2014-17.csv". Clique em Adicionar.5. Vamos explorar os dados incluindo uma visualização no painel.

a) Arraste "Departamento" para a área de janela superior esquerda e solte no quadro que aparece naárea de janela.

Agora é exibida uma lista de departamentos.

Capítulo 2. Dashboards 5

b) Arraste "Contratações externas" para a tela e solte na lista "Departamento". Na visualização decoluna, é possível ver que o departamento de Vendas contrata a maioria das pessoas externasseguido pelos departamentos de Finanças.

6. Vamos mudar o tipo de visualização.a) Clique em qualquer espaço em branco na visualização de coluna. Uma barra de ferramentas

aparece.


b) Clique no ícone Mudar visualização na barra de ferramentas.

c) Clique em Todas as visualizações.d) Clique no ícone Bolha compactada.

7. Vamos incluir uma segunda visualização, usando uma maneira diferente de criar uma visualização.a) Clique no ícone Visualizações no painel lateral.

b) Clique no ícone Mapa de árvore.

Um mapa de árvore vazio é criado com campos de dados vazios na lateral, indicando o localnecessário para incluir dados.

c) Clique no ícone Origens.


d) Arraste "Organização" para o campo Hierarquia de área.e) Arraste "Custo do curso" para o campo Tamanho.f) Feche o painel Campos para criar mais espaço para as visualizações.

8. Vamos ocultar a legenda para abrir mais espaço para o mapa de árvore.a) Selecione a visualização de mapa de árvore.b) Clique no ícone Propriedades.

c) Clique em Legenda e desmarque a caixa de seleção Mostrar legenda.

Dê uma olhada na visualização. O tamanho de cada caixa no mapa de árvore informa a quantia detreinamento gasta por cada organização.

9. Há mais duas áreas de janela em que é possível criar mais visualizações ou incluir widgets, comotexto ou formas.

10. Vamos incluir um filtro para ver o impacto da duração dos cursos nas visualizações.


a) Clique no ícone Origens.

b) Arraste "Dias de curso" para a área de filtro Esta guia.c) Para definir o filtro, clique em Dias de curso na área de filtro.

d) Mova a régua de controle para mostrar cursos com uma duração mais curta ou digite um novoterminal. Selecionamos 14,5 como o terminal, mas fique à vontade para selecionar um diferente.Clique em OK.


11. Outra maneira de filtrar dados é selecionar um ou mais pontos de dados em uma visualização e ver oimpacto nas outras visualizações. Clique em "Finanças" na visualização de bolhas compactadas.

Observe a visualização de mapa de árvore. Como ela não contém a coluna Departamento, ela éfiltrada pelo departamento Finanças.

12. Salve o painel e, em seguida, use o alternador na barra de aplicativos para fechá-lo.

O que vem depois no Cognos Analytics?Vamos recapitular: você aprendeu como fazer upload de dados, criou visualizações que mostravam novosinsights sobre seus dados e filtrou os dados de várias maneiras diferentes. Agora é possível começar aexplorar seus próprios dados.


O que mais é possível fazer com o painel?

É possível aprimorar o painel que você criou. Eis algumas ideias:

• Use widgets de texto para anotar descrições no painel.• Forneça mais informações incluindo mídia e links para páginas da web.• Formate o painel, como mudar as cores ou o tema.• Inclua imagens e formas para agregar um apelo visual.• Crie uma história em seu painel. Uma história consiste em visualizações e em uma narrativa ao longo do

tempo.• Abra uma visualização de painel no Explore para obter insights analíticos avançados e ver

relacionamentos em seus dados.

Calma, tem mais!

Mais coisas podem ser feitas no Cognos Analytics:

• Construa relatórios sofisticados com múltiplas páginas e múltiplas consultas com relação a múltiplosbancos de dados.

• Use a modelagem de dados para acessar e formar dados de servidores de dados ou de arquivostransferidos por upload.

• Planeje atividades.• Gerencie o conteúdo e também a conta.• E muito mais!

Para obter mais informações, consulte o menu Ajuda.

Divirta-se!

Criando um PainelUm painel ajuda a monitorar eventos ou atividades em uma visão rápida fornecendo insights chave eanálise sobre seus dados em uma ou mais páginas ou telas.

Procedimento

1. Clique no ícone Novo e, em seguida, clique em Painel.2. Selecione um modelo para usar e clique em OK.

Os modelos predefinidos contêm linhas de grade para facilitar a organização e o alinhamento dasvisualizações e de outros elementos. Por exemplo, é possível criar um infográfico para transmitirinformações com figuras em uma página que você está visitando.

ModelosO IBMCognos Analytics fornece modelos que contêm designs e linhas de grade predefinidos para facilitara organização e o alinhamento das visualizações.

Ao criar um novo painel, escolha um modelo com guias para criar um painel com diversas guias ouescolha um infográfico para um painel longo e rolável. Também é possível ocultar guias em um painelcom abas se desejar apenas uma guia e menos desorganização na tela.

Ocultando o botão da guia Se o painel tiver apenas uma guia, talvez você considere o único botão de guia desnecessário. É

possível ocultar o botão da guia para ampliar o espaço na tela.


Procedimento

1. Abra um painel com abas que tenha apenas uma guia.2. Na barra do aplicativo, clique no ícone Propriedades.

3. Clique em Guias.4. Clique na alternância Mostrar guias para ocultar o botão da guia.

Configurando a página em um painel É possível configurar seu painel para criar o layout necessário para seus propósitos comerciais.

Sobre Esta Tarefa

É possível configurar se o posicionamento do layout é relativo ou absoluto.

Ao escolher um estilo de layout, considere o tamanho da tela do dispositivo que será usado paravisualizar o painel.

É possível definir o tamanho da página ou selecionar o tamanho da página entre várias pré-configurações.

Se você escolher o posicionamento de layout absoluto, os objetos manterão seu tamanho e posição,independentemente do tamanho da tela do dispositivo no qual eles estão sendo visualizados. Paratamanhos de tela pequenos, o posicionamento absoluto pode aumentar a necessidade de rolagemporque os objetos são maiores que a tela. O posicionamento absoluto resulta em uma grande área quenão está dividida em seções. Escolha absoluto se desejar que as visualizações apareçam exatamentecomo você as dimensionou e colocou, independentemente do tamanho da tela do dispositivo no qual elasestão sendo visualizadas.

A opção Ajustar página reconfigura a visualização do painel para ajustar sua tela. Ao selecionar oposicionamento de layout absoluto, a opção Ajustar página não está disponível.

Se você escolher o posicionamento de layout relativo, os objetos ajustarão seu tamanho e posição, emrelação uns aos outros, aos dados que eles mostram e ao tamanho da tela do dispositivo no qual elesestão sendo visualizados. Selecione o posicionamento de layout relativo se desejar que o tamanho e aposição das visualizações se ajustem para caber no tamanho da tela do dispositivo no qual elas estãosendo visualizadas. A aparência do painel pode mudar dependendo do tamanho da tela em que ele évisualizado.

Procedimento

1. Abra um painel.2. Na barra do aplicativo, clique no ícone Propriedades.

Se você não ver o ícone Propriedades, clique no ícone Alternar para editar.

3. Em Tela, selecione um posicionamento de layout relativo ou absoluto.4. Em Tamanho da página, selecione o tamanho da página no menu Pré-configurar ou especifique a

largura e altura. Opcionalmente, selecione a opção Ajustar página.

Mudando o modelo em um painel com abasÉ possível mudar o modelo durante a montagem de um painel com abas. Depois de mudar o modelo,mova os objetos para ajuste.

Antes de IniciarSe não houver guias em seu painel, abra as propriedades do painel, expanda o menu Guias e clique emMostrar guias.


Procedimento

1. Em um painel, selecione uma guia e, em seguida, clique na guia selecionada.2. Clique no ícone Mudar modelo.

3. Selecione um modelo.

Criando um modelo customizadoCrie modelos customizados a serem usados para criar novos painéis rapidamente.

Sobre Esta Tarefa

É possível criar modelos cujos estilos e paletas de cores correspondem à marca e aos padrões de suaempresa. Conclua as etapas a seguir para criar um modelo customizado:

Procedimento

1. Abra um painel ou crie um novo painel.2. Clique na seta para baixo, ao lado do ícone Salvar.

3. Selecione Salvar como um modelo.4. Navegue para um local de pasta para salvar o modelo e clique em Salvar.

Usando um modelo customizadoDepois de criar um modelo customizado, é possível utilizá-lo para criar um novo painel.

Procedimento

1. Clique em Novo .2. Clique em Painel.3. Na página Selecionar um modelo, clique em Customizado.


4. Selecione uma miniatura a partir da lista Modelos customizados.5. Clique em Criar.

É aberto um novo painel, contendo opções de formatação, como tipos de gráficos, cores,posicionamento, entre outras.

6. Selecione uma origem de dados e construa seu painel.

Editando ou excluindo um modelo customizadoÉ possível editar ou excluir modelos customizados.

Procedimento

1. Clique em Novo .2. Clique em Painel.3. Na página Selecionar um modelo, clique em Customizado.


4. Clique no menu Mais na miniatura de um modelo customizado e clique em Editar ou Excluir.

Customizando guiasCustomize o estilo de guias individuais ou de todas as guias no painel. É possível mover as guias paracima, para a esquerda, para baixo ou para a direita do painel e incluir ícones nas guias.

Customizando o estilo de guias individuais Para guias individuais no painel, é possível mudar a cor do título da guia, a barra sob o título que

indica qual guia está selecionada e a cor de preenchimento da guia.

Procedimento

1. Abra um painel que tenha pelo menos uma guia.2. Na barra do aplicativo, clique no ícone Propriedades.



3. Clique em Guias.4. Em Estilo de guia individual, selecione a guia que deseja customizar.5. Selecione uma cor para o título da guia.6. Selecione uma cor para a barra sob o título da guia que indica qual guia está selecionada.7. Selecione uma cor de preenchimento para esta guia.

Dica: Também é possível clicar em Selecionar cor customizada para abrir o selecionador de cor emvez de escolher nas opções de cores padrão.

Customizando o estilo de guia para todas as guias Em um nível global para todas as guias no painel, é possível mudar a cor do título da guia, a barra

sob o título que indica qual guia está selecionada e a cor de preenchimento da guia.

Procedimento



3. Clique em Guias.4. Em Estilo da guia mestre, selecione uma cor para os títulos de guias.5. Selecione uma cor para a barra sob o título da guia que indica qual guia está selecionada.6. Selecione uma cor de preenchimento para as guias.

Dica: Também é possível clicar em Selecionar cor customizada para abrir o selecionador de cor emvez de escolher nas opções de cores padrão.

Mudando de posição da guia É possível mover as guias para serem exibidas na parte superior, esquerda, inferior ou direita do

painel.

Procedimento



3. Clique em Guias.4. Em Posição do guia, selecione Superior, Esquerda, Inferior ou Direita.

Incluindo ícones em guias É possível incluir ícones em suas guias e controlar o posicionamento e a cor dos ícones.

Procedimento

1. Abra um painel que tenha pelo menos uma guia.


2. Na barra do aplicativo, clique no ícone Propriedades.


3. Clique em Guias.4. Em Estilo de guia individual, selecione a guia em que deseja incluir um ícone.5. Em Visual, selecione um ícone.6. Selecione uma cor para o ícone.7. Clique em Voltar na área de janela de propriedades.8. Em Guias, selecione a posição do ícone na guia, em relação ao título, por exemplo, À direita do título.

Encaixando objetos em uma grade e uns nos outros É possível exibir uma grade em seu painel ou história para ajudá-lo a colocar objetos exatamente

onde você os deseja. É possível encaixar objetos na grade e encaixar objetos uns nos outros.

Procedimento

1. Na barra do aplicativo, clique no ícone Propriedades.

2. Se você não vir o ícone de Propriedades, clique no ícone Alternar para edição.

3. Para todo o painel ou história, certifique-se de que nada mais tenha o foco, clicando no plano defundo, fora de qualquer visualização ou objeto.

4. Na guia Geral, abra Tela.5. Na seção Grade, conclua uma ou mais das seguintes ações:

Meta Ação

Mostrar ou ocultar a grade na tela Configure a opção Mostrar grade como ativadaou desativada. Esta opção é ativada por padrãopara painéis que são criados na liberação atual.

Encaixar objetos na grade na tela Configure a opção Encaixar na grade comoativada ou desativada. Esta opção é ativada porpadrão para painéis que são criados na liberaçãoatual.

Encaixar objetos uns nos outros Configure a opção Encaixar em objetos comoativada ou desativada. Essa opção é ativada porpadrão.

Criando uma visualização em um painelAo montar um painel, é possível perceber que você precisa de outra visualização. É possível criar uma nopainel.

Procedimento

1. Clique em Origens.

Se não vir o ícone Origens, clique no ícone Alternar para editar.

2. Na área de janela Origens selecionadas, expanda o ativo de dados que deseja usar.


Se um ativo de dados diferente estiver aberto, clique no ícone Voltar, próximo ao nome do ativo dedados que está aberto.

3. Para criar a nova visualização, conclua uma das seguintes ações:

• Arraste uma coluna para a tela.

O IBMCognos Analytics cria uma visualização para corresponder à coluna. Por exemplo, ao incluirAno ou Departamento, uma tabela é criada. Arraste em uma medida, como Renda, e umavisualização de barra é criada.

• Clique em Visualizações e selecione um tipo. Em seguida, inclua uma coluna em cada slot dedados.

Criando uma visualização usando as áreas de lançamentoÉ possível criar uma visualização rapidamente, arrastando os dados diretamente para ela.

Sobre Esta Tarefa

Para criar uma visualização rapidamente, comece com uma visualização em branco.

Procedimento

1. Clique em Visualizações e selecione um tipo.A visualização é exibida nos painéis com áreas de lançamento e sem dados.

2. Arraste dados da área de janela Origens para as áreas de lançamento Arraste os dados para cá.

Criando uma visualização usando a procura em campos de dadosÉ possível construir rapidamente uma visualização que usa a procura em campos de dados.

Procedimento

1. Clique em Visualizações e selecione um tipo.A visualização é exibida sem dados nos painéis.

2. Clique em Campos e procure os dados desejados. Clique nos dados para preencher o campo dedados.


Resultados

Compartilhando ConteúdoSe um administrador conectar o Cognos Analytics ao Slack ou ativar o compartilhamento de e-mails, serápossível enviar o conteúdo do relatório do Cognos Analytics e do painel para outros usuários. Também épossível compartilhar o conteúdo do Cognos Analytics via links de URL e html integrado em páginas daweb. Somente para Painéis, é possível salvar seu conteúdo como um documento PDF exportado.

É possível compartilhar conteúdo de dois locais:

• sua tela do Cognos Analytics• a Pasta de conteúdo da equipe

Compartilhando o conteúdo da telaNo Cognos Analytics, é possível enviar o conteúdo do Cognos Analytics que você está visualizando

atualmente em sua tela Relatório ou Painel para seus colegas por E-mail ou pelo Slack.

Para obter mais informações, consulte o post do Blog Increased Collaboration with Slack Integration inIBM Cognos Analytics 11.1!

Antes de IniciarO administrador deve configurar um servidor de e-mail e/ou uma plataforma de colaboração para queseja possível usar esse recurso.


https://community.ibm.com/community/user/businessanalytics/blogs/mohammed-omar-khan/2018/11/30/slack-integration


Procedimento

1. Ao visualizar seu conteúdo do Cognos Analytics no componente Relatório ou Painel, clique no ícone

Compartilhar na barra do aplicativo que aparece na parte superior de sua janela do AnalyticsCognos.

Dica: Um ícone Compartilhar diferente aparece em um menu de contexto, depois de clicar no

ícone Mais para uma pasta de conteúdo ou na página Bem-vindo. No entanto, o painelCompartilhar que você chama de um menu de contexto somente permite que você compartilhesaídas de relatório ou painéis salvos. Para compartilhar uma imagem de um ativo que é aberto e que

você está visualizando atualmente, deve-se clicar no ícone Compartilhar na barra do aplicativo.2. No painel Compartilhar, clique na guia Enviar.

Dica: Se a guia Enviar não aparecer, o administrador não terá configurado um servidor de e-mail etambém não configurou uma plataforma de colaboração.

3. Clique em uma destas plataformas:

• E-mail - acesse a etapa “4” na página 20.

Dica: Se o E-mail não aparecer como uma plataforma, o administrador não ativado ocompartilhamento de conteúdo por e-mail.

• Slack_platform_name - acesse a etapa “5” na página 21.

Dica: Se a plataforma Slack aparecer esmaecida, o administrador terá desativado a plataforma.Caso você não faça parte de uma área de trabalho do Slack, é possível ingressar nela por meio dajanela pop-up e, em seguida, clicar na área de trabalho novamente no Cognos Analytics paracontinuar compartilhando seu conteúdo.

4. Se você selecionou E-mail no painel Compartilhar com e-mail, execute estas etapas:a) Procure por um nome de destinatário, grupo, função, lista de distribuição ou contato e, em seguida,

clique em Procura no diretório. Repita essa etapa conforme o necessário.

Dicas:

• Para incluir um endereço de e-mail externo, insira o endereço completo e, em seguida, pressioneEnter.

• Se você começar a digitar o nome de alguém para quem enviou um e-mail recentemente, o nomecompleto aparecerá rapidamente e será possível selecioná-lo.

• É possível limitar os resultados da procura e acelerar o tempo de recuperação digitando maiscaracteres nos campos de destinatário.

• Os resultados da procura aparecem para todos os namespaces em que você efetuou login. Talvezseja necessário rolar para ver os resultados de um namespace diferente.

• Também é possível navegar para um destinatário, clicando em Diretório > namespace.

Para localizar rapidamente uma entrada:

– Digite o texto no campo Localizar.

É possível clicar no ícone Método de procura para localizar as entradas que contêm,iniciam com ou são uma correspondência exata do texto que você digita.

– Clique no ícone filtrar para limitar a visualização das entradas.b) Insira o assunto do e-mail.c) Insira a mensagem que você deseja enviar.

Dica: Para formatar sua mensagem, use os botões Estilos e Formato.


5. Se você selecionou Slack_platform_name, no painel Compartilhar com o Slack: platform_name,execute estas etapas:a) Insira um nome de canal ou destinatário.

Dica: Comece digitando um nome de canal do Slack (começando com o símbolo hashtag (#) ou umnome de usuário do Slack, se desejar enviar uma mensagem direta no Slack. À medida que vocêdigita, a lista de opções possíveis é filtrada, até que você possa selecionar a opção desejada.

b) Insira a mensagem que você deseja enviar.

Dica: Você deve incluir algum texto em sua mensagem.6. Selecione Incluir link se desejar que seu destinatário clique em um link para o conteúdo.

Dica: Incluir link aparece apenas se o conteúdo estiver localizado na pasta Conteúdo da equipe.Outros usuários não podem vincular-se ao conteúdo localizado em Meu conteúdo.

7. Selecione Incluir imagem se desejar anexar uma imagem de conteúdo à mensagem de e-mail ou doSlack.

8. Se você selecionou a opção Incluir imagem, será possível acessar a área de janela Modificar aimagem (opcional) à esquerda e editar a imagem antes de enviá-la.

9. Clique em Enviar.

ResultadosA mensagem (e a imagem, caso se aplique) é enviada para os destinatários selecionados por e-mail oupelo Slack.

Editando o conteúdo de tela para compartilhamentoÉ possível anotar uma imagem de captura de tela do conteúdo do Cognos Analytics antes de compartilhá-la por e-mail ou pelo Slack.

Antes de Iniciar

Abra um painel ou relatório, acesse a visualização que você deseja editar e, em seguida, inicie as etapaspara enviar uma mensagem por e-mail ou pelo Slack.

Procedimento

1. Vá para a área de janela Modificar sua imagem (opcional) à esquerda.

Dicas:

• Ao anotar sua imagem, a única maneira de perder suas mudanças é clicando em Cancelar no painelCompartilhar com Slack à direita. Se você, acidentalmente, clicar na barra de ferramentas superiorou esquerda, a opção Modificar sua imagem (opcional) desaparecerá temporariamente. Noentanto, é possível continuar editando a partir de onde você parou clicando no ícone Compartilhar

.

• Use o botão Expandir para aumentar a janela Modificar imagem e ocultar o painel Compartilhar

pelo Slack ou Compartilhar por e-mail. Use o botão Reduzir para reverter para a visualizaçãooriginal.

2. Para incluir texto, uma seta ou uma linha à mão livre em sua imagem, siga estas etapas:a) Acesse a barra de ferramentas da área de janela Modificar sua imagem (opcional) e

clique em um desses ícones:

• O ícone Caixa de texto

• O ícone Seta • O ícone Caneta

b) Selecione uma cor.


c) Digite seu texto ou desenhe uma seta ou linha.d) Clique em Concluído.

3. Para incluir um retângulo em sua imagem, siga estas etapas:a) Acesse a barra de ferramentas da área de janela Modificar sua imagem (opcional) e clique no

ícone Retângulo .

b) Clique no ícone Borda e, em seguida, selecione a cor da borda.

Dica: Se você selecionou anteriormente uma cor de borda, o ícone Borda aparecerá nessa cor.

c) Clique no ícone Preencher e, em seguida, selecione a cor de preenchimento.

Dica: Se você selecionou anteriormente uma cor de preenchimento, o ícone Preencher apareceránessa cor.

d) Passe o mouse sobre a imagem e clique, arraste e, em seguida, solte para desenhar um retângulo.e) Clique em Concluído.

4. Para editar qualquer texto, seta, linha à mão livre ou retângulo que foi incluído, siga estas etapas:a) Certifique-se de que tenha selecionado Concluído nas etapas anteriores para que a barra de

ferramentas Modificar sua imagem apareça .b) Clique na imagem.c) Para selecionar um objeto, clique nele.

Um retângulo com alças de arrastar aparece em torno do objeto.

Dica: Também é possível pressionar Tab sucessivamente para selecionar cada objeto na ordem emque foram criados. Para obter informações adicionais, consulte “Comandos de teclado para editaro conteúdo da tela” na página 22.

d) Para mover um objeto selecionado, mova o cursor sobre o objeto selecionado para que o cursor

mude para o ícone Mover cursor e, em seguida, arraste o objeto para a posição desejada.e) Para redimensionar um objeto selecionado, selecione e arraste uma de suas alças.

f) Para excluir um ou mais objetos selecionados, clique no ícone Excluir .g) Para excluir cada objeto incluído na imagem, na barra de ferramentas Modificar sua imagem

, clique em Limpar.5. Para cortar sua imagem, siga essas etapas:

a) Acesse a barra de ferramentas da área de janela Modificar sua imagem (opcional) e clique no

ícone Cortar .b) Na imagem, clique, arraste e, em seguida, solte para desenhar um retângulo destacado sobre a

área que você deseja cortar.c) Clique em Concluído.

6. Se necessário, conclua quaisquer etapas restantes para enviar uma mensagem por e-mail ou peloSlack.

ResultadosSua mensagem e o conteúdo editado do Cognos Analytics são compartilhados com os destinatários doSlack que você selecionou.

Comandos de teclado para editar o conteúdo da telaÉ possível usar atalhos de teclado como uma maneira alternativa de chamar um comando, pressionandouma combinação de teclas do teclado.

As tabelas a seguir listam atalhos de teclado para editar uma imagem na tela que você planejacompartilhar com seus colegas.


Comando de teclado do PC Comando de teclado doMacintosh

Descrição

t t Ativar a ferramenta Caixa deTexto

a a Ativar a ferramenta Seta

p p Ativar a ferramenta Caneta

r r Ativar a ferramenta Retângulo

c c Ativar a ferramenta de Corte

q q Girar objetos 10 graus no sentidohorário

Shift + Q Shift + Q Girar objetos 10 graus no sentidoanti-horário

Delete/Backspace Apagar Excluir objetos

[ [ Se o objeto de seleção ativo foruma caixa de texto, reduza a áreade quebra automática de linhahorizontalmente em 5 px.

Shift + { Shift + { Se o objeto de seleção ativo foruma caixa de texto, reduza a áreade quebra automática de linhahorizontalmente em 50 px.

] ] Se o objeto de seleção ativo foruma caixa de texto, expanda aárea de quebra automática delinha horizontalmente em 5 px.

Shift + } Shift + } Se o objeto de seleção ativo foruma caixa de texto, expanda aárea de quebra automática delinha horizontalmente em 50 px.

Ctrl + z Ctrl + z / Comando + z Desfazer ação anterior

Ctrl + y Ctrl + y / Comando + y / Refazer ação anterior

Escapar Escapar Fechar painel inteiro


Descrição

Tab Tab Mova a seleção de ferramenta nabarra de ferramentas daesquerda para a direita, uma decada vez. Se você pressionar Tabna ferramenta final (por exemplo,Limpar/Concluído), o foco semoverá da barra de ferramentaspara a imagem.

Shift + Tab Shift + Tab Mova a seleção de ferramenta nabarra de ferramentas da direitapara a esquerda, uma de cadavez. Pressionar Shift + Tab na



Descrição

Primeira ferramenta move o focoda barra de ferramentas para oelemento-pai.

Enter/Digitar Enter/Return Ativar a ferramenta/corselecionada


Descrição

Seta para cima Seta para cima Rolar a imagem para cima (Seaplicável)

Seta para baixo Seta para baixo Rolar a imagem para baixo (Seaplicável)

Seta à esquerda Seta à esquerda Rolar a imagem para a esquerda(Se aplicável)

Seta à direita Seta à direita Rolar a imagem para a direita (Seaplicável)

Seta para cima Seta para cima Mover os objetos selecionadospara cima por 5 px.

Seta para baixo Seta para baixo Mover os objetos selecionadospara baixo por 5 px.

Seta à esquerda Seta à esquerda Mover os objetos selecionadospara a esquerda por 5 px.

Seta à direita Seta à direita Mover os objetos selecionadospara a direita por 5 px.

Shift + Seta para Cima Shift + Seta para Cima Mover os objetos selecionadospara cima por 50 px.

Shift + Seta para Baixo Shift + Seta para Baixo Mover os objetos selecionadospara baixo por 50 px.

Shift + Seta à Esquerda Shift + Seta à Esquerda Mover os objetos selecionadospara a esquerda por 50 px.

Shift + Seta à Direita Shift + Seta à Direita Mover os objetos selecionadospara a direita por 50 px.

Shift + Alt + Seta para Cima Alt + Seta para Cima Escalar os objetos selecionadospara cima por 5 px. O Cantoinferior direito é selecionado paraajuste de escala.

Shift + Alt + Seta para Baixo Alt + Seta para Baixo Escalar os objetos selecionadospara baixo por 5 px. O Cantoinferior direito é selecionado paraajuste de escala.

Shift + Alt + Seta à Esquerda Alt + Seta à Esquerda Escalar os objetos selecionadospara a esquerda por 5 px. OCanto inferior direito éselecionado para ajuste deescala.



Descrição

Shift + Alt + Seta à Direita Alt + Seta à Direita Escalar os objetos selecionadospara a direita por 5 px. O Cantoinferior direito é selecionado paraajuste de escala.

Shift + Alt + Seta para Cima Shift + Alt + Seta para Cima Escalar os objetos selecionadospara cima por 50 px. O Cantoinferior direito é selecionado paraajuste de escala.

Shift + Alt + Seta para Baixo Shift + Alt + Seta para Baixo Escalar os objetos selecionadospara baixo por 50 px. O Cantoinferior direito é selecionado paraajuste de escala.

Shift + Alt + Seta à Esquerda Shift + Alt + Seta à Esquerda Escalar os objetos selecionadospara a esquerda por 50 px. OCanto inferior direito éselecionado para ajuste deescala.

Shift + Alt + Seta à Direita Shift + Alt + Seta à Direita Escalar os objetos selecionadospara a direita por 50 px. O Cantoinferior direito é selecionado paraajuste de escala.

Tab Tab Pressione sucessivamente paraselecionar cada objeto criado naordem em que foram criados. Seo objeto final já estiverselecionado, pressionar Tabmoverá o foco da imagem para oPainel de compartilhamento.

Shift + Tab Shift + Tab Pressione sucessivamente paraselecionar cada objeto criado naordem em que foram criados. Seo primeiro objeto já estiverselecionado, pressionar Shift +Tab moverá o foco da imagempara a barra de ferramentas.

Enter/Digitar Enter/Return Entrar no Modo de edição daCaixa de texto se o objeto deseleção ativo for uma caixa detexto.

Escapar Escapar Cancelar seleção de qualquerobjeto ativo. Se o objetoselecionado for uma caixa detexto e estiver atualmente noModo de edição de Caixa detexto, ele sairá do Modo deedição de Caixa de texto.

Escapar Escapar Cancelar seleção do objeto ativoe parar de desenhar. Se o objetode seleção ativo for uma caixa de



Descrição

texto, saia do Modo de edição deCaixa de texto

Enter/Digitar Enter/Return Começar a desenhar um objetocom o cursor virtual simulandoum evento para baixo do mouse.

Enter/Digitar Enter/Return Terminar de desenhar um objetocom o cursor virtual simulandoum mouse

Seta para cima Seta para cima Mover o cursor virtual para cimapor 5 px.

Seta para baixo Seta para baixo Mover o cursor virtual para baixopor 5 px.

Seta à esquerda Seta à esquerda Mover o cursor virtual para aesquerda por 5 px.

Seta à direita Seta à direita Mover o cursor virtual para adireita por 5 px.

Shift + Seta para Cima Shift + Seta para Cima Mover o cursor virtual para cimapor 50 px.

Shift + Seta para Baixo Shift + Seta para Baixo Mover o cursor virtual para baixopor 50 px.

Shift + Seta à Esquerda Shift + Seta à Esquerda Mover o cursor virtual para aesquerda por 50 px.

Shift + Seta à Direita Shift + Seta à Direita Mover o cursor virtual para adireita por 50 px.

Exportando um painel para PDFÉ possível criar um PDF de seu painel para imprimir ou compartilhar eletronicamente.

Antes de Iniciar

Antes de exportar seu painel para PDF, considere os seguintes pontos:

• Mantenha as margens de impressão padrão na janela de impressão do navegador.• O que você vê que em sua tela é o que você vê na saída em PDF. Por exemplo, uma tela grande, exibe

mais linhas em uma tabela do que uma tela pequena e essa diferença é capturada no PDF.• Certifique-se de que o driver do dispositivo de impressora esteja configurado para usar a resolução

máxima.• Use a visualização de impressão para ver o PDF antes da impressão.

Dica: Para obter os melhores resultados de saída em PDF, pode ser necessário experimentar umnavegador da web diferente, como o Google Chrome.

Sobre Esta Tarefa

Como cada navegador da web manipula a impressão de forma diferente, dependendo de qual navegadore sistema operacional estão sendo usados, você deve selecionar configurações específicas na janela deimpressão. Ao exportar um painel para PDF, consulte as etapas abaixo para obter mais detalhes para seunavegador e S.O. específicos.


Procedimento

1. Abra um painel.2. Se estiver no modo de edição, clique no ícone Alternar para visualização para alternar para o modo

de visualização.

3. Na barra do aplicativo, clique no ícone compartilhar.

4. Selecione a guia Exportar.5. Selecione um tamanho e orientação de página.6. Para incluir uma lista dos filtros que são aplicados ao seu painel, selecione Incluir filtros.7. Clique em Exportar.

Importante: O diálogo do Cognos Analytics para o tamanho da página e a orientação é a primeiraetapa para formatar corretamente o painel para a exportação para PDF. Na janela de impressão donavegador, certifique-se de que o tamanho da página e a orientação estejam configuradoscorretamente.

A janela de impressão do navegador é aberta.8. Verifique se as configurações na janela de impressão do navegador correspondem às opções de

Exportar para PDF selecionadas.Por exemplo, ao selecionar a orientação Retrato em sua interface com o usuário do IBMCognosAnalytics, antes de imprimir o PDF, certifique-se de que a janela de impressão de seu navegador estejaconfigurada para Retrato.

Nota: Ao selecionar o tamanho de página Jornal, em alguns navegadores esse tamanho de página échamado de 11x17.

O que Fazer Depois

O PDF gerado deve parecer com seu painel. No entanto, podem ser notadas algumas pequenasdiferenças. Para obter instruções detalhadas sobre seu navegador e sistema operacional específicos,consulte as instruções a seguir:

Windows 10, navegador: Chrome, destino de impressão: Impressão Microsoft para PDF

Windows 10, navegador: Firefox, destino de impressão: Impressão Microsoft para PDF

Windows 10, navegador: Internet Explorer, destino de impressão: Impressão Microsoft para PDF

Windows 8, navegador: Firefox ou Internet Explorer, destino de impressão: Impressão Adobe Acrobatpara PDF

macOS ou iOS, navegador: Safari

macOS, navegador: Chrome

macOS, navegador: Firefox

Windows 10, navegador: Chrome, destino de impressão: Impressão Microsoft para PDFConclua as etapas a seguir se estiver exportando um painel para PDF usando o Chrome no Windows.

Procedimento

1. Na janela de impressão do navegador, selecione o destino da impressão: Impressão Microsoft paraPDF.

2. No diálogo Imprimir, expanda Mais configurações.3. Na lista Tamanho do papel, selecione a página que corresponde ao Tamanho do papel selecionado

do diálogo IBMCognos Analytics Exportar para PDF. A orientação de página é selecionadaautomaticamente.


4. Certifique-se de que Gráficos de segundo plano esteja desmarcado.5. Clique em Impressão para exportar seu arquivo para PDF.

Windows 10, navegador: Firefox, destino de impressão: Impressão Microsoft para PDFConclua as etapas a seguir se estiver exportando um painel para PDF usando o Firefox no Windows.

Procedimento

1. Na barra do aplicativo Firefox, selecione o menu Abrir e selecione Impressão.2. Clique em Configuração da página.3. No diálogo Configuração da página, certifique-se de que Imprimir em segundo plano (cores &

imagens) esteja selecionado e Reduzir para se ajustar à largura da página esteja desmarcado.

Nota: Não ajuste as margens padrão na guia Margens e Cabeçalho/Rodapé.4. Clique em OK.5. Na barra do aplicativo do IBMCognos Analytics, clique no ícone mais.6. Se não aparecer o ícone mais, clique no ícone Alternar para visualização para alternar para o modo

de visualização primeiro.7. Selecione Exportar para PDF.8. Selecione um tamanho de página e orientação e, em seguida, clique em OK.

A janela de impressão do navegador é aberta.9. Selecione o destino de impressão: Impressão Microsoft para PDF.

10. Na janela de impressão para o navegador, clique em Propriedades.11. No diálogo Propriedades de impressão da Microsoft para documento PDF, clique na lista suspensa

Orientação e selecione o valor que corresponde à Orientação selecionada no diálogo IBMCognosAnalytics Exportar para PDF.

12. Clique em Avançado.13. No diálogo Opções avançadas de impressão da Microsoft para PDF, clique na lista suspensa

Tamanho do papel e selecione o valor que corresponde ao Tamanho da página selecionado dodiálogo IBMCognos Analytics Exportar para PDF.

14. Clique em OK.15. Clique em OK para fechar o diálogo Propriedades de impressão da Microsoft para documento PDF.16. Clique em OK para exportar seu arquivo para PDF.

Windows 10, navegador: Internet Explorer, destino de impressão: Impressão Microsoft para PDFConclua as etapas a seguir se estiver exportando um painel para PDF usando o Internet Explorer noWindows.

Procedimento

1. Na janela de impressão do navegador, selecione o destino da impressão: Impressão Microsoft paraPDF.

2. No diálogo Impressão da Microsoft para PDF, configure o tamanho da página e orientação paracorresponder ao que foi selecionado no diálogo Exportar para PDF.

3. Clique em OK.

Windows 8, navegador: Firefox ou Internet Explorer, destino de impressão: Impressão Adobe Acrobat paraPDFImpressão Microsoft para PDF não está disponível com o Windows 8 (ou anterior). Portanto, instale oAdobe Acrobat DC ou outro driver de impressão e inclua-o como um de seus dispositivos de impressão.

macOS ou iOS, navegador: SafariConclua as etapas a seguir se estiver exportando um painel para PDF usando o Safari no macOS ou noiOS.


Procedimento

1. Na janela de impressão do navegador, selecione o tamanho da página.

Nota: Se você selecionou o tamanho da página Tabloide no diálogo IBMCognos Analytics Exportarpara PDF, selecione 11x17 na janela de impressão macOS.

2. Na janela de impressão para o navegador, selecione a Orientação selecionada no diálogo IBMCognosAnalytics Exportar para PDF.

3. Ative Imprimir planos de fundo.4. Ative Imprimir cabeçalhos e rodapés.5. No menu suspenso PDF, selecione Salvar como PDF.6. Digite um nome, selecione um local de pasta e clique em Salvar para salvar seu PDF.

macOS, navegador: ChromeConclua as etapas a seguir se estiver exportando um painel usando o Chrome no macOS.

Procedimento

1. Na janela de impressão do navegador, ative Cabeçalhos e rodapés.2. Ative Gráficos de segundo plano.3. Clique em Salvar.4. Digite um nome, selecione um local de pasta e clique em Salvar para salvar seu PDF.

macOS, navegador: FirefoxConclua as etapas a seguir se estiver exportando um painel usando o Firefox no macOS.

Procedimento

1. Na janela de impressão do navegador, selecione o tamanho da página.

Nota: Se você selecionou o tamanho da página Tabloide no diálogo IBMCognos Analytics Exportarpara PDF, selecione 11x17 na janela de impressão macOS.

2. Na janela de impressão para o navegador, selecione a Orientação selecionada no diálogo IBMCognosAnalytics Exportar para PDF.

3. Desmarque Ignorar ajuste de escala e reduzir para a largura da página.4. Ative Imprimir as cores do plano de fundo.5. Ative Imprimir imagens do plano de fundo.6. No menu suspenso PDF, selecione Salvar como PDF.7. Digite um nome, selecione um local de pasta e clique em Salvar para salvar seu PDF.

Exportando dados da visualização para um arquivo CSVNa barra de ferramentas ou na bandeja de dados de uma visualização, é possível exportar os dados quecompõem uma visualização.

Procedimento

1. Abra um painel.2. Selecione a visualização cujos dados você deseja exportar.

3. Na barra de ferramentas na parte superior do painel, clique em Mostrar dados .

Caso não veja o ícone Mostrar dados, clique em Alternar para edição .

Os dados da visualização selecionada são exibidos em uma tabela na parte inferior do painel, na guiaDados da visualização.

4. Clique no Menu de dados da visualização e selecione Exportar dados.


Compartilhando ativos da pasta de conteúdo da EquipeÉ possível compartilhar com seus colegas saídas de relatório ou painéis que estão localizados na pastaConteúdo da equipe.

Compartilhando ativos do Conteúdo da equipe por e-mailÉ possível compartilhar as saídas de relatórios ou painéis do Cognos Analytics na pasta Conteúdo da

equipe por E-mail.

Antes de IniciarO administrador deve configurar um servidor de e-mail para que seja possível usar esse recurso.

Sobre Esta Tarefa

O Cognos Analytics permite selecionar Compartilhar no menu de contexto de um ativo a partir devários pontos de acesso:

• a pasta Conteúdo da equipe

• a Página inicial , na lista de ativos abertos recentemente

• a área de janela Resultados da procura

• a área de janela Recente

Nota: A tarefa a seguir descreve o acesso ao menu de contexto a partir da pasta Conteúdo da equipe. Noentanto, é possível usar qualquer um dos pontos de acesso listados acima.

Procedimento

1. Salve o painel ou a saída de relatório na pasta Conteúdo da equipe.

Dica: Outros usuários não estão autorizados a abrir conteúdo em sua pasta Meu conteúdo.2. Navegue para o ativo salvo na pasta Conteúdo da equipe.

3. Clique no ícone Mais para o ativo e, em seguida, no menu de contexto, clique em Compartilhar.

Dica: Um ícone Compartilhar diferente aparece na barra do aplicativo na parte superior da janelaquando você está visualizando o conteúdo na tela:


• Se você estiver editando um novo relatório ou painel em sua tela e clicar no ícone Compartilhar na barra do aplicativo, o painel Compartilhar permitirá que você compartilhe o conteúdo somentea partir da visualização atual. A saída de relatório salva anteriormente não pode ser compartilhada

clicando no ícone Compartilhar na barra do aplicativo.

• Se você estiver visualizando um PDF de saída de relatório salva e clicar no ícone Compartilhar na barra do aplicativo, o painel Compartilhar permitirá que você compartilhe a versão em PDFsalva, somente como um link ou anexo.

4. No painel Compartilhar, clique na guia Enviar.

Dica: Se a guia Enviar não aparecer, o administrador não terá configurado um servidor de e-mail etambém não configurou uma plataforma de colaboração.

5. Clique em E-mail.

Dica: Se o E-mail não aparecer como uma plataforma, o administrador não ativado ocompartilhamento de conteúdo por e-mail.

O painel Compartilhar com e-mail aparece.6. Procure por um nome de destinatário, grupo, função, lista de distribuição ou contato e, em seguida,

clique em Procura no diretório. Repita essa etapa conforme o necessário.

Dicas:

• Para incluir um endereço de e-mail externo, insira o endereço completo e, em seguida, pressioneEnter.

• Se você começar a digitar o nome de alguém para quem enviou um e-mail recentemente, o nomecompleto aparecerá rapidamente e será possível selecioná-lo.

• É possível limitar os resultados da procura e acelerar o tempo de recuperação digitando maiscaracteres nos campos de destinatário.

• Os resultados da procura aparecem para todos os namespaces em que você efetuou login. Talvezseja necessário rolar para ver os resultados de um namespace diferente.

• Também é possível navegar para um destinatário, clicando em Diretório > namespace.

Para localizar rapidamente uma entrada:

– Digite o texto no campo Localizar.

É possível clicar no ícone Método de procura para localizar as entradas que contêm, iniciamcom ou são uma correspondência exata do texto que você digita.

– Clique no ícone para limitar a visualização das entradas.7. Mantenha o assunto padrão ou digite um novo.8. Insira a mensagem que você deseja enviar.

Dica: Para formatar sua mensagem, use os botões Estilos e Formato.9. Selecione Incluir link se desejar que seu destinatário clique em um link para o conteúdo.



ResultadosSua mensagem é enviada por e-mail aos destinatários selecionados.


Compartilhando ativos do conteúdo da equipe pelo SlackNo Cognos Analytics, é possível enviar saídas ou painéis de relatórios do Cognos Analytics na pasta

Conteúdo da equipe pelo Slack.

Para obter mais informações, consulte o post do Blog Increased Collaboration with Slack Integration inIBM Cognos Analytics 11.1!

Antes de IniciarO administrador deve configurar uma plataforma de colaboração para que seja possível usar esserecurso.

Sobre Esta Tarefa

O Cognos Analytics permite selecionar Compartilhar no menu de contexto de um ativo a partir devários pontos de acesso:

• a pasta Conteúdo da equipe

• a Página inicial , na lista de ativos abertos recentemente

• a área de janela Resultados da procura

• a área de janela Recente

Nota: A tarefa a seguir descreve o acesso ao menu de contexto a partir da pasta Conteúdo da equipe. Noentanto, é possível usar qualquer um dos pontos de acesso listados acima.

Procedimento

1. Salve o painel ou a saída de relatório do Cognos Analytics na pasta Conteúdo da equipe.

Dica: Outros usuários não estão autorizados a abrir conteúdo em sua pasta Meu conteúdo.2. Navegue para o ativo salvo na pasta Conteúdo da equipe.


Dica: Um ícone Compartilhar diferente aparece na barra do aplicativo na parte superior da janelaquando você está visualizando o conteúdo na tela:

• Se você estiver editando um novo relatório ou painel em sua tela e clicar no ícone Compartilhar na barra do aplicativo, o painel Compartilhar permitirá que você compartilhe o conteúdo somente apartir da visualização atual. A saída de relatório salva anteriormente não pode ser compartilhada

clicando no ícone Compartilhar na barra do aplicativo.

• Se você estiver visualizando um PDF de saída de relatório salva e clicar no ícone Compartilhar na barra do aplicativo, o painel Compartilhar permitirá que você compartilhe a versão em PDF salvasomente como um link ou anexo.

4. No painel Compartilhar, clique na guia Enviar.

Dica: Se a guia Enviar não aparecer, o administrador não configurou uma plataforma de colaboração.5. Clique em Slack_platform_name.

Dica: Se a plataforma Slack aparecer esmaecida, o administrador terá desativado a plataforma. Casovocê não faça parte de uma área de trabalho do Slack, é possível ingressar nela por meio da janelapop-up e, em seguida, clicar na área de trabalho novamente no Cognos Analytics para continuarcompartilhando seu conteúdo.




O painel Compartilhar com o Slack: platform_name aparece.6. Insira um nome de canal ou destinatário.

Dica: Comece digitando um nome de canal do Slack (começando com o símbolo hashtag (#) ou umnome de usuário do Slack, se desejar enviar uma mensagem direta no Slack. À medida que você digita,a lista de opções possíveis é filtrada, até que você possa selecionar a opção desejada.

7. Insira a mensagem que você deseja enviar.

Dica: Você deve incluir algum texto em sua mensagem.8. Selecione Incluir link se desejar que seu destinatário clique em um link para o conteúdo.



ResultadosSua mensagem é enviada pelo Slack aos destinatários selecionados.

Vinculação a conteúdo salvoNo Cognos Analytics, é possível criar uma URL para qualquer visualização em seu painel ou relatório. Emseguida, é possível enviar a URL por e-mail ou integrar a URL em uma página da web ou em outro painelou relatório.

É possível compartilhar objetos de conteúdo, como relatórios e painéis, com uma URL que abre o objetode conteúdo diretamente, em vez de ter que procurar pelo objeto de conteúdo na tela de boas-vindas doCognos Analytics. Também é possível integrar os objetos de conteúdo do Cognos Analytics (exceto paramódulos de dados) em páginas da web customizadas. Um objeto de conteúdo integrado não exibe asbarras de aplicativos ou de navegação.

Procedimento

1. Salve o painel ou a saída de relatório do Cognos Analytics na pasta Conteúdo da equipe.

Dica: Outros usuários não estão autorizados a abrir conteúdo em sua pasta Meu conteúdo.2. Navegue para a visualização que você deseja enviar para um colega de trabalho.


Dica: Um ícone Compartilhar diferente aparecerá na barra do aplicativo na parte superior dajanela se você estiver visualizando o conteúdo na tela. No entanto, se você clicar nesse ícone, o painelCompartilhar somente permitirá que você compartilhe o conteúdo da visualização atual, não da saídasalva anteriormente.

4. No painel Compartilhar, clique na guia Link.

Dica: É possível modificar a URL para executar outras ações, como abrir um relatório para editar ouexecutar o relatório, ou mudar o formato de saída do relatório. Para obter mais informações, consulteCriando URLs customizadas para exibir e executar o conteúdo do Cognos Analytics no IBM CognosAnalyticsGuia de Introdução ao Usuário.

5. Se você desejar enviar o link para um colega de trabalho por e-mail, faça o seguinte:

a) Na seção Link, clique no ícone Copiar .

A URL é copiada para a área de transferência.b) Cole a URL em seu e-mail e envie-o.

6. Se desejar integrar o código html para sua visualização em uma página da web, acesse a seçãoIntegrar código: e siga estas etapas:


a) Se desejar mudar a altura e largura do iframe que conterá o código, ajuste os valores nos camposLargura e Altura.

b) Clique no ícone Copiar .

A URL é copiada para a área de transferência.c) Cole a URL no texto html de sua página da web.

Amostra de autenticação com conteúdo integradoA amostra de conteúdo integrado ilustra como usar a API REST do IBM Cognos Analytics para conectarum usuário e, em seguida, exibe o conteúdo integrado.

Procedimento

1. Copie a pasta embedded_content da pasta <installation_location>\samples para a pasta<installation_location>\webcontent.

2. Abra o arquivo \webcontent\embedded_content\preLoginSample.html em um editor de textoe localize o elemento <select>:

<select size="1" name="namespace"> <option value="CognosEx">CognosEx (Example)</option> <option value="LDAP">LDAP (Example)</option></select>

3. Para qualquer um dos namespaces configurados que você queira ver como uma seleção na página delogin, defina o elemento <option> dentro do elemento <select>, usando a seguinte sintaxe:

<option value="namespace_ID">namespace_name</option>

O namespace_ID corresponde à propriedade ID do Namespace, conforme definido para o namespacena Configuração do Cognos, em Segurança > Autenticação. O namespace_name pode ser qualquerpalavra; no entanto, o nome definido na Configuração do Cognos é preferencial.

4. Abra o arquivo \webcontent\embedded_content\iFrameSample.html e substitua os objetosiFrame pelos objetos iFrame de Integrar a partir de sua instalação do Cognos Analytics.

5. Em um navegador da web, digite http://<server_name>:<port>/embedded_content/preLoginSample.html

ResultadosUma página da web de conexão é exibida. Após conectar-se, os objetos de conteúdo integrado sãomostrados.

Reconfigurando um painelÉ possível reconfigurar seu painel para reverter para a última versão salva do painel.

Antes de Iniciar

Se não visualizar a opção de reconfiguração do painel, o painel que você está visualizando nunca foi salvo.

Para reconfigurar todas as mudanças que você aplicou deste que você salvou o painel pela última vez,conclua as ações a seguir:

Procedimento

1. Abra um painel salvo.2. Clique no ícone Alternar para editar .3. Faça uma ou mais mudanças no painel.4. Clique no ícone Alternar para visualizar .

5. Na barra de ferramentas, clique no ícone Reconfigurar painel .


6. Clique em OK.

O painel retorna para sua última visualização salva. Todas as mudanças feitas desde a últimavisualização salva são perdidas.

Dica: Depois que você salva o painel, o ícone Reconfigurar painel desaparece da barra de ferramentas.

Criando painéis multilínguesÉ possível criar um painel ou uma história em diferentes idiomas para que os usuários possam escolher oidioma ao usar o painel. Essa atividade também é chamada de localização de seu painel.

Sobre Esta Tarefa

Nas propriedades do painel, na seção Avançado, há uma opção de idiomas. Esta opção é onde vocêcomeça configurando um idioma padrão e onde são exibidos os diferentes idiomas para seus painéislocalizados.

O conteúdo localizado pode incluir títulos de guias, títulos de visualização e cores de borda nasvisualizações. Para as propriedades do widget de texto, as mudanças na família de fontes, no tamanho dafonte, no estilo, na cor do texto, na cor de preenchimento e na cor da borda podem ser capturadas em umpainel localizado. Também é possível localizar as descrições em widgets de imagem, de mídia e de páginada web. Em uma história, é possível localizar os nomes das cenas e outros itens.

Os usuários podem configurar o idioma do conteúdo em Minhas preferências. Após localizar um painel,um usuário abre o painel e o IBMCognos Analytics corresponde o idioma do conteúdo com os idiomasdisponíveis na lista Idiomas. Se o idioma do conteúdo não corresponder a nenhum idioma na listaIdiomas, o idioma padrão será exibido para o painel. Por exemplo, se o idioma do conteúdo de umusuário estiver configurado para francês do Canadá, ao abrir o painel, os idiomas na lista Idiomas serãocorrespondidos de acordo com a seguinte ordem:

• Francês (Canadá)• Francês• Francês (qualquer país)• Idioma padrão na lista Idiomas

Os usuários também podem selecionar o idioma preferencial para a interface com o usuário doIBMCognos Analytics. Para obter mais informações, consulte Configurações de idioma.

Procedimento

1. Abra um painel.2. Na barra do aplicativo, clique no ícone Propriedades.


3. Clique em Avançado.4. Clique em Configurar idioma padrão e selecione o idioma para a localização.

O primeiro idioma escolhido será o idioma padrão e será o primeiro idioma em sua lista de idiomas naárea de janela Propriedades de painel. É possível configurar um idioma diferente para o padrãoposteriormente.

5. Na área de janela de Propriedades do painel, em Idiomas, clique no ícone de menu para oidioma que você deseja localizar e clique em Editar traduções.Agora, é possível traduzir o painel.

6. Localize o idioma padrão traduzindo widgets de texto, títulos em suas visualizações, títulos em guiase assim por diante.


7. Clique em Concluído.

Nota: Se o idioma ainda não estiver incluído e você clicar em Concluído sem mudar o painel, oidioma não será incluído na lista Idiomas.

8. Como alternativa, faça download de um arquivo CSV que liste todas as sequências de texto em seu

painel que requerem localização. Para isso, clique no ícone de menu para o idioma padrão eclique em Fazer download.É possível enviar essa lista a um tradutor para a localização.

Nota: Não é possível fazer upload do arquivo CSV. Um arquivo CSV traduzido é uma referência paralocalizar manualmente um painel.

9. Clique em Incluir outro idioma e selecione um idioma na lista.Localize cada área traduzível que esteja marcada com um ícone de modo de tradução.

10. Clique em Concluído.

11. Para mudar o idioma padrão, clique no ícone de menu para o idioma que você deseja configurarcomo o idioma padrão e, em seguida, clique em Configurar como padrão.

12. Para alternar qualquer idioma em sua lista Idiomas para outro idioma, clique no ícone de menu para o idioma que você deseja alternar e, em seguida, clique em Alternar idioma.

ResultadosUm painel localizado é aberto para os usuários com base nos idiomas da lista Idiomas e no idioma doconteúdo configurado nas preferências do usuário.

Explorando seus dadosÉ possível explorar os dados que são mostrados em uma visualização usando o título interativo,realizando drill up ou down das colunas e visualizando os detalhes de um ponto de dados.

AssistenteO IBM Cognos Analytics inclui um assistente integrado que suporta entrada baseada em texto para ajudá-lo a obter insights rápidos em seus dados e simplificar sua análise de dados. Em apenas algumas etapas,é possível acessar origens de dados-chave, criar visualizações e arrastá-las para sua tela Exploração ouPainel. A entrada de texto é suportada somente em inglês.

É possível usar duas interfaces:

1. Painel de assistente completo2. Painel de assistente compacto

Painel de assistente completo

O painel de assistente completo é composto de três seções: barra de ferramentas, saída e campo deentrada. É possível executar ações na barra de ferramentas, como reconfigurar seu histórico. A saída éexibida em uma área rolável que inclui todas as respostas anteriores. O campo de entrada, chamadoFazer uma pergunta, por padrão, permite a inserção de entrada de conversa baseada em texto.

Abra a visualização do painel completo clicando no ícone Assistente . Se estiver usando o painelcompacto, apenas na Exploração, é possível alternar para o painel completo clicando em Abrir navisualização completa.


Painel de assistente compacto

O painel compacto está disponível apenas na interface de Exploração. É possível abrir o painel compactoclicando em Fazer uma pergunta na área do painel compacto.

O painel compacto mostra apenas a última entrada e a resposta. Para visualizar o histórico completo,

clique no link Abrir na visualização completa no painel compacto ou no ícone Assistente .

No campo Fazer uma pergunta, é possível clicar na seta para cima do teclado ou na seta para baixo paraver uma lista de comandos recomendados. À medida que você insere texto, um recurso de digitaçãoantecipada oferece sugestões sobre o que você pode perguntar. Essa é uma ótima maneira de formularperguntas adequadas e digitar menos.

Para repetir sua última pergunta, clique na bolha de resposta ou use o atalho de teclado (Shift + seta paracima) e, em seguida, pressione Enter. É possível rolar nas perguntas anteriores pressionando Shift + setaspara cima/para baixo.

As visualizações que aparecem no painel Assistente são condensadas e podem excluir algumasinformações. É possível visualizar os detalhes completos da visualização em Explorar ou Painel. NoAssistente, é possível arrastar visualizações para uma tela Exploração ou Painel.

Para limpar seu histórico de conversas e retorná-lo ao seu estado inicial, clique no ícone Reconfigurar

na barra de ferramentas. Inserir reconfigurar ou limpar produz o mesmo resultado. O íconeReconfigurar aparece apenas no painel completo. Ele não está disponível no painel compacto.

Importante: A atualização da guia do navegador do Cognos Analytics também reconfigura seu histórico.

Recursos do AssistenteO Assistant é um recurso poderoso que permite fazer perguntas em língua natural. Este tópico demonstraalguns dos comandos que podem ser usados com o Assistant.


Faça perguntas usando a língua natural. Por exemplo, show Profit é sinônimo de list Profit, whatis Profit?, tell me about Profit e Profit.

Para começar, aqui estão algumas perguntas que geralmente são usadas:help

Exibe informações de visão geral e de uso geral.show data

Lista todas as origens de dados suportadas às quais você tem acesso em Meu conteúdo e Conteúdoda equipe. As origens de dados suportadas incluem:

• Arquivos carregados por upload (csv, tsv, xls, xlsx e zip)• Módulos de dados• Conjunto de dados• Pacotes do Framework Manager

Nota: Consulte Enriquecendo pacotes no documento Gerenciando.

Quando os resultados excederem o número de itens exibidos, clique em Mais para visualizar até 100origens de dados. Role para a parte inferior da lista e clique em Menos para reduzir a lista.

show source <source-name>

Exibe uma lista de campos e detalhes relevantes para a origem de dados especificada. A barra deferramentas exibe o <source-name> que está no contexto. Por padrão, o Cognos Analytics usa aorigem ativa no painel ou no painel de exploração. A partir dos resultados, é possível clicar nos nomesde campo para obter mais informações sobre esses campos específicos. Clicar em nomes de campo éequivalente a perguntar show column <column-name>.

Quando os resultados excederem o número de itens exibidos, clique em Mais para visualizar até 100origens de dados. Role para a parte inferior da lista e clique em Menos para reduzir a lista.

show column <column-name>Para a coluna especificada, as informações e os campos relacionados são exibidos. Clicar nos camposrelacionados é equivalente a perguntar show chart <column1> and <column2>. Se for determinadoque a coluna especificada tem influenciadores, será possível inserir what influences <column-name>para ver sua lista de influenciadores.

what influences column <column-name>Exibe uma lista de campos que influenciam os resultados na coluna especificada.

show chart <column1> and <column2>Exibe visualizações que mostram o relacionamento entre a <column1> e a <column2>. Role pelasvisualizações clicando nas setas à esquerda e à direita. Cada visualização inclui um ícone deinformações no canto superior direito. Passe o mouse sobre o ícone para ver descrições sobre osdados subjacentes. Opcionalmente, é possível inserir mais colunas, porém colunas excessivas podemresultar em visualizações menos efetivas.

Clicar em Show related visualizations retorna visualizações com base em campos influentese relacionados.

Clicar em Create dashboard from the charts cria um novo painel com base nos gráficosgerados mais recentemente. Digitar Create related dashboard produz o mesmo painelresultante. Se os gráficos contiverem agregações superiores ou inferiores, estes modificadores serãoaplicados no painel gerado.

A aplicação de agregações e filtros pode ajudar a incluir foco e a criar visualizações maisconvincentes. As agregações comuns incluem total, média, contagem, máximo/mínimo, superior/inferior, melhor/pior, e assim por diante. Aqui estão alguns exemplos de agregação:show top <num> <column1> by <column2>

Exibe os valores superiores de <column1> com base no contexto de <column2>. Por exemplo,show top 5 Sales by Region. Se <num> não for especificado, um valor padrão igual a 10será usado.


<column1> é uma medida agregada ou não agregada, enquanto <column2> é uma colunacategórica.

show average <column-name>Exibe a média entre todos os valores localizados em <column-name>.

how many <column-name>Se <column-name> for uma categoria, o número de itens distintos será retornado. Se <column-name> for uma medida, a soma total será retornada.

show maximum <column-name>Exibe o valor mais alto localizado em <column-name>.

show minimum <column-name>Exibe o valor mais baixo localizado em <column-name>.

show total <column-name>Exibe a soma total de todos os valores localizados em <column-name>.

É possível incluir filtros para sequências geográficas (como Country ou State) ou sequênciastemporais (como Month ou Year). A filtragem por data não é suportada, neste momento. Agregaçõese filtros podem ser combinados para produzir resultados mais granulares. Aqui estão algunsexemplos, com base em dados de amostra:

• show Education by Income where Income is less than 1000• show Education by Income where Income > 100K

Optionally use K (to denote thousands) or M (to denote millions).• show Revenue in 2017 and 2018• show Income by Month for New York City• what are the top 5 States by average Inventory, excluding California

As visualizações filtradas incluem um ícone de filtro ( ), localizado no canto superior direito dográfico. Passe o mouse sobre o ícone para exibir a filtragem aplicada.

create dashboardGera um novo painel com base na origem de dados selecionada atualmente. É possível modificar asvisualizações, as guias, a ordem, etc. e salvar o novo painel. Por padrão, o painel gerado incluiráanalítica avançada e gráficos preditivos.

Gerar painéis automaticamente para origens de dados maiores pode resultar em problemas dedesempenho. Para contornar isso, é possível inserir create simple dashboard para gerar umpainel básico. Em seguida, é possível modificar o painel substituindo os gráficos por visualizaçõesmais sofisticadas, como análise de driver ou gráficos em espiral.

Visualizando os dados subjacentesA bandeja de dados mostra todas as linhas e colunas que estão disponíveis para análise.

Procedimento

1. Clique no ícone Origens.


2. Revise e explore as colunas que estiverem disponíveis para uso.

Visualizando dados de visualização subjacentes Na barra de ferramentas para uma visualização, ou na bandeja de dados, é possível visualizar os

dados que formam a visualização.


Procedimento

1. Abra um painel.2. Selecione a visualização para a qual deseja visualizar os dados.3. Clique no ícone Abrir bandeja de dados na parte inferior da tela.

Se não ver o ícone Abrir bandeja de dados, clique no ícone Alternar para editar.

Os dados para a visualização selecionada são exibidos em uma tabela na guia Dados de visualização.

4. Clique no Menu de dados de visualização para alternar entre exibições agregadas edesagregadas.

Mudando colunas ou membros em uma visualizaçãoÉ possível focar em pontos de seu interesse mudando os dados que aparecem na visualização.

Procedimento

1. Selecione a visualização com a qual deseja trabalhar.2. No painel Origens selecionadas, expanda o ativo de dados que deseja usar.

Se um ativo de dados diferente estiver aberto, clique no ícone Voltar, próximo ao nome do ativo dedados que está aberto.

3. Para substituir a coluna, arraste uma nova coluna para o eixo.Por exemplo, se você tiver anos em um eixo e soltar meses sobre ele, agora serão exibidos dados parameses.

4. Para remover uma coluna, clique no ícone Menu e, em seguida, clique em Remover coluna.

Selecionando colunas de um ativo de dados diferenteÉ possível usar dados de mais de um ativo de dados em seu painel. Cada visualização deve usar dados deum ativo de dados único. Não é possível usar dados de múltiplos ativos de dados na mesma visualização.

Procedimento

1. No painel Origens selecionadas, clique no ícone Incluir uma origem.

Se não ver o ícone Incluir uma origem, clique no ícone Voltar , próximo ao nome do ativo de dadosque está aberto.

2. Localize e selecione o ativo de dados que deseja usar.3. Agora é possível arrastar itens do novo ativo de dados para a tela do seu painel.

Realizando drill up e down de seus dadosExplore seus dados em níveis diferentes para obter uma perspectiva mais ampla ou uma visualizaçãomais detalhada.

Nota: Ao fazer o drill back depois de fazer um drill down, é possível que os filtros aplicados sejamperdidos. Por exemplo, você cria um filtro para incluir os dados para as regiões de vendas dos EUA eCanadá. Faça drill down em Flórida. Ao drill up novamente, a análise não incluirá mais o Canadá em seuescopo.


Procedimento

1. Clique com o botão direito em um rótulo na visualização.2. Para ver mais detalhes, clique no ícone Realizar drill down.

3. Para obter uma perspectiva diferente ou mais ampla, clique no ícone Navegar e selecione outracoluna para explorar.

Trabalhando com um ponto de dadosÉ possível visualizar detalhes, selecionar ou executar ações em um ponto de dados.

Sobre Esta TarefaÉ possível trabalhar com um ponto de dados individual de diferentes maneiras:

• É possível visualizar seus detalhes. Às vezes você deseja ver os dados de uma parte específica de umavisualização. Por exemplo, uma visualização da barra mostra a renda de vendas mensais para cada paísem que você vende. A barra do mês de janeiro para o Reino Unido mostra o compartilhamentoproporcional para o Reino Unido, mas não o número da renda.

• É possível selecioná-la. Isso permite ver o ponto de dados destacado em todas as visualizaçõesrelacionadas na guia atual do painel.

• É possível executar ações nele. Por exemplo, é possível mantê-lo ou excluí-lo na visualização, realizardrill down dele, classificá-lo ou filtrá-lo.

Procedimento

1. Para visualizar os detalhes de um ponto de dados, como uma barra, fatia ou bolha, passe o mousesobre ele.

Uma dica de ferramenta é exibida, mostrando informações sobre o ponto de dados.2. Para selecionar o ponto de dados, clique nele.3. Para executar ações no ponto de dados, clique com o botão direito nele.

Uma dica de ferramenta é exibida com detalhes sobre o ponto de dados. Na parte inferior da dica deferramenta, são exibidos botões de ação.

Vinculando origens novamenteÉ possível vincular novamente um painel à mesma origem ou a uma origem diferente diretamente dopainel.

Sobre Esta Tarefa

A origem vinculada novamente (destino) deve ser do mesmo tipo que a origem original. Por exemplo, ummódulo de dados pode ser vinculado novamente apenas para um módulo de dados, um pacote para umpacote e um arquivo transferido por upload para um arquivo transferido por upload.

Além dos tipos de origem correspondentes, as condições a seguir devem ser atendidas:

• Todas as colunas da origem original devem existir na origem de destino e as propriedadesIdentificador de colunas (com distinção entre maiúsculas e minúsculas) e os tipos de dados devemcorresponder. Por exemplo, o arquivo A com as colunas ColA e ColB pode ser vinculado novamente aoarquivo A (em uma pasta diferente) com as colunas ColA e ColB. A nova vinculação ao arquivo A comas colunas colA e colB não funcionaria.

• Para pacotes e módulos de dados, todas as tabelas da origem original devem existir na origem dedestino, e as tabelas Identificador (sem distinção entre maiúsculas e minúsculas) devemcorresponder.


• Para os arquivos, o nome do arquivo de destino deve corresponder exatamente ao nome do arquivo deorigem. Todos os nomes de colunas entre os dois arquivos devem corresponder.

• Se o arquivo for uma planilha com várias planilhas, todos os nomes de planilhas deverão corresponderentre os dois arquivos.

Por exemplo, suas visualizações estão vinculadas a uma origem chamada "Sales_Data.xlsx". É possívelvincular novamente suas visualizações para uma origem atualizada "Sales_Data.xlsx" ou para umaorigem diferente chamada "Sales_Data.xlsx", armazenada em uma pasta diferente. Se as mesmascolunas aparecerem nas duas origens, as visualizações serão atualizadas automaticamente. Se ascolunas não corresponderem, a visualização indicará que um campo está ausente. Para resolver ascolunas incompatíveis, expanda a visualização e atualize manualmente as colunas.

Nota: Quando você vincula novamente uma origem de dados e há diversas conexões de origem de dadose logins de origem de dados associados às suas credenciais, uma mensagem solicita que você resolva asconexões ambíguas.

Para mudar a conexão de origem de dados enquanto estiver criando um painel ou uma história, useVincular novamente na área de janela Origens selecionadas.

Procedimento

1. Abra a área de janela Origens selecionadas.2. Clique no ícone Mais ao lado de uma origem de dados.

3. Clique em Vincular novamente e navegue para a origem de dados que deseja usar.

Resolvendo conexões ambíguas de origem de dadosAo abrir um painel ou história, se existirem diversas conexões de origem de dados associadas às suascredenciais, um prompt solicitará que você resolva as conexões ambíguas.

Procedimento

Quando solicitado, selecione uma conexão a ser usada para sua origem de dados e clique em OK.

Se sua conexão também possuir uma conexão ambígua, a solicitação será feita duas vezes; uma para aprimeira conexão e outra para a segunda.

Aumentando e diminuindo o zoomÀs vezes você deseja aumentar o zoom em uma visualização para ver os detalhes, como em umavisualização em barra grande. Para visualizações que suportam zoom, use o botão de rolagem em seumouse ou os ícones na visualização para aumentar e diminuir o zoom.

Procedimento

Para aumentar ou diminuir o zoom, use a roda em seu mouse.

ResultadosAo ter uma visualização de coluna que mostra os resultados de todos os anos, é possível aumentar ozoom e panoramizar no ano em que deseja investigar.


Expandindo e reduzindo hierarquias em crosstabsÉ possível expandir hierarquias em uma crosstab que exibe dados de uma origem de dados OLAP evisualizar vários níveis de dados de uma vez.

Sobre Esta Tarefa

Conclua as etapas a seguir para expandir ou reduzir uma hierarquia de crosstab:

Procedimento

1. Abra uma crosstab que esteja usando uma origem de dados OLAP.2. Clique no ícone de mais em uma célula para expandir a hierarquia e visualizar os níveis de dados.3. Clique no ícone de menos em uma célula expandida para reduzir a hierarquia.

Expandindo visualizaçõesUse o modo de foco para maximizar o tamanho de uma visualização para revisar rapidamente o conteúdodo gráfico.

Sobre Esta Tarefa

O modo de foco também está disponível na visualização para consumidores de painel.

Procedimento

1. Selecione uma visualização.


2. Clique no ícone Expandir .

VisualizaçõesÉ possível mudar o tipo de visualização ou mudar as colunas que são usadas na visualização.

Usando um tipo de visualização diferenteAs visualizações comunicam comparações, relacionamentos e tendências. Eles enfatizam e clarificam osnúmeros. Para escolher um tipo de visualização, considere o que deseja que a visualização ilustre e o queirá atrair o público para a visualização.

Procedimento

1. Selecione a visualização com a qual deseja trabalhar.2. Clique no ícone Mudar visualização na barra de ferramentas.

A barra de ferramentas está localizada na parte superior do painel, por padrão. Clique no ícone

Desacoplar barra de ferramentas , se você deseja mover a barra de ferramentas para umavisualização selecionada.

3. Clique no tipo de visualização que você deseja usar.

Observe como cada tipo de visualização comunica dados de modo diferente. Por exemplo, use umavisualização de barra, de coluna ou de linha para comparar um conjunto de valores. Utilize umavisualização de linha ou de área para rastrear relacionamentos. Use uma visualização de mapa deárvore ou de pizza para ver as partes de um todo.

4. Se você selecionar um tipo de visualização que requeira o uso de slots de dados diferentes, inclua umacoluna em cada slot de dados vazio que possua um asterisco (*) contido.

ÁreaUtilize uma visualização de área para enfatizar a magnitude da mudança ao longo do tempo.

Os gráficos de áreas são como gráficos de linhas, porém, as áreas abaixo das linhas são preenchidas comcores ou padrões. Os gráficos empilhados são úteis para comparar as contribuições proporcionais emuma categoria. Eles representam os valores relativos que cada série de dados contribui para com o total.

Como uma visualização de área empilha os resultados de cada coluna ou item, o total de todos osresultados é facilmente visto.

Por exemplo, uma visualização de área é excelente para observar a renda ao longo do tempo de váriosprodutos.

Por exemplo, esta visualização de área mostra o valor de tempo de vida do cliente para cada classe deveículo por mês. Como a visualização de área empilha os resultados, é possível ver os totais para cadamês.


A visualização de área foi criada arrastando os seguintes itens de dados a partir do painel Origens:

• Arraste o tipo Mês de validade para o campo Eixo X.• Arraste Classe do veículo para o campo Cor.• Arraste Valor de tempo de vida do cliente para o campo Eixo Y

Amostras

É possível ver um exemplo de uma visualização de nuvem de palavras no relatório de amostra Análise devalor de tempo de vida do cliente. E possível localizar a amostra aqui: Conteúdo da equipe > Amostras> Relatórios > Análise do valor de tempo de vida do cliente.

Se algum dos objetos de amostra estiver ausente, entre em contato com o administrador.

BarrasUse uma visualização de barras para comparar valores de uma ou mais colunas, como vendas deprodutos ou de vendas de produtos por mês.


Visualizações em barra usam marcadores de dados horizontais organizados em grupos para compararvalores individuais. É possível usar visualizações de barra para comparar dados discretos ou para mostrartendências ao longo do tempo.

Uma visualização de barras pode mostrar mudanças durante um período de tempo específico ou podecomparar e contrastar duas ou mais colunas em um período de tempo ou ao longo do tempo. Se houvermuitas barras que impossibilitam a leitura dos rótulos, filtre os dados para focar em um subconjunto dosdados ou use um mapa de árvore.

Use o campo Destino para mostrar as medidas que precisam ser comparadas com um valor de destino.

Use o campo Início y para definir onde a medida deve iniciar.

BolhaUse uma visualização de bolhas para mostrar relacionamentos entre colunas que contenham valoresnuméricos, como renda e lucro.

Uma visualização de bolhas usa pontos de dados e bolhas para plotar medidas em qualquer lugar aolongo de uma escala. Uma medida é representada ao longo de cada eixo. O tamanho da bolha representauma terceira medida. Use visualizações de bolhas para representar dados financeiros ou quaisquer dadosem que os valores de medida estejam relacionados.

As bolhas estão em diferentes tamanhos e cores. O eixo X representa uma medida. O eixo Y representaoutra medida, e o tamanho das bolhas representa a terceira medida. No exemplo mostrado abaixo, a coré representada por um identificador.

O exemplo mostrado representa os meses desde a concepção da política.

Crie a visualização de Bolhas arrastando os itens de dados a seguir a partir de Análise do cliente na área

de janela Origens :

• Arraste Meses desde a iniciação da política para o campo Eixo x.• Arraste Quantia total de reclamações para o campo Eixo Y.• Arraste Valor de tempo de vida do cliente para o campo Tamanho.


• Arraste Status do emprego para o campo Cor.

É possível customizar o gráfico de bolhas. Por exemplo, para fazer com que o eixo x do gráfico de bolhasseja exibido como é na amostra, execute as seguintes etapas:

1. Clique na visualização e, em seguida, na área de janela Campo , clique no item de dados<Quantidade total de reclamações>.

2. Clique no e configure as opções a seguir:

• Tipo de formato: Moeda• Símbolo monetário: K• Posição do símbolo de moeda: Término• Número de casas decimais: 0• Escala: -3 (isso apresenta valores em milhares).

Para alterar o tamanho da visualização, clique nela e, em seguida, configure a opção a seguir na área dejanela de propriedades:

• Tamanho - Largura: 700 px, Altura: 300 px

Clique em para fechar a área de janela Propriedades.

Amostras

É possível ver exemplos de visualizações no relatório de amostra Análise de valor de tempo de vida docliente. É possível localizar as amostras aqui: Conteúdo da equipe > Amostras > Relatórios > Análisede valor de tempo de vida do cliente.


MarcadorUse gráficos marcadores para mostrar medidas que precisam ser comparadas com um valor de destino.

Em uma central de atendimento, um gráfico marcador pode ser usado para medir métricas, como volumede chamadas, velocidade de resposta de chamada e porcentagem de chamadas abandonadas.

Na manufatura, um gráfico marcador pode ser usado para rastrear métricas, como o número de defeitos epedidos que são enviados.

Em um contexto fitness, um gráfico marcador pode ser usado para medir métricas, como passoscaminhados e calorias que são queimadas.

As visualizações de marcadores comparam uma medida real (o marcador) com a medida de destino (odestino). As visualizações de marcadores também relacionam as medidas comparadas com regiõescoloridas no segundo plano que fornecem medidas mais qualitativas, como bom, satisfatório e ruim. Asvisualizações de marcadores podem ser mostradas em tamanhos pequenos enquanto ainda transportaminformações efetivamente.

Uma visualização de marcador apresenta uma medida primária e única. Por exemplo, renda do ano até adata. E compara essa medida com uma ou mais outras medidas para enriquecer seu significado. Porexemplo, comparado a um destino. A medida primária é exibida no contexto de um intervalo qualitativode desempenho, como ruim, satisfatório e bom.

Se você selecionar uma visualização da marcadores, especifique os campos a seguir:

• O campo Barra real especifica a medida real.• O campo Destino especifica a medida de destino.• O campo Intervalo mínimo especifica o intervalo qualitativo mínimo.• O campo Intervalo médio especifica o intervalo qualitativo médio.• O campo Intervalo máximo especifica o intervalo qualitativo superior.


Nota: O drill through não está disponível para uma visualização de marcador.

Certifique-se de que os intervalos mínimo, médio e máximo se relacionem com a medida real e dedestino.

A visualização de marcador foi criada arrastando os itens de dados a seguir a partir do painel Origens:

• Arraste Intervalo mínimo para o campo Intervalo mínimo.• Arraste Intervalo mínimo para o campo Intervalo mínimo.• Arraste Intervalo máximo para o campo Intervalo máximo• Arraste Intervalo máximo para o campo Barras reais• Arraste Destino para o campo Destino• Arraste Classe do veículo para o campo Dados extras

Amostras

É possível ver um exemplo de uma visualização de marcador no relatório de amostra Análise de valor detempo de vida do cliente. E possível localizar a amostra aqui: Conteúdo da equipe > Amostras >Relatórios > Análise do valor de tempo de vida do cliente.


ColunaUse uma visualização de coluna para comparar valores de uma ou mais colunas, como vendas deprodutos ou vendas de produtos por mês.

Visualizações em coluna usam marcadores de dados verticais organizados em grupos para compararvalores individuais. Use visualizações de coluna para comparar dados discretos ou mostrar tendências aolongo do tempo.

Uma visualização de coluna mostra a mudança em um período de tempo específico ou pode comparar econtrastar duas ou mais colunas em um período de tempo ou ao longo do tempo. Se houver muitas barrasque impossibilitam a leitura dos rótulos, filtre os dados para focar em um subconjunto dos dados ou useum mapa de árvore.

Por exemplo, a renda para cada linha de produto é agrupada por trimestre, que enfatiza o desempenhoem cada trimestre.


Use o campo Destino para mostrar as medidas que precisam ser comparadas com um valor de destino.

Use o campo Início y para definir onde a medida deve iniciar.

Tabela CruzadaUse uma crosstab quando desejar mostrar os relacionamentos entre três ou mais colunas. As crosstabsmostram dados em linhas e em colunas com informações resumidas nos pontos de interseção.

Por exemplo, esta crosstab mostra os custos de curso para cada departamento por organização.

A partir do Cognos Analytics versão 11.1.4, é possível arrastar dados da área de janela Origensselecionadas e inserir dados em uma coluna/linha ou soltar os dados sobre os dados existentes parasubstituí-los.


Reprodutor de dadosUse um reprodutor de dados para ver uma animação do impacto de uma coluna na outra visualização.

Árvore de decisãoUma árvore de decisão mostra uma hierarquia conectada de caixas para representar os valores deregistros.

Os registros são segmentados em grupos, que são chamados de nós. Cada nó contém registros que sãoestatisticamente semelhantes uns com os outros com relação ao campo de destino. Por exemplo, um nópode conter os registros para homens que têm mais de 18 anos de escolaridade. Os nós podem então serusados para prever o valor do campo de um destino. Por exemplo, o nó sobre homens e educação podeser usado para prever salário.

Cada ramificação em uma árvore de decisão corresponde a uma regra de decisão. Para obter informaçõesadicionais sobre regras de decisão, consulte “Visualizando regras de decisão” na página 53

Para melhorar o desempenho, devido ao número de linhas na origem de dados, a análise é baseada emuma amostra representativa de todos os dados.

Por exemplo, uma visualização de árvore de decisão pode ser semelhante a esta:

Nota: Filtros não são suportados para visualizações de árvore de decisão.

Para obter informações adicionais, consulte “Explorando uma visualização de árvore de decisão” napágina 50.

Explorando uma visualização de árvore de decisãoUma visualização de árvore de decisão é usada para ilustrar como os dados subjacentes preveem umdestino escolhido e destacam os principais insights sobre a árvore de decisão.

Sobre Esta Tarefa

A intensidade preditiva de uma árvore de decisão determina o grau em que as decisões representadaspor cada ramificação que é mostrada na árvore preveem o valor do destino.

As árvores de decisão têm um único destino. Se o campo de destino da árvore de decisão for contínuo, osindicadores de insight-chave destacarão grupos extraordinariamente altos ou baixos. Se o campo dedestino da árvore de decisão for categórico, o insight-chave será o modo do nó. O modo do nó é acategoria ou categorias que ocorrem com mais frequência do campo de destino dentro do grupo.



Ao revisar uma árvore de decisão:

• Se desejar ver todos os drivers, use a guia Diagrama de árvore ou a guia Regras.• Se desejar se concentrar em drivers principais, use a guia Explosão solar de árvore.

Para editar ou incluir drivers principais, clique no no campo de destino.

Os insights são diferentes, dependendo do tipo de seu destino. Se estiver prevendo uma medidacontínua, por exemplo, receita, idade ou lucro, a árvore de decisão mostrará dentro do nó o valor médiodo destino, dadas as condições até agora dentro do grupo que é representado pelo nó. Por exemplo, sevocê tiver uma árvore que está prevendo a receita e tiver uma ramificação que tem gênero e, em seguida,cidade. Se você seguir o caminho de homens para Chicago, o valor que está no nó Chicago será a receitamédia de homens em Chicago.

Procedimento

1. Se você tiver uma medida contínua, o exemplo a seguir ilustra a árvore de decisão.

A cor mostra se o valor do nó está associado a valores altos, médios ou baixos do destino. A cor do nóé baseada na média do destino para a medida. Quanto maior o valor médio do destino para um nó,mais escura será a cor.

Por exemplo, a seguir é mostrada a visualização detalhada para Gastos com restaurante. O terminalinternacional é um forte preditor para os gastos com restaurante altos para os viajantes de negócios. Alimpeza ruim do aeroporto é um preditor de baixos gastos para viajantes de conferência/convenção.

O minimapa ajuda a se mover pelas áreas da árvore. O minimapa é útil, especialmente se houvermuitos nós.

Neste exemplo, os cinco principais valores de destino mais altos são indicados com um número. Épossível escolher entre as seguintes opções:

• Árvore completa. Especificamente, não são indicados valores mais altos ou mais baixos.

• Cinco principais valores de destino mais altos. Os cinco principais valores de destino mais altos sãomostrados.

• Cinco principais valores de destino mais baixos. Os cinco valores de destino mais baixos sãomostrados.

Se você tiver uma medida categórica, selecione a categoria para a qual deseja ver os cinco principaisou os cinco destinos inferiores do menu 5 principais nós para: ou do menu 5 nós inferiores para:.

Caso você tenha aumentado muito o zoom, os cinco principais ou os cinco nós inferiores não estarãovisíveis.


2. Se você tiver uma medida categórica, o exemplo a seguir ilustra a árvore de decisão.

A cor mostra qual valor ou valores de campo são os mais representados.

Na guia Explosão solar de árvore, é possível ver que se as medidas na árvore de decisão forem fortespreditores para um valor de destino ou valores de destino, as cores prevalecerão nesse nó. Os valoresnão significativos são deixados de fora.

Por exemplo, a seguir é mostrada a visualização detalhada do estado civil na guia Explosão solar deárvore. Mostra que ser empregado é um forte preditor para ser casado.

Na guia Diagrama de árvore, os nós mostram visualmente a distribuição das pessoas por estado civil.


Visualizando regras de decisãoUma regra de decisão prevê um resultado no campo de destino. Visualizar as regras de decisão ajuda adeterminar quais condições provavelmente resultarão em um resultado específico.

Por exemplo, considere algumas regras de decisão hipotéticas que podem prever a perda de clientes.Essas regras podem identificar classificações com base nas faixas etárias dos clientes e no número dereclamações anteriores. A partir dessas regras, é possível observar que os clientes que não têm ou têm 1reclamação e têm mais de 50 anos têm maior probabilidade de migrar para o concorrente.

Cada ramificação em uma árvore de decisão corresponde a uma regra de decisão.

Procedimento

1. Em uma árvore de decisão, dê um toque em Regras.2. Revise as regras de decisão.3. Para retornar à visualização, dê um toque em Diagrama de árvore.

A análise do DriverUma visualização de análise de driver mostra os drivers principais, ou preditores, para um destino.Quanto mais próximo o driver estiver da direita, mais forte ele será.

O IBMCognos Analytics usa algoritmos sofisticados para entregar insights altamente interpretáveis quesão baseados em modelagem complexa. Você não precisa saber quais testes estatísticos devem serexecutados em seus dados. O Cognos Analytics seleciona os testes corretos para os dados.

Os drivers principais para as variáveis respostas contínuas e as variáveis respostas categóricas estãodisponíveis na visualização de análise de driver nos painéis e nas explorações.

Para obter mais informações, consulte a documentação Testes estatísticos no Guia do usuário de painéise histórias do IBM Cognos Analytics.

Por exemplo, esta visualização de análise do driver mostra que a combinação de classe de veículo, tipo delocal, cobertura, estado civil e status de emprego são os drivers mais fortes do destino, quantia total dareclamação.




Se você passar o mouse sobre um ponto de dados, a visualização de análise do driver mostrará o quedireciona a quantia total da reclamação.

Nota: Filtros não são suportados para visualizações de análise do driver.

Mapa de calorUse uma visualização de mapa de utilização para visualizar o relacionamento entre as colunas,representadas em uma visualização de tipo de matriz.

Uma visualização de mapa de calor usa cor e intensidade da cor para mostrar o relacionamento entreduas colunas.

Por exemplo, esta visualização de mapa de utilização mostra o valor médio de tempo de vida do clientepor gênero e grau de instrução.

Crie a visualização do mapa de calor arrastando os itens de dados a seguir a partir do painel Origens :


• Arraste Sexo para o campo Linhas.• Arraste Educação para o campo Colunas.• Arraste Valor de tempo de vida do cliente para o campo Calor.

Amostras



HierarquiaUse uma hierarquia quando desejar ver os dados em linhas e colunas.

Por exemplo, esta hierarquia mostra tipos de produto.

Hierarquia de bolhaUse uma visualização de bolha de hierarquia quando desejar mostrar relacionamentos entre colunas quecontêm valores, como perda líquida. Ela é semelhante à visualização de bolhas, mas as bolhas sãoestreitamente compactadas em vez de ficarem espalhadas em uma grade. As bolhas usam aninhamentopara representar a hierarquia. Uma visualização de bolha de hierarquia mostra uma grande quantidade dedados em um espaço pequeno.


O tamanho de cada bolha mostra uma dimensão quantitativa de cada ponto de dados. Ele mostra muitosníveis em uma hierarquia e relacionamentos entre grupos com base em atributos designados. Ele usa otamanho e a cor da bolha para transmitir informações comparativas sobre as categorias.

As bolhas estão em diferentes tamanhos e cores.

Por exemplo, essa visualização de bolha da hierarquia mostra o valor de tempo de vida do cliente porclasse de veículo e por tamanho de veículo. Cada bolha representa uma classe de veículo diferente emum dos três tamanhos de veículo. O tamanho de cada bolha é determinado pelo valor de tempo de vidado cliente dessa classe de veículo. As cores das bolhas são determinadas pelo tamanho do veículo.

A visualização de bolhas compactadas hierárquica foi criada arrastando os itens de dados a seguir a partirdo painel Origens:

• Arraste Classe do veículo e Tamanho do veículo para o campo Bolhas.• Arraste Valor de tempo de vida do cliente para o campo Tamanho.• Arraste Tamanho do veículo para o campo Cor

Amostras




KPIUse uma visualização de KPI para exibir um KPI (principal indicador de desempenho) contendo duasmedidas relacionadas, como renda e renda planejada. Opcionalmente, é possível exibir um gráfico delinhas e uma forma significativa em suas visualizações de KPI.

Uma visualização de KPI compara um valor base a um valor de destino e mostra a variação entre as duasmedidas.

Por exemplo, essa visualização de KPI mostra a renda real em verde, com uma seta para cima, indicandoum aumento em relação ao destino. Nesse caso, o valor de destino é a renda planejada. Um gráfico delinhas exibe a forma da variação ao longo do tempo e tem a mesma cor do valor base.

Crie uma visualização de KPI semelhante arrastando medidas da sua própria origem de dados para oscampos em uma visualização de KPI vazia:

1. Na barra lateral, clique no ícone de visualizações e, em seguida, clique em KPI.2. Arraste uma medida para o campo Valor de destino.3. Arraste outra medida para o campo Valor base. Esse valor é o alvo real.4. Arraste outra medida para o campo Tempo. Esse valor cria um gráfico de linhas para sua visualização

de KPI. É possível incluir múltiplas medidas, por exemplo, Anos e Meses, no campo Tempo.

Use as propriedades para customizar uma visualização de KPI. Por exemplo, as propriedades sãoconfiguradas por padrão para exibir uma cor condicional verde quando o destino é encontrado e uma corcondicional vermelha se o destino não é encontrado. Para exibir o destino real em outra cor, empropriedades, expanda a regra e, em seguida, selecione uma Cor de texto diferente.

Conclua as etapas a seguir para editar uma regra de cor condicional e selecionar cores customizadas:

1. Selecione a visualização de KPI em seu painel.

2. Clique no ícone de propriedades .3. Na guia Visualização, clique em Cor.4. Em Regras, expanda a regra que deseja editar.5. Em Cor do texto, selecione uma cor.

As informações a seguir descrevem as propriedades de KPI em Estilo de regra:

• Cor do texto


Configure cores para o valor, os gráficos de linhas e a forma do indicador.• Indicador

Selecione uma forma para ser exibida na visualização do KPI quando a regra for atendida. Por exemplo,você poderá desejar exibir uma seta para baixo quando seu valor base ficar abaixo de um determinadolimite em comparação com o valor alvo.

Mapa anteriorUse um mapa anterior quando desejar ver padrões em seus dados por geografia. É possível usar um mapaanterior quando não estiver conectado à Internet.

Por exemplo, essa visualização de mapa anterior mostra a renda por país do varejista com a cor maisescura, indicando uma renda mais alta.

Para obter informações adicionais, consulte https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEP7J_11.1.0/com.ibm.swg.ba.cognos.ug_ca_legacymaps.doc/ug_ca_legacymaps.pdf.

LinhasUtilize uma visualização de linha para mostrar tendências ao longo do tempo.

Uma visualização de linha pode comparar tendências e ciclos, inferir relacionamentos entre variáveis oumostrar o desempenho de uma única variável ao longo do tempo.

Para uma visualização de linha efetiva, use uma coluna de tempo no eixo X, como anos, trimestres, mesesou dias. Se o eixo X mostrar algo mais, como Canadá, Holanda, Reino Unido e Estados Unidos, use umavisualização de barra ou de coluna.

Por exemplo, esta visualização de linha mostra a tendência dos custos de curso por departamento aolongo de um ano.


https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEP7J_11.1.0/com.ibm.swg.ba.cognos.ug_ca_legacymaps.doc/ug_ca_legacymaps.pdf

https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEP7J_11.1.0/com.ibm.swg.ba.cognos.ug_ca_legacymaps.doc/ug_ca_legacymaps.pdf

Linha e colunaUse uma visualização de linha e coluna para destacar relacionamentos entre múltiplas séries de dadoscombinando barras e linhas em uma visualização.

Por exemplo, esta visualização de linha e coluna mostra o relacionamento entre o custo de curso e ostotais de despesas por departamento.


ListaUse uma visualização de lista para criar uma visão geral dos dados de uma maneira hierárquica.

Outro uso da visualização de lista é criar o widget de filtro. O próximo exemplo mostra como é possívelusar a visualização de lista como um widget de filtro.

MapaUse um mapa quando desejar ver padrões em seus dados por geografia.

Seu ativo de dados deve conter dados geográficos, como países, estados, municípios ou continentes.

Nota: Os mapas não mostram as animações quando você define as configurações do sistema defacilidade de acesso para não exibir animações.

Mapas no Cognos Analytics suportam os seguintes continentes:

• América do Norte• América do Sul• África• Ásia• Europa• Antártica• Oceania

Para determinar se uma coluna é mapeável, o Cognos Analytics analisa uma amostra de 2000 valores nacoluna de localização, procurando nomes de locais reconhecíveis. Se 80% ou mais forem reconhecidoscomo valores de mapa, o Cognos Analytics produzirá um mapa.


Por exemplo, há quatro países na sua coluna de localização: Brasil, China, Índia e Rússia. O errotipográfico para Índia significa que somente 75% dos valores são nomes de locais reconhecíveis e vocênão verá um mapa como um ponto de início. Mas se você tiver cinco países e um deles tiver um errotipográfico, o mapa será exibido.

Por exemplo, esta visualização de mapa mostra a renda pelo país do varejista com a cor mais escuraindicando maior renda.

Marimekko.Uma visualização marimekko é semelhante a uma visualização de colunas empilhadas. Ela mostra dadosatravés de alturas variadas e inclui uma dimensão de dados incluída através de larguras de colunasvariadas. A largura das colunas é baseada no valor que é designado ao campo de largura. A altura dosegmento individual é uma porcentagem do valor total da respectiva coluna.

É possível localizar rapidamente grandes segmentos, como um vertical específico que tem uma grandeparte de uma região. Também é possível identificar o espaço em branco, como um vertical sub-representado em uma região específica.

A visualização marimekko é útil para comparações de parte ao todo, em que é necessário mostrar umamedida/variável extra.

A visualização marimekko permite que dados sejam mostrados ao longo de duas dimensõessimultaneamente. Por exemplo, os segmentos de mercado são frequentemente organizados ao longo doeixo X, com a largura de cada coluna correspondente ao valor financeiro de um segmento. Você usavisualizações marimekko em casos, por exemplo, onde deseja mostrar a contribuição de renda por linhade produto. Ou o produto interno bruto por país.


A visualização marimekko pode exibir o número total ou parcial. Se desejar usar porcentagensempilhadas em vez do número, use a opção Exibir como gráfico de porcentagem empilhado.

O exemplo a seguir mostra a contribuição do valor de tempo de vida do cliente e do status de empregoem diferentes classes de veículos com a opção Exibir como gráfico de porcentagem empilhada ativada.

A visualização marimekko foi criada arrastando os seguintes itens de dados a partir do painel Origens:

• Arraste o tipo Classe do veículo para o campo Barras.• Arraste Valor de tempo de vida do cliente para o campo Comprimento.• Arraste Status do emprego para o campo Cor

Amostras



RedeUtilize uma visualização de rede quando desejar ver as conexões entre colunas em seu ativo de dados.Uma visualização de rede é uma boa opção para mostrar conexões, redes e pontos de interseção.

As visualizações de rede exibem um conjunto de nós, representados por símbolos e links, representadospor caminhos, para mostrar o relacionamento entre entidades ou itens.

Use os campos De e Para para definir o relacionamento que você deseja investigar.

Por exemplo, uma visualização de rede pode mostrar a aceitação da oferta por Classe de veículo.


Crie a visualização de Rede arrastando os itens de dados a seguir a partir da seção Ofertas na área de

janela Origens :

• Arraste Oferta para o campo De.• Arraste Classe do veículo para o campo Para.• Arraste Aceito para o campo Largura da linha.

Em seguida, configure as propriedades de tamanho e nó.

1. Clique na visualização e, em seguida, clique em . Configure as opções a seguir na área de janelaPropriedades:

• Tamanho - Largura: 500 px, Altura: 300 px• Tamanho mínimo de nós: 20• Tamanho máximo de nós: 100

2. Clique em para fechar a área de janela Propriedades.

Amostras



Bolha compactadaUse uma visualização de bolhas compactadas quando quiser mostrar os relacionamentos entre colunasque contenham valores numéricos, como renda. Ela é semelhante à visualização de bolhas, mas asbolhas são estreitamente compactadas em vez de ficarem espalhadas em uma grade. Uma visualizaçãode bolhas compactadas mostra uma quantia grande de dados em um pequeno espaço.

As bolhas estão em diferentes tamanhos e cores.

Por exemplo, esta visualização de bolhas compactadas mostra contratações externas por departamento.Cada bolha é um departamento diferente. O tamanho de cada bolha é determinado pelo número decontratações externas para esse departamento.


Setor CircularUtilize uma visualização em pizza para destacar as proporções. Cada fatia mostra o relacionamentorelativo de cada parte com o todo.

Por exemplo, esta visualização em pizza mostra o número de dias de curso para cada departamento.

PontoUse uma visualização de ponto para mostrar tendências ao longo do tempo.

Uma visualização de ponto pode comparar tendências e ciclos, inferir relacionamentos entre variáveis oumostrar o desempenho de uma única variável ao longo do tempo.


Uma visualização de ponto é como um gráfico de linha sem as linhas de conexão.

Para uma visualização de linha efetiva, o eixo X deve mostrar tempo, como anos, trimestres, meses oudias. Se o eixo X mostrar algo mais, como Canadá, Holanda, Reino Unido e Estados Unidos, use umavisualização de barra.

Os valores de dados são plotados verticalmente.

Por exemplo, esta visualização de linha mostra a renda ao longo do trimestre por tipo de método depedido. Os pedidos da web cresceram tremendamente durante este período.

RadialEm uma visualização radial, cada barra aparece em um círculo com barras mais longas que representamvalores maiores. Passe o mouse sobre uma barra para ver os detalhes sobre ela, como o valor exatorepresentado pela barra. Cada barra começa às 12h e vai no sentido horário para valores positivos e nosentido anti-horário para valores negativos.

Visualizações radiais, também conhecidas como gráficos de discagem ou gráficos de velocímetro,mostram as informações como leitura em um mostrador. A visualização radial é válida apenas com umacategoria.

Por exemplo, esta visualização mostra renovações por tipo de oferta e gênero.


Crie a visualização Radial arrastando os itens de dados a seguir a partir da seção Análise do cliente na

área de janela Origens :

• Arraste Renovar tipo de oferta para o campo Barras.• Arraste Número de políticas para o campo Comprimento.• Arraste Sexo para o campo Cor.

A próxima etapa é configurar as propriedades de classificação para Renovar tipo de oferta e Gênero.

1. Clique na visualização, em seguida, na área de janela Dados , clique no item de dados <Renovar tipode oferta>.

2. Clique em 3. Na área de janela Propriedades, para Ordem de classificação, selecione Crescente.4. Na área de janela Dados, clique no item de dados <Gênero>.5. Na área de janela Propriedades, para Ordem de classificação, selecione Decrescente.

6. Clique em para fechar a área de janela Propriedades.

Amostras



DispersãoVisualizações de dispersão usam pontos de dados para plotar duas medidas em qualquer lugar ao longode uma escala, e não somente em marcações regulares.

As visualizações de dispersão são úteis para explorar correlações entre diferentes conjuntos de dados.

O exemplo a seguir mostra a correlação entre renda e lucro bruto para cada tipo de produto.


SpiralUma visualização espiral mostra os drivers principais, ou preditores, para um determinado destino.Quanto mais perto o driver estiver no centro, mais forte ele será.

O IBMCognos Analytics usa algoritmos sofisticados para entregar insights altamente interpretáveis quesão baseados em modelagem complexa. Você não precisa saber quais testes estatísticos devem serexecutados em seus dados. O Cognos Analytics seleciona os testes corretos para os dados.

Os drivers principais para as variáveis respostas contínuas e as variáveis respostas categóricas estãodisponíveis na visualização em espiral nos painéis e nas explorações.

Para obter mais informações, consulte a documentação Testes estatísticos no IBM Cognos Analytics Guiado usuário de painéis e histórias.

Por exemplo, esta visualização espiral mostra que a combinação de classe de veículo, tipo de local,cobertura, estado civil e status de emprego são os drivers mais fortes do destino, quantia total dereclamações.

É possível excluir drivers da análise. Clique com o botão direito em um driver e clique no ícone Editar

drivers . Selecione os drivers que você deseja incluir na análise.




Nota: Filtros não são suportados para visualizações espirais.

Barras empilhadasUtilize uma visualização de barras empilhadas para comparar as contribuições proporcionais de cadaitem com o total, como vendas de produtos e vendas de produtos por mês.

Uma visualização de barras empilhadas pode mostrar mudanças durante um período de tempo específicoou comparar as contribuições proporcionais de cada item com o total. Se houver muitas barras queimpossibilitam a leitura dos rótulos, filtre os dados para focar em um subconjunto dos dados ou use ummapa de árvore.

Coluna empilhadaUse uma visualização de colunas empilhadas para comparar as contribuições proporcionais de cada itemcomo total, como vendas de produtos e vendas de produtos por mês.


Uma visualização de colunas empilhadas pode mostrar mudanças durante um período de tempoespecífico ou pode comparar as contribuições proporcionais de cada item com o total. Se houver muitasbarras que impossibilitam a leitura dos rótulos, filtre os dados para focar em um subconjunto dos dadosou use um mapa de árvore.

ResumoUtilize uma visualização de resumo quando desejar ver o total de uma medida ou a contagem de umacoluna categórica.

Por exemplo, esta visualização de resumo mostra a renda total de todos os tipos de produto.

Por exemplo, esta visualização de resumo mostra o número de departamentos em sua organização.


Explosão SolarUma visualização de explosão solar é usada para ilustrar como os dados subjacentes preveem um destinoescolhido e destacam os principais insights.

Para obter informações adicionais sobre a visualização sunburst, consulte “Explorando uma visualizaçãode árvore de decisão” na página 50.

TabelaUse uma tabela para mostrar informações detalhadas de seu banco de dados, como listas de produtos elistas de clientes. Uma tabela mostra dados em linhas e em colunas. Cada coluna exibe todos os valoresde um item de dados no banco de dados ou um cálculo baseado em itens de dados no banco de dados.

Por exemplo, esta tabela mostra o custo de curso de cada departamento.

Incluindo mais colunas em uma tabela

É possível focar em pontos de seu interesse incluindo mais dados na visualização.

1. Arraste outra coluna para o campo no qual você deseja dados adicionais.2. Solte a coluna ao lado da coluna existente.

A partir do Cognos Analytics versão 11.1.4, é possível arrastar dados da área de janela Origensselecionadas e inserir dados em uma coluna/linha ou soltar os dados sobre os dados existentes parasubstituí-los.


Mapa em ÁrvoreUse uma visualização de mapa de árvore para identificar padrões e exceções em um ativo de dadoscomplexos grande.

Os mapas de árvore mostram relacionamentos entre grandes números de componentes usandocodificação por tamanho e cor em um conjunto de retângulos aninhados.

Um mapa de árvore que é colorido por categoria identifica a categoria de nível 1 por cor. Os tamanhos dosretângulos representam os valores. Em um mapa de árvore que é colorido por valor, os tamanhos dosretângulos representam um dos valores e a cor representa um segundo conjunto de valores. Não usedados que incluam números negativos. Um mapa de árvore ignora números negativos.

Muitos ativos de dados possuem uma estrutura hierárquica. Por exemplo, você possui dados sobre amargem de lucro de produtos alimentícios em uma mercearia. Na categoria geral de fruta, há umacategoria para frutas cítricas. Várias frutas cítricas são listadas, como toranja, laranja e limão. Um mapade árvore mostra o desempenho de cada fruta cítrica em comparação às demais e em comparação aoutros tipos de alimentos.

Por exemplo, essa visualização de mapa de árvore mostra o custo do curso por organização.

Para cancelar a seleção de uma caixa, pressione Ctrl + clique na caixa selecionada.

As visualizações de mapa de árvore suportam os seguintes modos de exibição:

• Retângulos alongados: o modo de exibição padrão.• Setorização: exibe as medidas pertencentes ao mesmo nó em uma visualização em fatias verticais.• Fragmentação: exibe as medidas pertencentes ao mesmo nó em uma visualização em fatias

horizontais.• Setorização - fragmentação: exibe as medidas hierárquicas empilhadas pertencentes ao mesmo nó

em uma visualização em fatias verticais.

A captura de tela a seguir, exibe um mapa de árvore com as medidas de Organização e Departamentono campo Hierarquia de área e o Total de despesas no campo Tamanho.


CascataUse uma visualização em cascata para entender o efeito acumulativo que uma série de valores positivos enegativos têm em um valor inicial. As barras em uma visualização em cascata não são totais.

Uma visualização em cascata mostra como um valor inicial é aumentado e diminuído por uma série devalores intermediários, fazendo com que um valor final acumulativo seja exibido na coluna à extremadireita. Os valores intermediários podem ser baseados em tempo ou em categorias.

Alguns exemplos de visualizações em cascata são os seguintes:

• Visualizar a receita líquida depois de incluir os aumentos e reduções de receita e custos de umaempresa ao longo de um trimestre.

• Vendas acumuladas de produtos ao longo de um ano com um total anual.

Esta visualização em cascata mostra o delta de renda por trimestre.


Criando uma visualização em cascata

1. Crie um novo painel.2. Abra o módulo de dados de amostra: Selecione uma origem > Conteúdo da equipe > Amostras >

Dados > Empresa Sporting Goods.3. Clique em Visualizações e clique em Cascata para incluir a visualização em cascata no painel.4. Clique em Fontes

5. Arraste os itens de dados a seguir da seção Segurados:

• Arraste Trimestre para o campo Eixo X.• Arraste Renda para o campo Eixo Y.

6. Configure as propriedades para o item de dados Delta. Clique nas , selecione Formatar > Moeda econfigure as seguintes opções:

• Abreviar• Moeda: padrão• Exibição da moeda: padrão

7. Configure as propriedades para a aparência da visualização. Clique em

Na guia Visualização, é possível configurar opções de cor da coluna, eixo, posição da legenda epropriedades de diagrama.

Por exemplo, configure estas opções:

• Cor positiva da coluna total: #8DC945• Mostrar legenda: desativado

Na guia Geral, é possível configurar a aparência, o layout, a posição e o tamanho.


Nota: As propriedades de tamanho são configuradas em percentual se a propriedade Painel > Tela >Posicionamento de layout está configurada como Relativo e em px se Posicionamento de layoutestá configurado como Absoluto. Para saber mais, consulte “Configurando a página em um painel” napágina 12.

Quando você tiver concluído, clique em

para fechar a área de janela Propriedades.8. Clique em Reduzir

para retornar a visualização Cascata para o painel.

Subcategorias

É possível usar subcategorias nas visualizações em cascata. Use subcategorias para exibir como ascategorias são construídas.

1. No modo de Edição, arraste Mês para o campo Subcategorias.

É possível ver como a renda de cada mês contribui para o total dos trimestres.

Mostrando as subcategorias como valores reais ou alterados

É possível exibir os valores das subcategorias como reais ou alterados.

1. No modo de Edição, clique no . Na guia Visualização, clique em Gráfico > Valores desubcategoria. No menu, selecione Reais ou Alterados.

É possível ver como as mudanças na renda de cada mês contribuem para o total dos trimestres.


Mostrando o total de subcategorias por categoria ou acumulativo

É possível exibir o total das subcategorias por categoria ou acumulativo.

1. No modo de Edição, clique no . Na guia Visualização, clique em Gráfico > Total de subcategorias.No menu, selecione Por categoria ou Acumulativo.

É possível ver como o total acumulativo da renda de cada trimestre contribui para o total anual.

Nuvem de palavrasUse uma visualização de nuvem de palavras quando desejar ter uma visualização baseada em texto deuma coluna. A altura do texto representa a escala. O nome em si representa os diferentes membros dacoluna.

Dica: O ativo de dados deve conter pelo menos 15 colunas e pelo menos 100 linhas para criar umanuvem de palavras efetiva.


Por exemplo, essa visualização de nuvem de palavras mostra o valor de tempo de vida do cliente portamanho e classe do veículo.

A nuvem de palavras foi criada arrastando os seguintes itens de dados a partir do painel Origens:

• Arraste Tamanho do veículo para o campo Palavras.• Arraste CLTV médio para o campo Tamanho.• Arraste Classe do veículo para o campo Cor

Amostras



Insights em visualizaçõesO IBMCognos Analytics fornece insights analíticos que ajudam a detectar e validar relacionamentosimportantes e diferenças significativas com base nos dados que são apresentados pela visualização.

Os insights estão disponíveis clicando no ícone Insights de visualizações elegíveis. Ao ativar insights, oresumo aparece na caixa Insights e os elementos de visualização relacionados são destacados e osdetalhes fornecidos na mensagem de dica de ferramenta correspondente. É possível controlar cadainsight disponível separadamente.

Procedimento

1. Em uma visualização que suporta insights, clique no ícone Insights .2. Dependendo da visualização, os seguintes insights são mostrados:

• Média Fornece a média do valor de destino exibido.• Intensidade preditiva: mostra a intensidade preditiva do relacionamento entre os campos de

destino e explicativos.


• Linha de ajuste: mostra quando um relacionamento linear ou quadrático existe entre os campos dedestino e explicativos.

• Diferenças significativas: mostra valores que são significativamente mais altos ou menores do quea média ou tendência.

• Mais frequente: mostra valores que são relatados com mais frequência.

Importando uma visualização customizada em um painelÉ possível importar visualizações customizadas em seu painel do IBMCognos Analytics.

Sobre Esta Tarefa

Para obter mais informações sobre como desenvolver visualizações customizadas, consulte adocumentação Desenvolvendo visualizações customizadas no IBM Cognos AnalyticsGuia dodesenvolvedor de visualizações customizadas.

Procedimento

1. Crie um painel.

2. Clique no ícone Visualização na barra de ferramentas.3. Clique na guia Customizar.

Se não houver nenhum visual customizado disponível, você poderá incluir um visual personalizado pormeio do ícone Incluir um visual customizado

na guia Customizar.4. Na área de janela Visualizações customizadas, selecione a visualização customizada que você deseja

usar.

Previsão em visualizaçõesO recurso de previsão fornece modelagem de dados de série temporal e previsões com base em dadosapresentados em visualizações correspondentes.

O recurso de previsão é controlado pela caixa de diálogo Previsão disponível no canto direito de cadavisualização elegível. Uma visualização é elegível se tanto o tipo de visualização quanto os dadosespecificados são suportados para previsão. Quando a caixa de diálogo Previsão está disponível e orecurso está ativado, os modelos de séries temporais apropriados são estimados e as previsõescalculadas são exibidas na visualização. A caixa de diálogo Previsão contém controles de usuários paraauxiliar na geração de modelos, previsões e limites de confiança correspondentes adequados. Todos osresultados são atualizados quando qualquer um dos controles é ajustado. Enquanto as previsões e oslimites de confiança são exibidos ou disponibilizados na visualização, a especificação e o resumo doprocessamento de dados do modelo de série temporal correspondente estão disponíveis em detalhesestatísticos de previsão localizados na bandeja de dados abaixo da visualização.

A dica de ferramenta correspondente a um valor futuro exibe o momento correspondente, o valor deprevisão, bem como limites de confiança superiores e inferiores para o valor de previsão. Os valores deprevisão e os limites de confiança aparecem em uma visualização.


Procedimento

1. Em uma visualização que suporte previsão, clique no ícone Previsão .2. Dependendo da visualização, as opções de previsão a seguir são mostradas:

Períodos de previsãoO número de etapas a serem previstas com antecipação.O valor padrão é Automático, que é 20% do comprimento dos dados históricos. Qualquer valorausente no final de uma determinada série também será previsto, mas ele não contará para onúmero especificado de períodos de previsão.

Últimos períodos ignoradosIgnora um número especificado de pontos de dados no final de uma série temporal ao construir omodelo e calcular as previsões. Quaisquer valores ausentes no final de uma parte não ignorada deuma série também serão previstos. O valor dos últimos períodos ignorados deve ser especificadocomo um número inteiro não negativo, como: 0, 1, 2 e 3.O valor padrão é 0. Se não houver valores ausentes, todos os dados históricos serão usados nageração de modelos e o primeiro ponto de previsão será após o último ponto de dados históricos.Até 100 pontos de dados podem ser ignorados.

Ignorar o último período de dados pode ser útil quando os dados estão incompletos. Por exemplo,você pode estar fazendo uma previsão na metade de um mês. Exclua esse mês da previsãoconfigurando Ignorar últimos períodos como 1.

A visualização a seguir mostra uma previsão que ignora os resultados de setembro configurandoIgnorado últimos períodos para 1.


Nível de ConfiançaA certeza com a qual se espera que o valor verdadeiro esteja dentro do intervalo especificado. Épossível ver o intervalo de confiança correspondente em uma dica de ferramenta ao passar omouse sobre qualquer valor de previsão. O intervalo de confiança é exibido como limites superiore inferior.É possível selecionar 3 níveis de confiança diferentes: 90%, 95% e 99%. O padrão é 95% e oslimites inferior e superior definem o intervalo no qual você pode ter 95% de confiança de que ovalor verdadeiro estará dentro desse intervalo.

Período sazonalA sazonalidade com a qual construir o modelo. A sazonalidade é quando a série temporal tem umavariação cíclica previsível. Por exemplo, durante um período de feriado todos os anos.

O valor padrão é Automático. Automático detecta automaticamente a sazonalidade construindovários modelos com diferentes períodos sazonais e escolhendo o melhor.

É possível especificar a sazonalidade inserindo um número inteiro não negativo, como: 0, 1, 2, 3como o período sazonal.Para especificar um modelo não sazonal, configure o Período sazonal como 0 ou 1. Um modelocom sazonalidade especificada pelo usuário é exibido apenas se o modelo sazonal é mais precisodo que todos os modelos não sazonais

Visualizações RecomendadasO IBMCognos Analytics fornece várias visualizações recomendadas com base nos dados com os quaisvocê está trabalhando.


Usando um pipeline de aprendizado de máquina que é derivado de dados de treinamento e da entrada deespecialistas em visualização, o Cognos Analytics corresponde seus dados com as visualizações queilustram seus dados.

Ao arrastar uma medida ou coluna para a tela, o Cognos Analytics escolhe uma visualização recomendadapara você. É possível mudá-la selecionando outra visualização em Visualizações recomendadas ou emTodas as visualizações.

Destacando dados formatados condicionalmente com corA formatação condicional permite ver a distribuição de seus dados e destacar pontos de dadosexcepcionais usando cor em suas visualizações de tabela ou de tabela cruzada. Por exemplo, é possívelque deseje destacar números baixos de vendas em vermelho ou usar o verde para destacar númerosacima de um determinado nível.

Procedimento

1. Selecione uma visualização de tabela ou de crosstab e clique na guia Propriedades .2. Na guia Visualização, em Cor, selecione uma medida na lista Dados disponíveis.3. Em Regras, selecione as propriedades para os dados com formatação condicional.4. Para incluir uma nova regra, em Regras, selecione Incluir regra.5. Para excluir uma regra, expanda-a e selecione Excluir regra.6. Para priorizar quais regras devem ter precedência, clique e arraste as regras de forma a colocá-las na

ordem desejada.

Agrupando DadosOs dados podem ser automaticamente agrupados em categorias, o que permite organizar e exibir todosos dados em uma visualização.

Sobre Esta Tarefa

Ative o recurso Agrupar automaticamente quando houver muitos dados para exibir ou sempre que vocêdesejar agrupar seus dados.

Nota: Agrupar automaticamente pode ser aplicado somente a medidas e a bancos de dados relacionais.Se estiver usando um pacote OLAP, a opção Agrupar automaticamente não estará disponível.

Procedimento

1. Abra a área de janela Campos.

2. Selecione uma medida em um campo que não seja de medida, clique no ícone Mais e clique emAgrupar automaticamente.

3. Clique na alternância para ativar Agrupar automaticamente.4. No campo Número de grupos, digite um número no intervalo de 5 a 100 para configurar quantos

grupos serão exibidos.

Nota: Você pode não ver o número exato de grupos que foram configurados no campo Número degrupos, porque quando um grupo não tiver um valor, ele não será exibido.

Opções do eixo de valorUsando as opções do eixo de valor, é possível modificá-lo nas visualizações elegíveis.

Sobre Esta TarefaAs seguintes opções estão disponíveis:

• O eixo de valor mostra origem zero


Com a opção O eixo de valor mostra a origem zero, é possível configurar se deseja mostrar ou ocultara origem zero no eixo de valor.

• Intervalo de marcação do eixo de

Com a opção Intervalo de marcação do eixo de valor, é possível configurar o intervalo no eixo de valor.• Valor mínimo do eixo de valor

Com a opção Valor mínimo do eixo é possível configurar o valor mínimo do eixo.• Valor máximo do eixo de valor

Com a opção Valor máximo do eixo é possível configurar o valor máximo do eixo.

Procedimento

1. Selecione a visualização e clique no ícone Propriedades

.2. Na guia Visualização, configure as opções.

Escala logarítmicaAs escalas logarítmicas são úteis quando os dados exibidos representam muito menos ou muito mais doque o restante dos dados ou quando as diferenças percentuais entre os valores são importantes.

É possível especificar se uma escala logarítmica deve ser usada caso os valores no gráfico abranjam umintervalo muito grande.

Uma escala logarítmica mostra o valor base 10 elevado à potência de um valor. Por exemplo, 10 possuium logaritmo 1, porque 10 elevado à potência 1 é igual a 10. 100 possui um logaritmo 2, porque 10elevado à potência 2 é igual a 100 e assim por diante.

Por exemplo, o gráfico a seguir está usando uma escala normal:

Neste gráfico, o eixo Y mostra valores até 2.000.000.000, com intervalos de 1.000.000.000 com espaçosuniformes. No entanto, a coluna Proteção em ambientes externos é tão menor do que as outras, que édifícil haver comparação.

A seguir, mostramos o mesmo gráfico, usando uma escala logarítmica:


Nesse gráfico, o eixo Y ainda mostra os mesmos valores da receita, mas os intervalos refletem umaescala logarítmica, que aumenta exponencialmente. Agora é possível comparar todas as linhas deproduto porque nenhuma das linhas de produto tem valores muito maiores ou muito menores do que asoutras.

As escalas logarítmicas também poderão ser úteis quando as diferenças de porcentagem ou proporçãoentre os valores forem importantes. Por exemplo, se o gráfico de escala logarítmica acima representardados de 2011 e forem incluídos dados de 2012 como um segundo conjunto de barras de cores, serápossível ver as diferenças entre a renda de 2011 e de 2012. Em uma escala logarítmica, as diferençasentre os valores no eixo Y representam a mesma porcentagem para cada barra. Portanto, se os dados de2011 e 2012 diferirem pela mesma distância para cada linha de produto, será possível deduzir que suarenda aumentou pela mesma porcentagem para cada linha de produto. Isso não estaria claro em umaescala normal.

Procedimento

1. Selecione a visualização.2. Na área de janela Propriedades, em Gráfico, selecione a opção Ajuste de escala logarítmica do eixo

de valor.

Nota: Se optar por usar uma escala logarítmica, certifique-se de que os consumidores do gráficosaibam que a escala é logarítmica incluindo essa informações no título do eixo ou em uma observaçãono gráfico .

Opção responsivaOculta certos aspectos da visualização se o tamanho for limitado, para maximizar o espaço que estádisponível para exibir dados.

Procedimento

1. Selecione a visualização e clique no ícone Propriedades

.2. Na guia Visualização, clique em Gráfico > Responsivo.


Criando grupos de dados customizadosÉ possível usar grupos customizados para organizar os dados da coluna e, assim, facilitar sua leitura eanálise. Crie grupos de dados customizados diretamente em um painel sem ter que abrir o componentede modelagem de dados.

Sobre Esta Tarefa

Conclua as etapas a seguir para criar um grupo, consultar quais colunas estão incluídas no grupo, editar onome do grupo ou remover um grupo.

Procedimento

1. Abra uma visualização que tenha uma medida.2. Clique em qualquer espaço em branco na visualização.

Uma barra de ferramentas aparece.

3. Clique no ícone Selecionar ferramenta na barra de ferramentas.4. Selecione as colunas que deseja incluir em um grupo customizado.

Dica: Como alternativa, pressione Ctrl + clique em uma ou mais colunas que você deseja incluir emum grupo customizado.

5. Pressione Ctrl + clique em uma das colunas.Um menu é exibido.

6. No menu, clique no ícone Grupo de dados customizados .7. Digite um nome para o grupo de dados customizados e clique em OK.8. Para ver quais colunas estão incluídas em um grupo de dados customizados:

a) Pressione Ctrl + clique na coluna do grupo de dados customizados e clique no ícone Realizar drill

down .São exibidas as colunas individuais separadas que compõem o grupo de dados customizados.

b) Para exibir o grupo de dados customizados novamente como uma coluna, pressione Ctrl + cliqueem uma coluna e clique no ícone Voltar .

9. Para editar o nome de um grupo de dados customizados:a) Pressione Ctrl + clique na coluna do grupo de dados customizados em uma visualização e clique

no ícone Grupo de dados customizados .b) Clique em Renomear, digite um nome e clique em OK.

10. Para remover um grupo de dados customizados:a) Pressione Ctrl + clique na coluna do grupo de dados customizados na visualização e clique no

ícone Grupo de dados customizados .b) Clique em Desagrupar.

O grupo de dados customizados é removido da visualização.

Resultados

Seus grupos de dados customizados aparecem na bandeja de dados do painel e nos slots de dados dasvisualizações que usam os grupos de dados customizados. Os grupos de dados customizados não sãoexibidos no painel Origens selecionadas .


Mostrando ou ocultando linhas e colunas em uma tabela cruzadaMostre ou oculte linhas e colunas individuais em uma tabela cruzada e mantenha os valores corretos nascélulas Resumo.

Procedimento

1. Clique com o botão direito na linha ou coluna em uma tabela cruzada que você deseja ocultar.

2. Selecione Ocultar .Uma linha azul é exibida para indicar que há valores ocultos.

3. Dê um clique duplo na barra azul para mostrar os valores ocultos.4. Para mostrar todos os valores ocultos, a partir da barra de ferramentas de uma visualização, selecione

Mostrar todos .

Mostrando dados como pontos em uma visualizaçãoUse o slot de dados Pontos para mostrar os dados para cada um dos valores em uma coluna como umponto na visualização.

Procedimento

1. Abra uma visualização que tenha um campo de dados Pontos.

2. Arraste a medida para a qual você deseja mostrar os pontos para o campo de dados Pontos.3. Feche a visualização.

Mostrando dados como pontos dimensionáveis em uma visualizaçãoUse o slot de dados Tamanho para incluir os valores de uma coluna configurando o tamanho de cadaponto na visualização.

Procedimento

1. Abra uma visualização que tenha um campo de dados Tamanho.

2. Arraste a medida para a qual você deseja mostrar os pontos para o campo de dados Tamanho.3. Feche a visualização.

Repetindo uma visualização por linha ou colunaÉ possível repetir uma visualização para cada membro de uma linha ou coluna especificada.

Por exemplo, você tem uma visualização em pizza que mostra a proporção de contratações internas pordepartamento.


Incluir "Ano" no slot de dados Repetir (linha) substitui a visualização única por uma visualização paracada ano.


Procedimento

1. Para repetir a visualização verticalmente, arraste uma coluna para o slot de dados Repetir (coluna).

Nota: Há um limite de 20 visualizações que podem ser mostradas. Use um filtro se deseja controlarquais membros da coluna aparecem nas visualizações repetidas.

2. Para repetir a visualização verticalmente, arraste uma coluna para o slot de dados Repetir (linha).

Suprimindo valores nulos em uma tabela cruzada ou em uma tabelaSe estiver usando um pacote OLAP, será possível suprimir células nulas nas tabelas e tabelas cruzadas.

Sobre Esta Tarefa

A supressão de nulo é ativada por padrão. Quando a supressão de nulo está ativada e uma linha ou colunainteira contém todos os valores nulos, a linha ou a coluna não é exibida. Quando apenas algumas célulasna visualização são nulas, os valores das células nulos individuais são exibidos como (sem valor). Quandoa supressão de nulo está desativada, os valores das células nulos são exibidos como (nulo).

Procedimento

1. Clique na tabela ou na tabulação cruzada que contém valores nulos.

2. Clique no ícone Propriedades .

Se você não vir o ícone de Propriedades, clique no ícone Alternar para edição. 3. Na guia Visualização, em Gráfico, selecione a alternância Supressão para ativar ou desativar a

configuração.


Nota: Como alternativa, clique na tabela ou no gráfico e clique no ícone Supressão na barra deferramentas.

Customizando valores nulos É possível formatar como os valores ausentes são exibidos nas visualizações.

Sobre Esta TarefaEssa customização aplica-se a todas as células em uma visualização.

Procedimento

1. Clique com o botão direito do mouse sobre a célula, o cabeçalho da tabela ou a barra em umavisualização.

2. Clique em Formato .3. Selecione um formato na lista, como Texto, Número, Percentual ou Moeda.4. No campo Caracteres de valor ausente, digite o valor que deseja exibir para valores nulos.5. Clique em qualquer lugar fora da janela Formato para salvar as mudanças.

Customizando rótulos de unidadeÉ possível formatar a maneira como os rótulos de unidade são exibidos em suas visualizações.

Sobre Esta TarefaEsta customização se aplica a todas as células na coluna à qual a mudança é aplicada.

Procedimento

1. Clique com o botão direito do mouse sobre a célula, o cabeçalho da tabela ou a barra em umavisualização.

2. Clique em Formato .3. Selecione um formato na lista, como Número ou Moeda.4. No campo Rótulo de número, digite o valor que você deseja exibir para o número formatado.5. Na lista Posição do rótulo, selecione Padrão, Início ou Final, dependendo de onde você deseja exibir

o rótulo de número.6. Clique em qualquer lugar fora da janela Formato para salvar as mudanças.

Configurando um cronômetro para atualizar uma visualização automaticamenteÉ possível configurar um cronômetro em visualizações individuais em segundos, minutos ou horas paraindicar com que frequência deseja que o item seja atualizado automaticamente.

Procedimento

1. Clique na visualização ou objeto.2. Clique no ícone Propriedades.


3. Na guia Visualização, em Gráfico, selecione a caixa de seleção Atualizar automaticamente econfigure a frequência de atualização para segundos, minutos ou horas.O ícone Cronômetro de widget aparece na visualização.

Dica: Clique no ícone Cronômetro de widget para ver quando a última atualização ocorreu.


Incluindo um título em uma visualizaçãoInclua clareza incluindo um título em qualquer visualização.

Procedimento

1. Clique na visualização ou objeto.2. Clique no ícone Propriedades.


3. Na guia Visualização, clique em Gráfico > Tipo de título. Selecione uma das seguintes opções:

• Título inteligente Os dados são utilizados para a exibição do título.• Título customizado É possível especificar o título.• Sem título

Limitando dados a valores superiores ou inferiores em uma visualização do painelVocê deseja concentrar sua visualização nos itens de maior significância para suas questões de negócios.Por exemplo, você deseja identificar os 100 primeiros clientes e o que esse grupo de clientes deseja.

É possível limitar os dados aos valores superiores ou inferiores de um conjunto. A limitação mantém aquantidade de dados que são mostrados na área de trabalho pequena, mesmo quando você usa origensde dados grandes.

É possível definir uma regra superior ou inferior, especificando:

• Um número, com as 10 pessoas da área de vendas com o melhor ou o pior desempenho.• Uma porcentagem, como os clientes que contribuem com os principais 10% da renda geral.

Se o conjunto selecionado contiver um filtro, a regra superior ou inferior se aplicará apenas aos valoresincluídos. Por exemplo, se você aplicar um filtro para mostrar apenas os varejistas com receita maior que1.000.000 dólares, a regra inferior se aplicará aos valores mais baixos dentro desses resultados.

É possível filtrar um conjunto de membros para mostrar apenas os membros na parte superior ou inferiore basear o filtro na medida que está sendo usada.

Procedimento

1. Clique no ícone Alternar para editar.

2. Expanda a visualização.

3. Selecione uma coluna, clique no ícone Mais e clique em Parte Superior ou Parte Inferior.4. Selecione se filtrar os valores Contagem superior, % Superior, Contagem inferior ou % inferior.5. No campo Por, especifique um membro que você deseja usar para a filtragem superior ou inferior.

Nota: Se os pontos de dados individuais tiverem o mesmo valor, a visualização mostrará todos essesvalores, mesmo que você tenha especificado um limite de, por exemplo, 10 valores.

Executando cálculos sobre medidas e criando uma nova colunaSe você quiser calcular quais valores são o resultado de uma agregação, é possível criar cálculosbaseados em medidas.

Por exemplo, é possível criar um cálculo, incluindo um valor fixo em uma medida. O exemplo a seguirinclui 1 milhão à medida Montante total de reclamações.


Um cálculo baseado em medidas pode ser usado somente no painel no qual o cálculo foi criado. Ele não éarmazenado com o recurso de dados.

Nota:

O cálculo é incluído em um slot na visualização como uma nova medida. Este não tem que ser o mesmoslot a partir do qual o cálculo foi criado.

Procedimento

1. Expanda a visualização.

2. Ao lado de uma medida, clique no ícone Mais Mais , e clique em Cálculo.3. Na caixa de diálogo Criar cálculo, forneça um nome para seu cálculo.4. É possível usar essas operações matemáticas: adição (+), subtração (-), multiplicação (*), divisão (/),

porcentagem (%) ou mudança percentual (% de mudança).

5. Use a opção Calcular após agregação para configurar se o cálculo é executado antes ou depois daagregação.

6. Clique em OK.Se quiser incluir a medida calculada no slot a partir do qual o cálculo foi criado, arraste a medidacalculada para esse slot.

Expandindo hierarquias para exibir todos os membros na árvore de dadosA árvore de dados em um painel ou em uma exploração mostra o conteúdo de origens relacionais edimensionais. Tanto nas origens relacionais quanto nas dimensionais, os membros são mostrados naárvore de dados.

Para visualizar o conteúdo de uma origem dimensional, expanda o pacote que contém os itens de origem.Os membros dimensionais são os nós da pasta Membros.

Os membros relacionais são os nós de colunas em origens relacionais.

É possível iniciar a procura por membros na árvore de dados, no menu de hierarquias, níveis,membros ou colunas. Para obter mais informações, consulte o tópico Pesquisando por membros no guiaModelagem de dados.

Membros em uma árvore de dados

Cada valor exclusivo em uma coluna é mostrado como um membro na árvore de dados.

Na árvore de dados de amostra a seguir, a coluna Região contém os seguintes membros: Centro-oeste,Nordeste, Sul e Oeste.


Usando o mapasO Mapas ajuda a realizar uma análise geográfica de dados usando locais, como estados, regiões e códigospostais.

Mais de 235.000 limites administrativos e mais de 220.000 CEPs e códigos postais em mais de 245países são suportados.

Nota: Para obter uma lista completa de locais suportados, siga estas etapas:

1. Vá para https://github.com/IBM/ca_mapping_features/blob/master/README.md.2. Siga a instrução no arquivo README.3. Há as planilhas disponíveis que contêm os tipos de limites administrativos e postais por país e as

planilhas que contêm os nomes dos limites administrativos por país.

Os dados são mapeados correspondendo o nome local no mapa com um local em seus dados.

Os painéis possuem um limite de plotagem ou de mapeamento de um máximo de 3.000 pontos de dadosem qualquer visualização.

Incluindo um mapa em um painelAo usar um mapa em um painel, é possível mostrar dados para uma medida de local, como uma regiãopreenchida, um ponto ou ambos.

Antes de IniciarDeve-se ter acesso às amostras do IBM Cognos. Este procedimento usa a amostra de dados do IBMCognos GO Sales. Se o seu administrador instalou essas amostras, elas estarão em Conteúdo da equipe> Amostras > Modelos > GO Sales (consulta).

Sobre Esta Tarefa

Este procedimento mostra como criar um mapa que mostra a renda por região e o lucro bruto comopontos.

Nota: Outros nomes para um mapa são polígono, região preenchida e coroplético.

Procedimento

Crie o mapa e inclua renda por região.1. Clique em Novo e, em seguida, clique em Painel.2. Deixe os valores padrão na janela Selecionar um modelo e clique em OK.


https://github.com/IBM/ca_mapping_features/blob/master/README.md

3. Na área de janela esquerda, clique no ícone Visualizações e, em seguida, clique no íconeMapear.

4. Na área de janela esquerda, clique em Origens e, em seguida, clique em Incluir uma origem.5. Clique em Conteúdo da equipe > Amostras > Modelos > GO Sales (consulta) e clique em Incluir.6. Expanda GO Sales (consulta) > go_sales > Vendas (consulta) > Vendas e arraste Renda para o slot

de dados Cor do local.7. Expanda Ramificação e arraste Cidade para o slot de dados Locais.

O mapa é preenchido e um triângulo amarelo é exibido no canto superior direito do mapa.

Dica: Aumente e diminua o zoom do mapa para ver mais ou menos detalhes. Clique e arraste paramover ao longo do mapa.

8. Clique no triângulo amarelo.Uma janela exibe as informações de locais não resolvidos. Há dois tipos de locais não resolvidos:região ambígua e local não reconhecido. Para resolver o primeiro problema, inclua categorias pararefinar os locais. Por exemplo, inclua Província ou estado e País no slot de dados Local. Pararesolver o segundo problema, purifique seus dados renomeando os locais.

9. Para incluir pontos no mapa, arraste as medidas para os slots de dados Tamanho do ponto e Cor doponto.

10. Salve o painel quando terminar.

Usando locais de latitude e longitude em um mapaAo usar um mapa em um painel, é possível exibir dados para diversas camadas: regiões, pontos e locaisde latitude/longitude.

Antes de Iniciar

Para usar locais de latitude/longitude em seu mapa, use uma origem de dados que contenha dados delatitude e longitude. Por exemplo:

Tabela 1. Tabela de exemplo com dados de latitude e longitude

Cidade Longitude Latitude Taxação Pesquisas deOpinião

Antuérpia 4.402771 51.260197 7 30.000

Bruxelas 4.355607 50.878899 9 76.000

Na parte superior da área de janela de slot de dados, clique na seta para baixo e selecione Latitude/Longitude.

Nota: O formato dos dados de longitude e latitude deve ser o seguinte: Lat 51.260197 , Long4.402771. O formato 51° 26' 01.97'' N , 4° 40' 2.771'' E não é suportado.

Procedimento

1. Clique em Novo e, em seguida, clique em Painel.2. Deixe os valores padrão na janela Selecionar um modelo e clique em OK.

3. Na área de janela esquerda, clique no ícone Visualizações e, em seguida, clique no ícone Mapear.4. Na área de janela esquerda, clique em Origens e, em seguida, clique em Incluir uma origem.

Selecione uma origem de dados que contenha dados de longitude e latitude.5. Na visualização, expanda e selecione Longitude/Longitude.6. Na área de janela à esquerda, expanda seus itens de dados e arraste a latitude e longitude para os

slots de dados Latitude e Longitude.


7. Arraste Cidade para o slot de dados Rótulo. A latitude, a longitude e o nome da cidade serão exibidosao passar o mouse sobre os pontos de dados.

8. Arraste a classificação para o slot de dados Tamanho e arraste Pesquisas de opinião para o slot dedados Cor.

Configurando o Mapbox para trabalhar com o Cognos AnalyticsO IBM Cognos Analytics suporta o uso de polígonos customizados provenientes do Mapbox.

Cria uma conta gratuita do Mapbox. Ao criar sua conta do Mapbox, faça upload de seu arquivo de polígonocustomizado geoJSON para o Mapbox como um conjunto de quadros. Se seu geoJSON for menor que 5MB, será possível editá-lo diretamente como um conjunto de quadros no Mapbox. Depois de editar osarquivos geoJSON, exporte-os para um conjunto de quadros. Certifique-se de que cada polígono tenhapelo menos uma propriedade de identificação exclusiva como um valor de sequência. Para obterinformações adicionais sobre conjuntos de blocos, consulte a documentação do Mapbox sobre umconjunto de blocos.

Os polígonos customizados em formatos, como .shp e KML podem ser convertidos para geoJSON,usando, por exemplo, QGIS.

Recuperando dados do Mapbox

Quando tiver seu conjunto de blocos criado no Mapbox, anote as seguintes informações da página doconjunto de blocos:

• ID do conjunto de blocos• Nome da camada• Nome da Propriedade

Você especifica esses valores quando deseja usar os dados do Mapbox em seu mapa.

Insira o ID do conjunto de blocos no campo marcado como ID do conjunto de blocos.

Melhores práticas

• Para aumentar o desempenho e para garantir que polígonos apareçam no nível de zoom 0 (visualizaçãocompleta), compacte os arquivos geoJSON para menos de 10 MB. Uma ferramenta que podecompactar arquivos geoJSON é o http://mapshaper.org/.

Se seus arquivos geoJSON forem maiores do que 10 MB, o Mapbox configurará o zoom padrão para nãoiniciar com visão completa 0. Se desejar mudar manualmente as extensões de zoom, há algumasmaneiras para fazer isso:

– APIs do Tippecanoe, disponíveis no Linux e no Apple MacOs.– Faça download do Mapbox Studio Classic em seu computador Microsoft Windows e mude os níveis

mínimo e máximo de zoom.

Para obter mais informações, consulte https://www.mapbox.com/help/adjust-tileset-zoom-extent/.• Para garantir que o zoom automático funcione no IBM Cognos Analytics - Reporting, configure oidentificador de polígono exclusivo como um valor de sequência.

• Se trabalhar com polígonos customizados em pequenas áreas, por exemplo, no nível postal, desative ozoom automático após os carregamentos de dados iniciais. Isso resulta em uma melhor experiência defiltragem, pois o mapa não reconfigura ou aumenta o zoom diversas vezes.

• Mantenha as chaves do Mapbox confidenciais.

Exemplo de regiões customizadas


https://www.mapbox.com/help/define-tileset/

http://mapshaper.org/

https://www.mapbox.com/help/adjust-tileset-zoom-extent/

Exemplo de pontos customizados

Usando informações customizadas de ponto ou região do Mapbox em uma visualização de mapa emum painelAo usar um mapa em um painel, é possível usar as informações customizadas de ponto ou de região doMapbox em um mapa. É possível usar uma camada adicional em um mapa para exibir informaçõesadicionais. Por exemplo, uma camada de fuso horário.

Antes de Iniciar

Para usar os mapas vetoriais do Mapbox como medidas locais em sua visualização de mapa, use umaorigem de dados que contenha dados de região ou de ponto. Um exemplo de uma tabela com dados deponto ou de região é a tabela a seguir:


Tabela 2. Tabela com dados de ponto e de região

Cidade População Fuso horário Compensação defuso horário

TZ

Andorra la Vella 20430 Europa/Andorra 1 UTC+01:00

Abu Dhabi 603492 Ásia/Dubai 4 UTC+04:00

O conjunto de quadros gerado pelo Mapbox possui as seguintes propriedades:

• ID de conjunto de blocos customizado• Nome de camada customizada• Nome de propriedade customizada

Procedimento

1. Crie uma conta do Mapbox.2. Faça upload de seu arquivo geoJSON para o Mapbox.

Importante: Antes de fazer upload de qualquer arquivo geoJSON, certifique-se de que suaspropriedades de polígono não contenham nenhuma informação confidencial.

3. No Mapbox, crie um conjunto de quadros com base no arquivo geoJSON.4. No IBM Cognos Analytics, clique em Novo e, em seguida, clique em Painel.5. Deixe os valores padrão na janela Selecionar um modelo e clique em OK.


7. Na área de janela esquerda, clique em Origens e, em seguida, clique em Incluir uma origem.Selecione uma origem de dados que contenha dados de região ou de ponto.

8. Na visualização, expanda e selecione

• Regiões, se desejar usar dados de região do Mapbox.• Pontos, se desejar usar dados de ponto do Mapbox.

9. Na área de janela esquerda, expanda seus itens de dados e arraste dados de ponto ou de região parao slot de dados Local.

10. Nota: Certifique-se de usar o invólucro correto para as propriedades do Mapbox.

Caso deseje usar dados de região ou de ponto do Mapbox, especifique as propriedades a seguir.Essas propriedades são parte do mapa do Mapbox. Será preciso obter os valores das propriedadesdo criador de mapas do Mapbox.Na área de janela Propriedades, em REGIÕES, especifique as propriedades a seguir:

Opção Descrição

ID de conjunto de blocos customizado daregião

O ID de conjunto de blocos exclusivo do Mapbox.

Nome da camada customizada de região O nome da camada usada no mapa do Mapbox.

Nome da propriedade customizada deregião

O nome da propriedade customizada que deseja usardo mapa do Mapbox.

Na área de janela Propriedades, em PONTOS, especifique as propriedades a seguir:

Opção Descrição

ID do conjunto de blocos customizado doponto

O ID de conjunto de blocos exclusivo do Mapbox.


Opção Descrição

Nome da camada customizada de ponto O nome da camada usada no mapa do Mapbox.

Nome da propriedade customizada deponto

O nome da propriedade customizada que deseja usardo mapa do Mapbox.

11. Arraste dados mensuráveis para o slot de dados Cor do Local.Por exemplo, use população.

ExemploUm exemplo de visualização de mapa com camada de região, que mostra a população para cada fusohorário. O layout dos fusos horários é definido em um mapa do Mapbox.

Camada do mapa de cluster em um mapaAo usar um mapa em um painel, é possível interagir com diferentes camadas de mapa para customizarcomo um mapa é exibido. É possível agrupar pontos em um mapa para ajudar usuários de relatórios aanalisar melhor os dados em diferentes níveis de zoom. O armazenamento em cluster de mapa estádisponível como uma propriedade em ambos os pontos e em camadas de latitude e longitude.

Procedimento

1. Clique em Novo e, em seguida, clique em Painel.


2. Deixe os valores padrão na janela Selecionar um modelo e clique em OK.


4. Na área de janela esquerda, clique em Origens e, em seguida, clique em Incluir uma origem.Selecione uma origem de dados que contenha dados de longitude e latitude.

5. Na visualização, expanda e selecione Longitude/Longitude.6. Na área de janela esquerda, expanda seus itens de dados e arraste os dados de latitude e longitude

para os slots de dados Latitude e Longitude.7. Arraste uma medida para o slot de dados Tamanho.

8. Clique no ícone Mostrar propriedades e abra a seção Camada de latitude/longitude.9. No menu Tipo, selecione Cluster.

10. Opcionalmente, é possível mudar a paleta de calor com a opção Paleta de calor e mudar atransparência com a régua de controle Transparência.

ExemploO exemplo a seguir mostra os dados de latitude/longitude que são combinados com o cluster como tipo.Locais com a mesma elevação são armazenados em cluster.

Camada de mapa de utilização em um mapaAo usar um mapa em um painel, é possível interagir com diferentes camadas de mapa para customizarcomo um mapa é exibido. É possível visualizar dados por um local que usa uma camada de mapa deutilização em um mapa. A camada do mapa de utilização fica disponível como uma propriedade nospontos e nas camadas de latitude e longitude.


Procedimento



4. Na área de janela esquerda, clique em Origens e, em seguida, clique em Incluir uma origem.Selecione uma origem de dados que contenha dados de longitude e latitude.

5. Na visualização, expanda e selecione Longitude/Longitude.6. Na área de janela esquerda, expanda seus itens de dados e arraste os dados de latitude e longitude

para os slots de dados Latitude e Longitude.7. Arraste uma medida para o slot de dados Tamanho.

8. Clique no ícone Mostrar propriedades e abra a seção Camada de latitude/longitude.9. No menu Tipo, selecione Calor.

10. No menu Ponderação de calor, selecione uma das seguintes opções:Opção Descrição

Igual O tamanho dos pontos é igual.

Por slot de cor O tamanho dos pontos é controlado pela medida no slot de cor.

Por slot de tamanho O tamanho dos pontos é controlado pela medida no slot de tamanho.

11. Opcionalmente, é possível mudar a paleta de calor com a opção Paleta de calor e mudar atransparência com a régua de controle Transparência.

ExemploO exemplo a seguir mostra os dados de latitude/longitude que são combinados com calor como o tipo. Otamanho dos pontos é semelhante à elevação dos locais.


Procurando e aumentando o zoom em um mapaAo usar um mapa em um painel, é possível pesquisar e aumentar o zoom automaticamente em itens quesão correspondidos em seus mapas. Por exemplo, pequenas regiões que estão difundidas em umagrande área.

Procedimento


3. Na área de janela esquerda, clique no ícone Visualizações e, em seguida, clique no ícone Mapear.4. Na área de janela esquerda, clique em Origens e, em seguida, clique em Incluir uma origem.

Selecione uma origem de dados que contenha dados de localização.5. Na visualização, expanda e selecione Localizações.6. Na área de janela esquerda, expanda seus itens de dados e arraste os dados da localização para o slot

de dados Localizações.7. Na visualização, clique no ícone de procura

e insira uma localização a ser procurada.

8. Para ativar ou desativar a função de procura, clique no ícone Mostrar propriedades e abra a seçãoGráfico > Ativar o controle de procura.

ExemploO exemplo a seguir mostra uma procura pela cidade de Calgary.


Configurando o drill through para um relatórioUtilizando o drill through, é possível navegar de uma visualização em um painel ou história, para umrelatório relacionado, mantendo o contexto original da visualização.

Por exemplo, você examina a receita por linha de produto em uma visualização em seu painel. Se o drillthrough estiver definido para a visualização, é possível navegar para um relatório que mostra a receita porlinha de produto para os últimos quatro anos.

Para ativar o drill through para uma visualização, crie uma ou mais definições de drill through quevinculam a visualização aos relatórios de destino relacionados. As definições de drill through podem sercompartilhadas com todas as visualizações no painel que usam a mesma origem ou podem serespecíficas para uma visualização individual.

Ao fazer drill through a partir de uma visualização, o painel determina o contexto a ser aplicado para cadauma das colunas na definição de drill through:

• Se um valor de coluna for selecionado na visualização ou em outra visualização na mesma guia,utilizando a mesma origem de dados e dentro do mesmo grupo de eventos, esse valor é passado para adefinição de drill through.

• Se uma coluna tiver um filtro local definido na visualização, mas nenhuma seleção em qualquervisualização na mesma guia, com a mesma origem de dados e o mesmo grupo de eventos, o filtro localé passado para a definição de drill through.

• Um filtro local em outra visualização nunca é passado como parte do contexto de uma definição de drillthrough.

• Se uma coluna não tiver um valor selecionado em qualquer visualização da mesma guia, com a mesmaorigem de dados e o mesmo grupo de eventos, ou um filtro local da visualização, o contexto da colunaserá a combinação dos filtros Todas as guias e Esta guia.

• Se uma coluna de medida receber uma origem em um destino de drill through, o valor da coluna seráignorado. Ao fazer drill through para o destino, será solicitado um valor para o prompt associado.

Existem algumas restrições no contexto passado para uma definição de drill through:

• Se o prompt de um relatório de destino for um filtro de intervalo e vários valores de coluna foremselecionados na visualização, somente o primeiro valor será passado para o relatório de destino.


• Um filtro de exclusão em uma visualização nunca é passado como contexto para um drill through.• Caso um drill through de painel não forneça o valor de um parâmetro em um relatório de destino, o

valor será obtido a partir do parâmetro global com o mesmo nome que o parâmetro, se houver.

Incluindo uma definição de drill through em um relatórioUma definição de drill through em uma visualização vincula a visualização a um relatório de destinorelacionado. Uma visualização pode ter várias definições de drill through.

Sobre Esta Tarefa

Ao criar definições de drill through para visualizações com filtros, os valores de filtro afetam o contextoque é passado para o relatório de destino em uma das seguintes maneiras:

• Ao usar uma coluna com um filtro de intervalo como uma origem de drill through, o intervalo é passadopara o relatório de destino.

• Ao usar uma condição Incluir, todos os valores incluídos no filtro são passados para o relatório dedestino.

• Ao usar uma condição Excluir, nenhum dos valores no filtro é passado para o relatório de destino.

Procedimento

1. Selecione a visualização com a qual deseja trabalhar.2. Na barra de ferramentas, clique no ícone Realizar drill through .3. Clique em Incluir um novo drill through.

Caso não seja possível ver o ícone Incluir novo drill through, clique primeiro no ícone Alternar para

editar na barra de aplicativos.4. Na pasta Conteúdo da equipe, procure o relatório de destino no qual deseja realizar drill through.

a) Se o relatório de destino de drill through tiver prompts, use as listas suspensas para associar ascolunas da visualização aos prompts no relatório de destino. Um filtro deve ter pelo menos umvalor selecionado para que a coluna associada seja exibida na lista de possíveis colunas de origem.

b) Se o relatório de destino de drill through não tiver prompts, continue a criar a definição de drillthrough. No entanto, o relatório de destino não receberá nenhum contexto da visualização.

5. Selecione a caixa de seleção para incluir a definição de drill through em todas as visualizações em seupainel ou história que usam a mesma origem de dados na mesma conexão.

Ao terminar, use o alternador na barra de aplicativos para retornar ao painel ou à história.

ResultadosAgora é possível fazer drill through a partir de sua visualização para o relatório de destino. Para fazer isso,clique em uma ou mais colunas na visualização e clique no ícone Realizar drill through na barra deferramentas.

Editando uma definição de drill through em um relatórioÉ possível modificar as definições de drill through em uma visualização.

Sobre Esta Tarefa

É possível modificar a definição de drill through em uma visualização das seguintes maneiras:

• Mude o título da definição de drill through. Por padrão, o nome do relatório de destino é usado como otítulo da definição de drill through.

• Designar diferentes colunas da visualização para o destino.• Incluir outra definição de drill through.• Excluir a definição de drill-through.


Procedimento

1. Selecione a visualização que usa uma definição de drill through que você deseja editar.2. Clique no ícone Realizar drill through na barra de ferramentas.3. Clique em Gerenciar.

Caso não seja possível ver o link Gerenciar, clique primeiro no ícone Alternar para editar na barrado aplicativo.

4. Para editar o título de definição de drill through ou para designar colunas diferentes da visualização ao

destino, clique no ícone Editar ao lado do título de destino.a) Na caixa de diálogo que aparece, para editar o nome da definição de drill through, coloque o cursor

ao lado do título e clique no ícone Editar que aparece.b) Para designar uma coluna diferente da visualização para o destino de drill through, selecione uma

coluna diferente da lista de colunas de dados.c) Para incluir outro relatório de destino de drill through, clique em Incluir outra definição de drill-

through.

5. Para excluir a definição de drill through, clique no ícone Excluir ao lado do nome de seu destino.6. Clique em OK e clique em Aplicar.

Incluindo uma definição de drill through de um painel para outroUma definição de drill through em uma visualização vincula um painel a outro painel. Uma visualizaçãopode ter várias definições de drill through.

Sobre Esta Tarefa

O painel de destino submetido a drill through deve usar a mesma origem de dados que o painel deorigem. Ao realizar drill-through em outro painel, o conteúdo da visualização no painel de origem é usadopara filtrar o painel de destino.

Procedimento

1. Selecione a visualização com a qual deseja trabalhar.2. Na barra de ferramentas, clique no ícone Realizar drill through .3. Clique em Incluir uma nova definição de drill through.

Se o ícone Incluir uma nova definição de drill through não for exibido, clique no ícone Alternar para

editar na barra do aplicativo primeiro.4. A partir da pasta Conteúdo da equipe, navegue até o painel de destino em que você deseja fazer drill

through.5. Selecione a caixa de seleção para incluir a definição de drill through em todas as visualizações em seu

painel ou história que usam a mesma origem de dados na mesma conexão.

Ao concluir, use o alternador na barra do aplicativo para retornar ao painel de origem.

ResultadosAgora é possível fazer drill through da sua visualização para o painel de destino. Para fazer isso, clique emuma ou mais colunas na visualização e clique no ícone Realizar drill through na barra de ferramentas.

Editando uma definição de drill through de um painel para outroÉ possível modificar as definições de drill through em uma visualização.


Sobre Esta Tarefa

É possível modificar a definição de drill through em uma visualização das seguintes maneiras:

• Mude o título da definição de drill through. Por padrão, o nome do painel de destino é usado como otítulo de definição de drill through.

• Incluir outra definição de drill through.• Excluir a definição de drill-through.

Procedimento

1. Selecione a visualização que usa uma definição de drill through que você deseja editar.2. Clique no ícone Realizar drill through na barra de ferramentas.3. Clique em Gerenciar.

Caso não seja possível ver o link Gerenciar, clique primeiro no ícone Alternar para editar na barrado aplicativo.

4. Para editar o título de definição de drill through, clique no ícone Editar ao lado do título do painelde destino.a) Na caixa de diálogo que aparece, edite o título da definição de drill through.b) Para incluir outro relatório de destino de drill through, clique em Incluir outra definição de drill-

through.

5. Para excluir a definição de drill through, clique no ícone Excluir ao lado do nome de seu destino.6. Clique em OK e clique em Aplicar.

Análise de data relativaO recurso de data relativa facilita a execução de análises a partir de uma determinada data. Por exemplo,é possível incluir rapidamente valores de ano até a data ou do mês anterior em um contêiner de dados,como uma visualização, tabela cruzada, lista, etc.

Para executar a análise de data relativa, um modelador deve criar um módulo de dados no qual os dadosreferenciam um calendário. Você usa esse módulo de dados como uma origem para a análise de datarelativa em seu contêiner de dados.

Antes de poder executar a análise a partir da data, as seguintes tarefas devem ser concluídas:Administrador

Importe a amostra Calendários. Para obter informações sobre a amostra Calendários, consulte"Importando as amostras de base" no Guia de amostras do IBM Cognos Analytics.Opcionalmente, crie um parâmetro global as-of-date e compartilhe-o com os usuários. É possível usaresse parâmetro para assegurar que um contêiner de dados sempre relate a partir de uma dataespecífica. Sem esse parâmetro, o contêiner de dados relata a partir da data atual.

ModeladorAssocie uma coluna de datas em seus dados com um dos calendários e associe medidas a essacoluna de datas.

Para obter mais informações sobre como executar as tarefas listadas anteriormente, consulte Modelagemde dados no IBMCognos Analytics IBM Knowledge Center.

Os módulos de dados do calendário contêm os seguintes filtros:

• Semana anterior • Mês anterior (não disponível no calendário de varejo)• Trimestre anterior• Ano anterior


• Semana atual • Mês atual• Trimestre atual• Ano atual• WTD (semana até a data) • MTD (mês até a data)• QTD (trimestre até a data)• YTD (ano até a data)• WTD anterior • MTD anterior• QTD anterior• YTD anterior• Mesma semana do último ano • Mesmo mês do último trimestre• Mesmo mês do ano passado• Mesmo trimestre do ano passado• Mesmo MTD no último trimestre• Mesmo MTD no ano passado• Mesmo QTD do ano passado

É possível executar a análise de data relativa das seguintes maneiras:

• Inclua medidas filtradas por data relativa no contêiner de dados. No exemplo a seguir, você selecionariauma das medidas filhas da medida Solicitações de serviço que faz referência a um filtro de data relativo:


• Inclua um filtro de data relativa em uma consulta usando os filtros de data prefinidos.

Se seu administrador definiu um parâmetro global as-of-date para sua função, todos os contêineres dedados que tiverem filtros de data relativa ou medidas filtradas serão relatados a partir do valor deste

parâmetro. É possível configurar o valor em Meus parâmetros . Para obter mais informações sobreparâmetros globais, consulte "Usando parâmetros customizados" no Guia do IBM Cognos AnalyticsReporting.

Correspondendo paletas de cores em diversas visualizações Quando houver na tela vários itens que compartilham uma categoria ou um valor, é possível usar a

configuração Consistência de cor para ajustar automaticamente as cores da visualização paracorresponderem umas às outras.

Sobre Esta Tarefa

Para histórias e painéis novos, a configuração Consistência de cor não fica ativada por padrão. Parapainéis atualizados, a configuração Consistência de cor fica desativada por padrão, porque é possível terselecionado paletas específicas para diferentes visualizações.

Conclua as etapas a seguir para ativar ou desativar a configuração:

Procedimento

1. Clique no ícone Propriedades.



3. Na guia Geral, selecione Avançado.4. Clique no comutador Consistência de cor para ativar ou desativar a configuração.

Incluindo um esquema em um painelÉ possível incluir esquemas em um relatório do IBMCognos Analytics.

Sobre Esta Tarefa

Para que possa ser importado, um esquema deve ser, primeiro, criado. Para obter mais informações,consulte a documentação Criando esquemas - tutorial no Developer Guide de visualizações customizadasdo IBM Cognos Analytics.

Esquemas são visualizações que podem mapear dados diretamente para uma representação de gráficoarbitrária. Os esquemas podem ser, por exemplo, plantas baixas, mapas de assentos, desenhosmecânicos ou representações geográficas esquemáticas.

Procedimento

1. Crie um painel.

2. Clique em Visualizações > Customizar > Visualizações customizadas.Se não houver visualizações customizadas disponíveis, é possível incluir uma visualizaçãocustomizada usando o botão Incluir uma visualização customizada.

3. Selecione o esquema que deseja utilizar.


4. Um pacote de esquemas pode conter vários SVGs diferentes. O primeiro SVG é exibido. É possívelselecionar outros SVGs do pacote de esquemas em Propriedades > Esquemas > Referência de SVG.

Incluindo pontos e regiões em um esquema em um painelÉ possível aprimorar os esquemas do IBM Cognos Analytics, usando informações de pontos ou regiões.Para usar informações de pontos e regiões, é possível incluir no esquema uma camada para exibição dasinformações adicionais.

Procedimento

1. Crie um painel.

2. Clique em Visualizações > Customizar > Visualizações customizadas.Se não houver visualizações customizadas disponíveis, é possível incluir uma visualizaçãocustomizada usando o botão Incluir uma visualização customizada.

3. Selecione o esquema que deseja utilizar.

4. Clique em Origens e selecione a origem de dados que você deseja utilizar.5. Na área de janela Campos, clique na seta para baixo e selecione:

• Regiões• Pontos

6. Na área de janela esquerda, expanda os itens de dados e arraste dados do ponto ou da região para ocampo Locais.

7. Arraste uma medida para o campo Cor do local ou Cor do ponto.

Exemplo

Exemplo de um esquema que exibe um SVG da Câmara dos Comuns do Parlamento do Reino Unido. Aschaves de assento são mapeadas para os eleitorados.

A camada Regiões mostra a concordância ou discordância. A camada Pontos mostra a estimativa deconcordância.


WidgetsÉ possível incluir widgets, como texto, mídia, páginas da web, imagens e formas.

Incluindo textoReforce sua análise incluindo texto em seus painéis e em suas histórias. Por exemplo, é possível destacaros pontos principais que são mostrados em uma visualização e fornecer informações de plano de fundo.

Procedimento

1. Clique no ícone Widgets.

Se não ver o ícone Widgets, clique no ícone Alternar para editar primeiro.

2. Se você deseja posicionar o widget manualmente, arraste o ícone Texto para a tela. Se você desejaque o widget preencha a próxima área de janela disponível no modelo, clique no ícone Texto .

3. Digite na caixa de texto e, em seguida, clique fora dela.4. Para formatar o texto, dê um clique duplo no texto e mude uma ou mais das propriedades a seguir:

• Fonte• Cor da fonte• Tamanho da fonte• Estilo, como negrito, sublinhado ou itálico• Alinhamento• Lista não ordenada• Lista ordenada

5. Para posicionar o texto verticalmente ou na diagonal, use o cursor para capturar o canto da caixa detexto e girar o widget.

Incluindo imagens e formasMelhore a aparência e o comportamento de seus painéis e suas histórias incluindo imagens e formas.

Procedimento


Se não ver o ícone Widgets, clique no ícone Alternar para editar.

2. Para incluir uma imagem da guia Widgets, conclua as seguintes ações:a) Se você deseja posicionar o widget de imagem manualmente, arraste o ícone de Imagem para a

tela. Se desejar que o widget preencha a próxima área de janela disponível no modelo, clique noícone Imagem.

b) Insira a URL e pressione Enter para salvá-la.

Observe estes requisitos para imagens:

• Use um dos seguintes formatos para imagens: JPEG, JPG, GIF, PNG• Use o formato HTTP ou HTTPS (HTTP seguro). As URLs são validadas para formato apenas; você

deve assegurar que o link seja válido.3. Se seu administrador tiver customizado o painel Widgets com imagens adicionais:


a) Selecione a guia Biblioteca de imagens.b) Clique em uma imagem para incluí-la em seu painel.

4. Para incluir uma forma, conclua uma das seguintes ações:

• Se você deseja posicionar a forma manualmente, arraste a forma desejada para a tela.• Se desejar que a forma preencha a próxima área de janela disponível no modelo, clique no ícone

para a forma.

Incluindo páginas da webInclua uma ação ao integrar páginas da web em seus painéis e histórias.

Procedimento



2. Se você mesmo desejar posicionar o widget de página da web, arraste o ícone Página da web para atela. Se desejar que o widget preencha a próxima área de janela disponível no modelo, clique no íconePágina da web.

3. Insira a URL e pressione Enter para salvá-la.

Observe estes requisitos para páginas da web:

• Especifique a URL em formato HTTPS (HTTP seguro) por conta dos requisitos de segurança dosnavegadores da web.

• Verifique se o website de destino permite ser integrado em outro aplicativo. Por exemplo, não épossível integrar Twitter.com.

Incluindo vídeo ou áudioInclua uma ação integrando mídia, como vídeo ou áudio, em seus painéis e histórias.

Procedimento



2. Se você deseja posicionar o widget de mídia manualmente, arraste o ícone Mídia para a tela. Sedesejar que o widget preencha a próxima área de janela disponível no modelo, clique no ícone Mídia.

3. Insira a URL e pressione Enter para salvá-la.

Observe estes requisitos para a mídia:

• Use um dos seguintes formatos para a mídia: URLs do YouTube, MP4, MP3, AAC, M4A• Especifique a URL em formato HTTPS (HTTP seguro) por conta dos requisitos de segurança dos

navegadores da web.

Mudando páginas da web, mídia e imagensPara mudar uma página da web, uma mídia ou uma imagem, modifique a URL que aponta para seu local.


Procedimento

1. Clique no ícone Alternar para editar.

2. Selecione a página da web, a mídia ou a imagem com a qual deseja trabalhar.3. Clique no ícone Propriedades.

4. Digite ou cole a nova URL.

Incluindo um widget Bloco de notasSe IBM Cognos Analytics for Jupyter Notebook estiver ativado no IBM Cognos Analytics, será possívelusar o widget Bloco de notas para incluir blocos de notas em um painel ou história.

Procedimento

1. Clique no ícone Widgets .

Se você não vir o ícone Widgets, primeiro clique no ícone Alternar para edição

.2. Para incluir um bloco de notas a partir da guia Widgets, conclua as etapas a seguir:

a) Se quiser posicionar o widget por conta própria, arraste o ícone Bloco de notas para a tela. Sedesejar que o widget preencha a próxima área de janela disponível no modelo, clique no íconeBloco de notas.

b) No widget Bloco de notas , clique em Selecionar um Bloco de notas.c) Selecione um bloco de notas e clique em Abrir.d) A partir das células disponíveis, selecione uma célula de bloco de notas para incluir em seu painel.

3. Para ver quando um widget Bloco de notas foi atualizado pela última vez, passe seu cursor sobre o

ícone do registro de data e hora hora.

4. Para ocultar o ícone do registro de data e hora no widget Bloco de notas, conclua as etapas aseguir:

a) Clique no widget Bloco de notas, clique no ícone Propriedades e, em seguida, clique emSeleção.

b) Clique no comutador Mostrar registro de data e hora .5. Para selecionar uma célula de bloco de notas diferente para um widget Bloco de notas, selecione o

widget e clique no ícone Editar widget na barra de ferramentas do widget.

FiltrarFoque em uma área de seus dados ou veja o impacto de uma coluna. Por exemplo, é possível ver oimpacto da duração dos cursos no custo de cursos por departamento e organização.

Filtrando dados em uma visualizaçãoHá várias maneiras de filtrar os dados em uma visualização. É possível manter ou excluir alguns pontos dedados na visualização. É possível usar a bandeja de dados para filtrar os dados em várias colunas e as


colunas não precisam estar na visualização. Também é possível incluir um filtro local para filtrar umacoluna ou para definir uma condição de filtro.

Procedimento

1. Se você deseja manter ou excluir alguns pontos de dados na visualização, conclua as seguintes ações:a) Clique no ponto de dados que deseja manter ou excluir. Use Ctrl+clique para selecionar vários

pontos de dados. É possível selecionar pontos de dados na visualização, na legenda ou no eixo.b) Para mostrar apenas os pontos de dados selecionados, clique no ícone Manter.

Todos os outros pontos de dados são excluídos da visualização.c) Para ocultar os pontos de dados selecionados, clique no ícone Excluir.

2. Se você deseja filtrar os dados em uma ou mais colunas, conclua as seguintes ações:a) Clique no ícone Abrir bandeja de dados na parte inferior da tela.

Se não ver o ícone Abrir bandeja de dados, clique no ícone Alternar para editar.

b) Clique em um título da coluna na bandeja de dados.c) Clique em Filtro.d) Especifique o que será filtrado.

• Se a coluna contiver dados numéricos, use as réguas de controle ou insira um intervalo de valorespara filtrar.

• Se a coluna for uma hierarquia, expanda os níveis na hierarquia e selecione os membros ou osníveis desejados. Por exemplo, selecione 2017 e cada trimestre de 2016.

• Se a coluna tiver o tipo de dados de data, hora ou registro de data e hora (também conhecidocomo data/hora), selecione antes, depois ou entre para as datas a serem incluídas no filtro.

• Se a coluna contiver texto, clique em um ou mais membros para filtrar. Ou é possível incluir umacondição de filtro. Com uma condição de filtro, você tem as seguintes opções: Igual, Contém,Inicia com, Termina com, Não igual, Não contém, Não começa com e Não termina com.

e) Se desejar selecionar muitos valores, selecione os indesejados e clique em Inverter.f) Para aplicar o filtro, clique em OK.

3. Se você deseja definir uma condição de filtro ou filtrar uma coluna em uma visualização, conclua asseguintes ações:a) Abra uma visualização.

Se não ver este ícone, clique no ícone Alternar para editar.

b) Clique no ícone Origens e expanda o ativo de dados que deseja usar.

c) Arraste uma coluna para a caixa Filtros locais.d) Selecione os membros que deseja usar no filtro ou inclua uma condição de filtro.

Se decidir incluir uma condição do filtro, existem as seguintes opções: É igual a, Contém, Começacom, Termina com, Não é igual a, Não contém, Não começa com e Não termina com.


e) Se desejar selecionar muitos valores, selecione os indesejados e clique em Inverter.f) Para aplicar o filtro, clique em OK.

4. Feche a visualização.

Destacando pontos de dados nas visualizaçõesÉ possível selecionar um ou mais pontos de dados em uma visualização e ver esses pontos de dadosdestacados em todas as visualizações relacionadas na guia atual do painel ou da história. Asvisualizações estarão relacionadas se usarem o mesmo ativo de dados. As visualizações que usamconjuntos de dados diferentes também são conectadas se houver nomes de colunas correspondentesnas diferentes origens de dados. Se uma visualização não contiver os pontos de dados, seus dados serãofiltrados para os pontos de dados selecionados. Um ponto de dados pode ser um elemento navisualização, como uma barra ou uma bolha, ou um rótulo de eixo ou uma coluna ou um membro nalegenda.

Sobre Esta Tarefa

Por exemplo, você possui várias visualizações na mesma guia. A primeira mostra o detalhamento decustos de curso por organização. A segunda mostra quantas pessoas externas existentes foramcontratadas em cada organização. A terceira mostra quantas posições cada departamento planeja incluir.A quarta mostra o total das despesas.

Você seleciona a caixa "Operações do GO Asia Pacific" na primeira visualização. "Operações do GO AsiaPacific" é destacado imediatamente na segunda visualização. Os dados nas terceira e quartavisualizações são filtrados para mostrar apenas os departamentos na organização "Operações do GO AsiaPacific" e um ícone de filtro é incluído nessas visualizações.


Procedimento

1. Clique no ponto de dados que deseja destacar. Para selecionar múltiplos pontos de dados, dê umtoque e mantenha pressionado (Ctrl+clique) cada ponto de dados adicional.

Os pontos de dados são destacados em cada visualização que os contém. Outras visualizaçõesrelacionadas que não contêm os pontos de dados são filtradas e um ícone de filtro é incluído navisualização. Para ver informações sobre o filtro atual, clique no ícone Filtro na visualização.

Se uma coluna estiver no slot de dados Repetir (linha) ou Repetir (coluna) para uma visualização demapa de árvore, não será possível selecionar um dos seus membros e vê-lo destacado em todas asvisualizações relacionadas. Por exemplo, um mapa de árvore inclui a coluna Ano no slot de dadosRepetir (linha) e uma visualização de barra inclui a coluna Ano em um dos eixos. É possível destacarum ano específico selecionando-o na visualização de barra para que esse ano seja destacado no mapade árvore, mas não é possível selecionar um ano no mapa de árvore.

2. Para remover o destaque, clique no plano de fundo da visualização.

Incluindo um widget de filtroÉ possível incluir uma coluna na tela e usá-la como um widget para filtragem de dados. Esse tipo de filtroé conhecido como um filtro de contexto.

Procedimento

1. Na área de janela Dados, expanda o ativo de dados para ver seus conteúdos.

Se não ver a lista de ativos de dados, clique no ícone Alternar para editar.

2. Arraste a coluna que você deseja usar como o widget de filtro para a tela do painel ou da história.

Também é possível incluir uma coluna da área de filtro Esta guia como um widget de filtro. Clique noícone Menu e clique em Incluir na tela.


3. Filtre os dados nas visualizações.

• Se a coluna contiver valores distintos, selecione os valores que deseja usar no widget de filtro.• Se a coluna for uma hierarquia, expanda os níveis na hierarquia e selecione os membros ou os

níveis desejados. Por exemplo, selecione 2017 e cada trimestre de 2016.• Se a coluna tiver o tipo de dados de data, hora ou registro de data e hora (também conhecido como

data/hora), selecione antes, depois ou entre para as datas a serem incluídas no filtro.

Mantendo ou excluindo pontos de dados em uma visualizaçãoÉ possível manter ou excluir pontos de dados específicos em uma visualização. Por exemplo, um valordiscrepante dificulta a exibição de outros pontos de dados na visualização.

Procedimento

1. Selecione a descoberta com a qual deseja trabalhar.2. Clique com o botão direito em um ponto de dados na visualização ou na legenda. Use Ctrl+clique para

selecionar vários pontos de dados.3. Para exibir apenas os pontos de dados selecionados, clique em Manter.

O filtro é aplicado a esta visualização apenas. Todos os outros pontos de dados são excluídos davisualização.

4. Para ocultar os pontos de dados selecionados, clique em Excluir.O filtro é aplicado a esta visualização apenas.

5. Para remover o filtro Manter ou Excluir, clique com o botão direito na coluna no eixo e clique emSelecionar itens. Por exemplo, se você excluiu um ano, clique com o botão direito na coluna Ano noeixo.

Desconectando visualizações e widgets de filtroPor padrão, visualizações e widgets de filtro se comunicam entre si. Ao destacar um ponto de dados emuma visualização ou widget de filtro, você filtra os dados em todas as outras visualizações ou widgets defiltro que usam os mesmos dados. Às vezes você deseja manter uma ou mais visualizações sem modificá-las ao destacar um ponto de dados em outro lugar.

As visualizações que usam origens de dados diferentes também se comunicam entre si se houver nomesde colunas correspondentes em diversas origens. Por exemplo, se Ano de uma origem de dados forincluído em uma visualização e Ano de outra origem de dados for incluído em outra visualização, as duasvisualizações serão conectadas por padrão, por meio da coluna Ano correspondente.

É possível ver o que está conectado, criar novas conexões, desativar conexões e criar novos grupos deconexões. Para visualizar e modificar conexões de widget, deve haver pelo menos duas visualizações ouwidgets de filtro na tela.

Procedimento

1. Na barra de ferramentas, clique no ícone Visualizar conexões de widget.

Os números correspondentes nas visualizações e nos widgets de filtro significam que eles estãoconectados entre si. As visualizações e widget de filtro devem vir da mesma origem a ser conectada.

2. Clique em um widget de visualização ou filtro com um número mostrado no meio.3. Para desconectar uma visualização ou um widget de filtro de todos os outros na tela, clique no ícone

Quebrar todos os links. 4. Para criar uma nova conexão, clique no ícone Criar nova conexão. 5. Para incluir uma visualização ou widget de filtro em um grupo de conexões existente, clique no ícone

Incluir em uma conexão existente e selecione a conexão.


6. Para interromper o trabalho com as conexões de widget, clique no ícone Visualizar conexões de

widget novamente.

Filtrando dados na guia atualÉ possível filtrar os dados que aparecem em todas as visualizações que usam o ativo de dadosselecionado na guia atual do painel ou da história.

Se você incluir a mesma coluna no filtro Todas as guias e no filtro Esta guia, os membros que vocêselecionar no filtro Todas as guias serão aplicados ao filtro Esta guia. Por exemplo, você inclui a colunaAno em ambos os filtros. Você filtra Todas as guias para mostrar 2015, 2016 e 2017. O filtro Esta guiamostrará apenas esses anos e é possível filtrar ainda mais os anos.

Não é possível arrastar uma coluna entre as áreas de filtro Todas as guias e Esta guia.

Procedimento

1. Na área de janela Origens, expanda o ativo de dados para ver seus conteúdos.


2. Arraste uma ou mais colunas para a área de filtro Esta guia. É possível mudar a ordem das colunasque foram incluídas no filtro.

Dica: As seleções feitas na guia atual são limpas ao aplicar qualquer filtro na área de filtro Esta guiaselecionando um subconjunto de valores.

3. Para definir o filtro, clique na coluna na área de filtro Esta guia.

• Se a coluna contiver valores distintos, selecione o membro ou os membros que deseja filtrar.• Se a coluna contiver valores contínuos, use a régua de controle para selecionar um intervalo de

valores para filtrar. Também é possível clicar nos pontos iniciais ou finais do intervalo e inserir umnúmero.


• Se a coluna tiver o tipo de dados de data, hora ou registro de data e hora (também conhecido comodata/hora), selecione antes, depois ou entre para as datas a serem incluídas no filtro.

4. Clique em OK.

Filtrando dados em todas as guiasÉ possível incluir um filtro para aplicar a todas as visualizações que utilizam o ativo de dados selecionadoem todas as guias do painel. Infográficos não possuem múltiplas guias.

Se você incluir a mesma coluna no filtro Todas as guias e no filtro Esta guia, os membros que vocêselecionar no filtro Todas as guias serão aplicados ao filtro Esta guia. Por exemplo, você inclui a colunaAno em ambos os filtros. Você filtra Todas as guias para mostrar 2015, 2016 e 2017. O filtro Esta guiamostrará apenas esses anos e é possível filtrar ainda mais os anos.

Não é possível arrastar uma coluna entre as áreas de filtro Todas as guias e Esta guia.

Procedimento

1. Na área de janela Origens, expanda o ativo de dados para ver seus conteúdos.



2. Arraste uma ou mais colunas para a área de filtro Todas as guias. É possível mudar a ordem dascolunas que foram incluídas no filtro.

Dica: Todas as seleções feitas em todas as guias são limpas ao aplicar qualquer filtro na área de filtroTodas as guias selecionando um subconjunto de valores.

3. Para definir o filtro, clique na coluna na área de filtro Todas as guias.

• Se a coluna contiver valores distintos, selecione o membro ou os membros que deseja filtrar.• Se a coluna contiver valores contínuos, use a régua de controle para selecionar um intervalo de

valores para filtrar. Também é possível clicar nos pontos iniciais ou finais do intervalo e inserir umnúmero.


• Se a coluna tiver o tipo de dados de data, hora ou registro de data e hora (também conhecido comodata/hora), selecione antes, depois ou entre para as datas a serem incluídas no filtro.

4. Clique em OK.

Limpando filtrosÉ possível limpar rapidamente os valores que você filtrou e selecionar novos valores para um painel ouuma história.

Procedimento

1. Para limpar os valores filtrados na área de filtro Esta guia, clique no ícone Menu na área de filtro Estaguia e clique em Limpar todos os filtros.

Se não ver o ícone Menu, clique no ícone Alternar para editar.

2. Para limpar os valores filtrados na área de filtro Todas as guias, clique no ícone Menu na área de filtroTodas as guias e clique em Limpar todos os filtros.

3. Para limpar os valores selecionados em um widget de filtro, clique no ícone Menu no widget de filtro eclique em Limpar todos. Em seguida, clique em Aplicar.

Removendo FiltrosÉ possível excluir filtros de painéis, histórias ou de uma visualização.

Procedimento

1. Para remover filtros da área de filtro Esta guia, conclua uma das seguintes ações:

• Para remover uma coluna da área de filtro, clique no ícone Menu para essa coluna e clique emExcluir filtro.

• Para remover todas as colunas, clique no ícone Menu na área de filtro Esta guia e clique em Excluirtodos os filtros.

2. Para remover filtros da área de filtro Todas as guias, conclua uma das seguintes ações:

• Para remover uma coluna da área de filtro, clique no ícone Menu para essa coluna e clique emExcluir filtro.


• Para remover todas as colunas, clique no ícone Menu na área de filtro Todas as guias e clique emExcluir todos os filtros.

3. Para remover o filtro de uma visualização, conclua as seguintes ações:a) Clique no ícone Filtro na visualização.

b) Clique no ícone Excluir filtro.

4. Para remover o filtro da bandeja de dados, conclua as seguintes ações:a) Clique no ícone Filtro próximo ao título da coluna na bandeja de dados.

b) Clique em Filtro.c) Clique em Limpar todos.d) Clique em OK.

ClassificandoÉ possível classificar dados em ordem crescente ou decrescente. É possível classificar os dados no eixo Xou no eixo Y, dependendo do tipo de dados em um eixo. Também é possível criar uma ordem declassificação customizada.

Classificação em ordem numéricaEntenda como diferentes itens são ranqueados classificando os dados do número mais baixo para o maisalto ou do número mais alto para o mais baixo. Por exemplo, você deseja ver a margem de lucro de cadalinha de produto, do menos rentável para o mais rentável.

Procedimento

1. Dê um toque e mantenha pressionado ou clique com o botão direito no rótulo do eixo da coluna quedeseja classificar.É possível classificar os dados no eixo X ou no eixo Y, dependendo do tipo de dados em um eixo.

2. Clique no ícone Classificar.

3. Selecione como deseja classificar os dados:

• Classificação crescente• Classificação decrescente

4. Para retornar à ordem de classificação padrão, selecione Automático (nenhum).

Classificando em ordem alfabéticaOrganize os dados classificando-os em ordem alfabética. Por exemplo, você deseja ver os funcionáriosem ordem alfabética. Apenas as colunas que sejam categóricas podem ser classificadas por rótulo.Colunas numéricas, como renda, são classificadas por valor.

Procedimento

1. Dê um toque e mantenha pressionado ou clique com o botão direito no rótulo do eixo da coluna quedeseja classificar.É possível classificar os dados no eixo X ou no eixo Y, dependendo do tipo de dados em um eixo.

2. Clique no ícone Classificar.


3. Selecione como deseja classificar os dados:

• Classificação crescente• Classificação decrescente

4. Para retornar à ordem de classificação padrão, selecione Automático (nenhum).

Classificação customizadaCrie uma ordem de classificação customizada não controlada pelos dados e que não requeira um cálculo.

Antes de Iniciar

Se qualquer um dos itens a seguir se aplicar a seus dados, talvez você não veja todos os itens na listamontada para uma classificação customizada:

• Os dados em uma visualização podem ser recortados, o que pode afetar a classificação customizada.• Um filtro aplicado remove um item da lista.• Um item da lista não existe mais nos dados.

Dica:

Caso muitos itens sejam selecionados na classificação customizada, o desempenho pode ficarcomprometido.

Nota:

Ao copiar e colar uma visualização de um painel para um relatório, a classificação customizada não éaplicada à visualização no relatório.

Procedimento

1. Abra uma visualização.

2. Clique no ícone Campo .

3. Na coluna em que você deseja customizar a classificação, clique no ícone de menu .É possível classificar os dados no eixo X ou no eixo Y, dependendo do tipo de dados em um eixo.

4. Clique em Classificar > Customizado.5. Na janela Criar classificação customizada, conclua as etapas a seguir:

a) Selecione os itens a serem classificador e crie uma ordem de classificação customizada.b) Na lista Classificar itens restantes por, selecione como deseja que sejam exibidos os itens

restantes que não estão na lista da ordem de classificação customizada.c) Clique em Aplicar.

Resultados

Sua ordem de classificação customizada é exibida na visualização.

O que Fazer DepoisSe quiser remover uma classificação customizada, pressione Ctrl + clique no rótulo do eixo, clique noícone de classificação e selecione na lista uma opção diferente de Customizado. Por exemplo, selecioneClassificar em ordem crescente.

FormatandoÉ possível customizar um painel, uma história ou uma visualização mudando suas propriedades visuais.


Trabalhando com a legendaUma legenda é uma chave para os itens na visualização. A legenda aparecerá se houver uma coluna noslot de dados Cor ou no slot de dados Dimensionar por.

Sobre Esta TarefaCaso a legenda contenha muitos itens a serem exibidos, será mostrado um caractere de reticências.

Procedimento

1. Clique na visualização, em seguida, clique no ícone Propriedades.


2. Selecione a visualização cujas propriedades deseja alterar.3. Clique na guia Visualização.4. Para mudar o local da legenda, selecione um local na caixa Posição da legenda.5. Para ocultar a legenda, desmarque a caixa de seleção Mostrar legenda.

É possível redimensionar a legenda, arrastando o divisor que aparece ao passar o mouse sobre alegenda.

Mudando coresÉ possível mudar as cores no painel ou na história inteira, em uma visualização ou em widgets que vocêincluiu em um painel ou em uma história.

• Para o painel ou história, é possível mudar o tema visual, a paleta de cores e a cor do plano de fundo.• Para visualizações, é possível mudar a paleta de cores, a cor utilizada nos elementos (como barras,

bolhas ou linhas), a cor de preenchimento e a cor da borda. Também é possível tornar as visualizaçõesmais transparentes ou opacas.

• Para widgets de forma e de texto, é possível tornar o widget mais transparente ou opaco, mudar a corde preenchimento e mudar a cor da borda.

Procedimento



2. Para todo o painel ou história, certifique-se de que nada mais tenha o foco clicando no plano de fundo,longe de qualquer visualização ou objeto e conclua uma ou mais das seguintes ações na guia Geral:

O que mudar Ações

O tema do painel ou da história inteira Clique em Cor e tema e, em Tema visual,selecione um tema diferente.

A cor do plano de fundo do painel ou da históriainteira

Clique em Cor e tema e, em Cor do plano defundo, selecione uma nova cor. Opcionalmente,clique em Selecionar cor customizada e use oselecionador de cor para criar sua própria cor doplano de fundo.


3. Para visualizações, clique na visualização com a qual deseja trabalhar e conclua uma ou mais dasseguintes ações:

O que mudar Ações

A paleta de cores usada em uma visualização Na guia Visualização, clique em Cor > Alterarpaleta de cores e selecione uma nova paleta.Opcionalmente, clique em Mudar paleta de calorpara mudar a ordem de escala de calor. Paraobter informações adicionais sobre paletas decores, consulte “Criando uma paleta de cores” napágina 118.

A cor dos elementos de uma visualização (comobarras, bolhas ou linhas), se a visualização nãousar o slot de dados Cor

Na guia Visualizações, clique em Cor > clique emCor do elemento e selecione uma nova cor.

Nível de transparência ou de opacidade de umavisualização

Na guia Geral, mova a régua de controleOpacidade.

A cor de preenchimento para uma visualização Na guia Geral, clique em Cor de preenchimentoe selecione uma nova cor. Opcionalmente, cliqueem Selecionar cor customizada para criar suaprópria cor com o Selecionador de cor.

A cor da borda para uma visualização Na guia Geral, clique em Cor da borda eselecione uma nova cor. Opcionalmente, cliqueem Selecionar cor customizada para criar suaprópria cor com o Selecionador de cor.

4. Para os widgets de forma e texto incluídos no painel ou na história, selecione o widget com o qualdeseja trabalhar e conclua uma ou mais das ações a seguir na guia Geral> Aparência:

O que mudar Ações

Nível de transparência ou de opacidade de umaforma ou de um texto

Mova a régua de controle Opacidade.

A cor de preenchimento para uma forma ou umtexto

Clique em Cor de preenchimento e selecioneuma nova cor. Opcionalmente, clique emSelecionar cor customizada para criar suaprópria cor com o Selecionador de cor.

A cor da borda para uma forma ou um texto Clique em Cor da borda e selecione uma novacor. Opcionalmente, clique em Selecionar corcustomizada para criar sua própria cor com oSelecionador de cor.

Criando uma paleta de coresComo autor de um relatório, painel ou história, é possível criar paletas de cores customizadas aotrabalhar na tela.

Sobre Esta Tarefa

É possível criar os seguintes tipos de paletas de cores:Categorias

Usado para visualizações que suportam cores discretas, como um gráfico de barras ou de pizza.Contínuo

Usado para visualizações que suportam transições de cores, como um mapa ou um mapa deutilização.


Algumas visualizações suportam ambos os tipos de paletas de cores. Por exemplo, ao soltar uma medidano slot de cot de um gráfico de barras, é possível incluir um gradiente de cor nas barras para essa medida.As visualizações a seguir suportam ambos os tipos de paletas de cores:

• Barra, barra flutuante e barra empilhada• Coluna flutuante, coluna empilhada• Bolha, bolha empacotada, bolha empacotada hierárquica• Marimekko.• Radial• Gráfico de dispersão• Mapa de árvore

As paletas de cores são agrupadas nas seguintes categorias:Customizado

Criado por um usuário (autor de relatório, painel ou história). Disponível apenas para o usuário que oscriou.

GlobalCriado pelo administrador do sistema. Uma paleta global está disponível para todos os usuários, masapenas um administrador pode modificá-la. Um usuário pode duplicar uma paleta global e, emseguida, modificar a versão duplicada. Para obter mais informações sobre paletas globais, consulteCriando uma paleta de cores global no Guia de gerenciamento do usuário.

SistemaPaletas padrão disponíveis em IBMCognos Analytics. Uma paleta do sistema não pode ser mudada,mas um usuário pode duplicá-la e, em seguida, modificar a versão duplicada.

Procedimento

1. Certifique-se de que uma visualização esteja selecionada na tela.2. Execute uma das seguintes ações, dependendo de sua função:

Função Ação

Autor de relatório Clique em Mostrar propriedades. Em PALETA DE CORES, clique noícone de 3 pontos para uma propriedade. Clique em Alterar paletacustomizada .

Autor de painel ou história Clique em Propriedades. A visualização pode ter uma ou ambas aspaletas de cores categóricas ou uma paleta de cores contínua. Cliqueem Alterar paleta customizada .

Se você estiver trabalhando em uma visualização que usa cores discretas, como um gráfico de barrasou de pizza, a janela Criar paleta de cores categórica será aberta. Se estiver trabalhando em umavisualização que usa transições de cores, como um mapa ou um mapa de utilização, a janela Criarpaleta de cores contínua se abre.

3. Insira um nome para sua paleta.4. Clique na guia Grade ou Roda.

Na guia Grade, é possível selecionar cores de uma grade de amostras de cores. Na guia Roda, épossível selecionar uma cor executando uma das seguintes ações:

• Clicar na roda de cores• Digitar a cor em notação HSB (matiz, saturação, brilho) ou RGB (vermelho, verde, azul)• Digitar a cor em código hexadecimal

5. Em Guia de cores, clique em Automático ou Customizado.


Paleta de cores categóricasContém um conjunto de amostras. Em Automático, ao selecionar uma cor na grade ou na roda,todas as amostras na paleta são preenchidas com cores que estão relacionadas à cor selecionada,começando da amostra selecionada atualmente. Em Customizado, você deve selecionar cadaamostra e, em seguida, selecionar uma cor para ela.

Paleta de cores contínuaContém uma amostra contínua. Em Customizado, ao selecionar uma cor na grade ou na roda, aamostra é preenchida com a cor selecionada. A cor aumenta gradualmente em intensidade de umaextremidade da amostra à outra. Automático não está disponível para uma paleta de corescontínua.

6. Para desfazer uma seleção, clique em Remover amostra .

7. Para incluir mais amostras para a paleta, clique em Incluir amostra .

8. Para reverter as cores na paleta, clique em Reverter paleta .9. Clique em Salvar quando concluir.

ResultadosA paleta de cores aparece sob Customizado. Agora é possível aplicá-la a visualizações.

Correspondendo paletas de cores em diversas visualizaçõesQuando houver vários itens na tela que compartilham uma categoria ou um valor, use a configuraçãoavançada Consistência de cor para ajustar automaticamente as cores da visualização para quecorrespondam entre si.

Procedimento

1. Abra um painel.

2. Na barra do aplicativo, clique em Propriedades .

Caso não veja o ícone Propriedades, clique no ícone Alternar para editar .3. Clique em Avançado.4. Clique no comutador Consistência de Cor para ativar ou desativar a configuração.

Mudando o eixoÉ possível mudar o eixo girando os rótulos do eixo, ajustando a escala do eixo para incluir ou excluir zeroe mostrando ou ocultando os nomes de colunas que aparecem nos títulos do eixo.

Procedimento



2. Na guia Visualizações, abra a seção Eixo.3. Conclua uma ou mais das seguintes ações:

Meta Ações

Configure a orientação de rótulo do eixo do item Selecione uma opção do menu Orientação derótulo do eixo do item:

• Automática• Horizontal


Meta Ações

• Vertical• Girar 45 graus• Escalonado

Excluir o zero da escala do eixo. Desmarque a caixa de seleção Mostrar origemzero.

Manter a escala do eixo Use a opção Manter escala do eixo quandodesejar manter a mesma escala do eixo se, porexemplo, aplicar um filtro.

Ocultar os títulos de coluna em ambos os eixos. Desmarque a caixa de seleção Mostrar títulos deeixo.

Ocultar o título da coluna no eixo que mostramedidas, como renda, quantidade vendida oulucro.

Desmarque a caixa de seleção Mostrar título doeixo de valor.

Ocultar o título da coluna no eixo que mostraitens, como anos, produtos ou clientes.

Desmarque a caixa de seleção Mostrar título doeixo de item.

Especifique o título do eixo do item. Digite um título no campo Título do eixo do item.

Especifique o título do eixo de valor. Digite um título no campo Título do eixo dovalor.

Troque o eixo. Use a opção Transpor.

Melhorando a visibilidade de rótulosÉ possível mudar a visibilidade dos rótulos em algumas visualizações, incluindo uma sombra ou mudandoo contraste.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Conclua uma ou mais das seguintes ações:

Meta Ações

Aumentar o contraste dos rótulos Selecione a caixa de seleção Cor de rótulo comcontraste.

Incluir uma sombra nos rótulos Selecione a caixa de seleção Sombra de rótulo.

Incluindo rótulos na visualizaçãoÉ possível incluir rótulos na visualização para poder ver facilmente os dados de cada ponto de dados.

Procedimento




2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Certifique-se de que a caixa de seleção Mostrar rótulos de valor esteja selecionada.4. Na caixa Formato de rótulo de valor, selecione Valor, Porcentagem de categoria ou Porcentagem de

cor.

Mudança na orientação de rótuloEm algumas visualizações, é possível mudar a orientação de rótulos no eixo horizontal.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Eixo.3. Selecione uma orientação no menu Orientação de rótulo do eixo de item.

Orientação Significado

Automática A melhor orientação de rótulo é determinadapara você, com base no espaço disponível.

Horizontal A orientação de rótulo é horizontal.

Vertical A orientação de rótulo é vertical.

Girar 45 graus A orientação de rótulo é girada 45 graus nosentido horário.

Escalonado Os rótulos são organizados em duas linhas, deforma horizontal.

Alterando o formato do rótulo para visualizações em pizzaÉ possível alterar o formato dos rótulos nas visualizações em pizza.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Selecione um formato a partir do menu Formato do rótulo do item.

Formato Significado

Item O rótulo do item é exibido.

Valor O valor do item é exibido.

Ambos São exibidos o rótulo do item e o valor.


Mudando o local do rótulo de valorEm algumas visualizações, é possível mudar a orientação de rótulos no eixo horizontal.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Selecione um local no menu Local do rótulo de valor.

Localização do rótulo de valor Significado

Dentro da base O local do rótulo está na parte interna ao lado dabase.

Extremidade externa O local do rótulo está no lado de fora da base.

Centro O local do rótulo está no centro.

Dentro do término O local do rótulo está no lado de dentro.

Para visualizações em pizza, estão disponíveis os seguintes locais:

Localização do rótulo de valor Significado

Callout O rótulo fica localizado no exterior das fatias,contendo um texto explicativo.

Centro O rótulo fica localizado no centro da fatia.

Centralizar horizontalmente O local do rótulo é o centro da fatia,horizontalmente.

Fora O rótulo fica localizado no exterior da fatia.

Conectando pontos de dados com linhas suavesÉ possível mostrar pontos de dados conectados por curvas suaves em uma visualização de área, de linhae coluna ou de linha.

Procedimento

1. Selecione a visualização de área, de linha e coluna ou de linha com a qual deseja trabalhar.2. Clique no ícone Propriedades.


3. Para conectar os pontos de dados por curvas suaves, marque a caixa de seleção Linhas suaves.

Configurar a interpolação entre pontos de dados em uma visualizaçãoÉ possível configurar como os pontos de dados se interpolam em uma área, linha e coluna ou visualizaçãode linha.


Procedimento

1. Selecione a visualização de área, de linha e coluna ou de linha com a qual deseja trabalhar.2. Clique no ícone Propriedades.


3. Para configurar a maneira como os pontos de dados se conectam em um gráfico, selecione uma opçãono menu Interpolação:Opção Descrição

Base Interpola com uma curva que usa os pontos de dados como pontos de controlepara a curva. A curva não toca os pontos.

Cardinal Interpolar com uma curva que usa os pontos de dados como pontos para a curva. Acurva passa por todos os pontos (padronizado como suave).

Linear Conecta todos os pontos com um conjunto de linhas retas.

Etapa Cria uma etapa discreta entre pontos sucessivos, em que a linha vertical começano ponto médio entre os dois pontos.

Etapa anterior Cria uma etapa discreta entre pontos sucessivos, em que a linha vertical começano primeiro ponto.

Etapa posterior Cria uma etapa discreta entre pontos sucessivos, em que a linha vertical começano último ponto.

Usando um símbolo diferenteÉ possível mudar o símbolo que é usado em uma visualização de linha e coluna ou em uma visualizaçãode linha.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Se precisar mostrar símbolos, selecione a caixa de seleção Mostrar marcadores.4. Na caixa Forma do marcador, selecione um símbolo diferente para o marcador.

Mudando o tamanho ou a cor das bolhasUma visualização de bolhas mostra relacionamentos entre colunas que contêm valores numéricos. Asbolhas aparecem em diferentes tamanhos e cores com base nos valores em colunas especificadas.

Procedimento

1. Para que as bolhas tenham tamanhos diferentes com base em uma coluna, inclua uma coluna no slotde dados Tamanho.

2. Para mudar a cor das bolhas, inclua uma coluna no slot de dados Cor ou mude de coluna a serutilizada.


Mudando a orientação de uma nuvem de palavrasA visualização de nuvem de palavra pode ser mostrada no modo horizontal, vertical, angular, horizontal evertical ou em qualquer um deles.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Selecione a orientação desejada na caixa Orientação da palavra.

Mostrando ou ocultando linhas de gradeÉ possível mostrar ou ocultar linhas de grade que aparecem em segundo plano de algumas visualizações.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Para ocultar as linhas de grade, desmarque a caixa de seleção Mostrar linhas de grade. Para mostrá-

las, marque a caixa de seleção Mostrar linhas de grade.

Mostrando ou ocultando o preenchimentoÉ possível mostrar ou ocultar o espaço vazio que aparece entre partes dos pontos de dados em algumasvisualizações. Isso é chamado de preenchimento.

Procedimento



2. Clique na guia Visualização e, em seguida, clique em Gráfico.3. Para desativar o preenchimento, desmarque a caixa de seleção Desativar preenchimento.

Trabalhando com objetosÉ possível trabalhar com objetos, como visualizações e widgets, que estão na tela.

Procedimento

1. Selecione o objeto com o qual deseja trabalhar.

Se não ver ícones para o objeto, clique no ícone Alternar para editar.

2. Conclua uma ou mais das seguintes ações:


Meta Ações

Agrupar objetos Selecione vários objetos e clique no íconeAgrupar.

Alinhar objetos Selecione um objeto e clique no ícone Alinhar.

Desagrupar objetos Selecione o grupo e clique no ícone Desagrupar.

Objetos em camada Para colocar o objeto atrás de outros objetos,clique no ícone Enviar para trás.

Para colocar o objeto sobre os outros objetos,clique no ícone Trazer para frente .

Mover objetos Clique e mantenha pressionado o ícone Mover earraste o objeto para seu novo local.

Duplicar objetos Clique no ícone Duplicar e, em seguida, mova oobjeto para um novo local.

Redimensionar objetos Arraste um dos quadrados na borda do objeto.

Excluir objetos Clique no ícone Excluir.

Mudando o layout de um objeto em um painelÉ possível especificar um alinhamento horizontal e vertical para um objeto em um relatório, paradeterminar onde eles aparecem.

Também é possível especificar a posição e seu grau de rotação de objetos.

Nota: Depende do objeto se é possível mudar seu layout.

Procedimento



2. Na guia Geral, abra Layout.3. Na seção Layout, configure um dos seguintes:

• Alinhamento• Posição


• Dimensionar• Rotação

Formatando texto em uma tabela cruzada ou tabelaÉ possível formatar o texto em uma tabela cruzada ou tabela para customizar a família da fonte, a cor dotexto, o tamanho da fonte, os estilos e o alinhamento.

Sobre Esta Tarefa

Conclua as etapas a seguir para aplicar a formatação de texto em sua tabela cruzada ou tabela.

Procedimento

1. Ctrl + clique em uma célula na tabela cruzada ou tabela.2. Na barra de ferramentas, clique no ícone Formatar texto .3. Mude uma ou mais das propriedades a seguir:

• Família de fontes• Cor do texto• Tamanho da fonte• Estilo, como negrito, sublinhado ou itálico• Alinhamento

Aplicar quebra de texto às linhas e colunas do cabeçalhoPermite que palavras longas em linhas e colunas do cabeçalho sejam quebradas e agrupadas na próximalinha. A quebra de texto fica desativada por padrão.

Procedimento

1. Ctrl + clique em uma linha ou coluna do cabeçalho em uma tabela cruzada ou tabela.2. Na barra de ferramentas, clique no ícone Formatar texto .

3. Clique no ícone Quebrar texto .

Desacoplando a barra de ferramentasQuando você seleciona uma visualização em seu painel, a barra de ferramentas aparece na parte superiordo painel e é acoplada lá por padrão. É possível desacoplar a barra de ferramentas para que ela sejaexibida com a sua visualização selecionada.

Sobre Esta Tarefa

Depois que você acopla ou desacopla uma barra de ferramentas e salva o painel, sua preferência de barrade ferramentas é salva.

Procedimento

1. Selecione uma visualização.2. Na barra de ferramentas na parte superior do seu painel, clique no ícone Desacoplar barra de

ferramentas para mover a barra de ferramentas para uma visualização selecionada.Com a barra de ferramentas desacoplada, é possível selecionar qualquer visualização no painel paraexibir sua barra de ferramentas.

3. Clique no ícone Acoplar barra de ferramentas para mover a barra de ferramentas de volta para aparte superior do seu painel.


Propriedades de dadosÉ possível ajustar a aparência de dados em um ativo, como o modo como é agregado ou quais são ostítulos da coluna. Se você deseja que essas mudanças afetem todos os ativos, deve-se fazê-las no próprioativo de dados.

Mudando como os dados são agregadosÉ possível mudar o modo como os dados numéricos são resumidos ou agregados. O IBMCognos Analyticsdesigna um tipo de agregação padrão para colunas numéricas quando um ativo de dados é importado.Por exemplo, a agregação padrão para uma coluna chamada "Idade" é média. A agregação padrão paracoluna chamada "Receita" é soma. Ao usar uma coluna em uma visualização, a agregação padrão éusada.

Procedimento



2. Na área de janela Dados, clique no ícone Menu para a coluna que você deseja modificar e clique emPropriedades.

3. Clique em Agregado e escolha outro método:Total

O valor total para a coluna selecionada.Média

O valor médio da coluna selecionada.Mínimo

O valor mais baixo na coluna.Máximo

O valor mais alto na coluna.Contagem

Quantas linhas estão na coluna selecionada. Espaços em branco não são incluídos na contagem,mas duplicatas são incluídas. Por exemplo, se uma cidade aparecer em 10 linhas, ela será contadacada vez que aparecer.

Contagem distintaQuantas linhas exclusivas estão na coluna selecionada. Linhas duplicadas são contadas uma vez.Por exemplo, se uma cidade aparecer em 10 linhas, ela será contada apenas na primeira vez queaparecer.

Modificando o formato de dados Na área de janela Origens, é possível selecionar um tipo de formato de dados diferente e

especificar suas propriedades.

Sobre Esta Tarefa

O tipo de formato de dados padrão é herdado da origem de dados.

Procedimento




2. Na área de janela Dados, clique no ícone Menu para a coluna que você deseja modificar e clique emPropriedades.

3. Clique em Formato de dados.4. Selecione uma opção da lista Tipo de formato.5. Selecione uma opção de cada lista que apareça para o tipo de formato escolhido.6. Clique em OK.

Ativando o armazenamento em cacheÉ possível ativar o armazenamento em cache de dados no lado do servidor ou no lado do navegador paramelhorar o desempenho.

Antes de Iniciar

Para configurar o armazenamento em cache em um módulo de dados, consulte a documentaçãoConfigurando o armazenamento de dados em cache no Guia de modelagem de dados do IBM CognosAnalytics.

Sobre Esta TarefaNo servidor, o armazenamento em cache é útil quando vários usuários acessam simultaneamente omesmo painel salvo ou a mesma história salva. O armazenamento em cache do navegador reduz a zero oprocessamento do servidor para usuários individuais.

Nota: O armazenamento em cache do navegador não está disponível em relatórios do Cognos Analytics.

Procedimento




3. Expanda Avançados e selecione uma opção no menu Cache de dados.Automática

Esta é a opção padrão. Ela reflete a configuração de cache de dados que foi especificada pelomodelador em um pacote do Framework Manager ou em um módulo de dados. Esse tipo dearmazenamento de dados em cache é conhecido como armazenamento em cache do lado doservidor. O armazenamento em cache de dados do navegador fica desativado.

LigadoEsta opção ativa o armazenamento de dados em cache no navegador. A opção do cache de dadosque foi configurada pelo modelador no pacote ou no módulo de dados é automaticamentedesativada.

Quando o armazenamento em cache do navegador está ativado, o aplicativo cliente armazena osresultados da consulta no navegador. Quando a mesma consulta é novamente solicitada, o clientenão envia a solicitação para o servidor. Em vez disso, o cliente recupera os resultados localmente.Isso reduz para zero o tempo de processamento do servidor. Nenhum tráfego de rede é gerado enão é necessário nenhum processamento por parte do servidor.


Os dados são armazenados em cache e reutilizados sempre que o painel for editado e pararecuperar as edições a partir de um servidor de dados, não é necessário fornecer mais dados. Porexemplo, um filtro simples que é aplicado localmente utiliza apenas os dados em cacheexistentes. Essa opção também melhora o desempenho quando vários usuários acessam o mesmopainel salvo ou a mesma história salva.

Nota: Quando a propriedade Atualizar automaticamente é ativada em uma visualização, osdados dessa visualização não são armazenados em cache.

Nenhum cacheEsta opção substitui a opção de cache de dados configurada pelo modelador no módulo de dadosou pacote. O armazenamento em cache do navegador fica desativado. A consulta de dados éenviada para o servidor sempre que há uma mudança em um painel ou uma história. Dados novossão sempre retornados.

Resolução de problemas de armazenamento de dados em cacheQuando você abre um painel mais antigo na liberação atual do IBMCognos Analytics, o recurso dearmazenamento em cache de dados não funcionará até que você salve o painel.

PrevisãoUse a previsão em IBMCognos Analytics para descobrir e modelar tendência, sazonalidade e dependênciado tempo em dados.

É possível prever em IBMCognos Analytics usando ferramentas automatizadas que modelam dadosdependentes do tempo. A seleção e o ajuste de modelos automatizados torna a previsão fácil de usar,mesmo que você não esteja familiarizando com a modelagem de séries temporais.

As previsões e seus limites de confiança são exibidos em visualizações como uma continuação dos dadoshistóricos. Também é possível visualizar os detalhes estatísticos para modelos gerados se você desejaver o plano de fundo técnico.

A especificação de séries temporais em previsões geralmente requer manipulação de dados. O CognosAnalytics suporta uma ampla variedade de séries temporais sem a necessidade de manipulação, que vãodesde tipos padrão de data e hora, até campos de tempo periódicos e cíclicos aninhados. Quando osdados são reconhecidos como uma série temporal, a preparação de dados é automatizada. A tendência eos períodos sazonais apropriados são detectados e os modelos são selecionados a partir de um conjuntode nove tipos de modelos diferentes.

É possível prever em visualizações de linha, barra e coluna. A previsão permite a análise de centenas deséries temporais por visualização. As previsões e os limites de confiança são calculados para cada sérietemporal e exibidos na visualização como extensões dos dados atuais. É possível inspecionar cada sérietemporal separadamente e adaptar a previsão e resultados aos seus próprios dados e requisitos.

Se você estiver familiarizado com modelos de previsão, será possível visualizar o tipo de modeloselecionado, os parâmetros de modelo estimados, as medidas de precisão padrão e as informações deresumo do processamento.

Recursos de previsãoA previsão fornece modelagem de dados de série temporal e previsões com base em dados nasvisualizações.

Para usar a previsão, a visualização deve ser uma visualização de linha, barra ou coluna, os dados devemser suportados para previsão e a previsão deve ser ativada. Quando a previsão é ativada, uma caixa de

diálogo Previsão fica disponível no canto superior direito de uma visualização e nela é possívelmodificar as configurações de modelo e de previsão e os limites de confiança. Os modelos de sérietemporal apropriados para a visualização são estimados e as previsões são exibidas na visualização.Também é possível ver a especificação do modelo de série temporal e o resumo de processamento dedados na bandeja de dados.


O exemplo a seguir mostra valores de previsão e limites de confiança em uma visualização.

Opções de previsãoÉ possível modificar suas previsões configurando um número de opções de nível de período e de

confiança na caixa de diálogo Previsão .


Um período é o menor intervalo de tempo entre os pontos vizinhos nos dados.

As opções a seguir estão disponíveis.

Períodos de previsãoO número de etapas a serem previstas com antecipação.O valor padrão é Automático, que é 20% do comprimento dos dados históricos. Qualquer valorausente no final de uma determinada série também será previsto, mas ele não contará para o númeroespecificado de períodos de previsão.

Últimos períodos ignoradosIgnora um número especificado de pontos de dados no final de uma série temporal ao construir omodelo e calcular as previsões. Quaisquer valores ausentes no final de uma parte não ignorada deuma série também serão previstos. O valor dos últimos períodos ignorados deve ser especificadocomo um número inteiro não negativo, como: 0, 1, 2 e 3.O valor padrão é 0. Se não houver valores ausentes, todos os dados históricos serão usados nageração de modelos e o primeiro ponto de previsão será após o último ponto de dados históricos. Até100 pontos de dados podem ser ignorados.Ignorar o último período de dados pode ser útil quando os dados estão incompletos. Por exemplo,você pode estar fazendo uma previsão na metade de um mês. Exclua esse mês da previsãoconfigurando Ignorar últimos períodos como 1.

A visualização a seguir mostra uma previsão que ignora os resultados de setembro configurandoIgnorado últimos períodos para 1.


Nível de ConfiançaA certeza com a qual se espera que o valor verdadeiro esteja dentro do intervalo especificado. Épossível ver o intervalo de confiança correspondente em uma dica de ferramenta ao passar o mousesobre qualquer valor de previsão. O intervalo de confiança é exibido como limites superior e inferior.É possível selecionar três níveis de confiança diferentes: 90%, 95% e 99%. O padrão é 95% e oslimites inferior e superior definem o intervalo no qual você pode ter 95% de confiança de que o valorverdadeiro estará dentro desse intervalo.

Período sazonalA sazonalidade com a qual construir o modelo. A sazonalidade é quando a série temporal tem umavariação cíclica previsível. Por exemplo, durante um período de férias a cada ano.

O valor padrão é Automático. Automático detecta automaticamente a sazonalidade construindovários modelos com diferentes períodos sazonais e escolhendo o melhor.

É possível especificar a sazonalidade inserindo um número inteiro não negativo, como: 0, 1, 2, 3 comoo período sazonal.Para especificar um modelo não sazonal, configure o Período sazonal como 0 ou 1. Um modelo comsazonalidade especificada pelo usuário é exibido apenas se o modelo sazonal é mais preciso do quetodos os modelos não sazonais.

Insights

Quando as visualizações possuem Insights e Previsões ativados e disponíveis, a caixa de diálogo Insightsaparece ao lado da caixa de diálogo Previsão. Cada recurso fornece um conjunto independente deresultados analíticos. Para obter mais informações, consulte “Insights em visualizações” na página 149.


Tipos de visualização que suportam previsãoA previsão é suportada em visualizações de linha, barra e coluna.

A tabela a seguir compara os recursos de exibição de previsão para cada visualização.

Recursos de previsão Gráfico de Linha Gráficos de barras Gráfico de colunas

Pontos de previsão Círculo aberto Barra dividida Coluna dividida

Exibição de intervalo deconfiança

Região sombreada Linha sólida Linha sólida

Ativar intervalo deconfiança

Clique em qualquerponto

Clique em uma barra deprevisão

Clique em uma colunade previsão

Número de intervalos deconfiança exibidos

Todos 1 1

A imagem a seguir mostra uma previsão nas visualizações de linha e barra com intervalos de barrasativados.

Insights e previsão

Os insights nas visualizações fornecem informações analíticos que podem ajudar os usuários a detectar evalidar quaisquer relacionamentos importantes e diferenças significativas com base nos dados que sãoapresentados pela visualização. Os insights trabalham ao lado da previsão em visualizações suportadas.Os insights fornecem um conjunto separado de resultados analíticos e os resultados são apenas paravalores de histórico. Para obter mais informações, consulte “Insights em visualizações” na página 149.

Dados de previsãoOs dados que são adequados para a previsão têm valores de medida que correspondem a momentosespaçados regularmente. Você especifica o tempo e as medidas em visualizações arrastando os camposde tempo e campos de medida para intervalos de visualização. Opcionalmente, também é possívelespecificar os campos de grupo que dividem os valores de medidas por categorias.

A tabela a seguir é um resumo dos tipos de campo e intervalos de visualização correspondentes que sãosuportados na previsão:

Slot Campos de tempo(obrigatório)

Campos de medida(obrigatório)

Campos de grupo(opcional)

Slot de gráfico de linha eixo X eixo-y Cor

Slot de gráfico de barras Barras Comprimento Cor


Slot Campos de tempo(obrigatório)

Campos de medida(obrigatório)

Campos de grupo(opcional)

Slot de gráfico decolunas

Barras Comprimento Cor

Nenhuma outra visualização ou intervalo de visualização é suportado, com exceção do intervalo Filtroslocais

Campos de tempo em dados de previsãoUm campo de tempo é identificado por um ícone de tempo na frente do rótulo de campo na área de janelaDados.

É possível especificar propriedades do campo de tempo usando as propriedades a seguir: Tipo de dadosou Representa horário.

Tipo de dado

Um campo é reconhecido como um campo de tempo se ele possui um dos tipos de dados a seguir: Data,Hora ou Registro de Data e Hora. O tipo de dados é herdado da origem de dados e não pode ser mudado.

Os tipos de dados Data, Hora e Registro de Data e Hora foram projetados para suportar a gama completade formatos de data e hora que são cobertos pelos formatos básico e estendido do ISO 8601. A tabela aseguir mostra os tipos de dados suportados em conjunto com um exemplo de formato e um exemplo dedados para cada um.

Tipo de dado Exemplo de formato Exemplo de dados

data aaaa-mm-dd 01/07/2019

Horário hh:mm:ss 12:34:56

Registro de data e hora aaaa-mm-dd’T’hh:mm:ss 2019-07-01T12:34:56

Representa horário

Um campo é reconhecido como um campo de tempo se a propriedade de dados Representa estáconfigurada como Horário. Os campos de Texto e Número Inteiro que contêm dados de tempo tambémsão reconhecidos como campos de tempo. Os campos de tempo são definidos automaticamente durantea importação ou o enriquecimento de dados. As definições possíveis são Data, Ano, Trimestre,Temporada, Mês, Semana, Dia, Hora, Minuto ou Segundo.

Se os campos de tempo não forem reconhecidos automaticamente, será possível especificá-los comocampos de tempo. Assegure-se de que os valores do campo estejam em um dos formatos suportados,caso contrário, você poderá receber um erro Formato de data não suportado.

Campos de tempo aninhados

É possível arrastar diversos campos de tempo para o mesmo intervalo de visualização para especificarum campo de tempo aninhado. Por exemplo, um campo que representa a Semana pode ser arrastadopara o intervalo juntamente com um campo que representa o Dia para criar uma previsão por Dias daSemana.

Os campos aninhados no intervalo devem estar em ordem de hierarquia temporal. Por exemplo, aSemana deve ser colocada acima do Dia.


Os campos aninhados não podem ignorar níveis na hierarquia temporal que resultarão em ambiguidade.A tabela a seguir descreve as hierarquias aceitáveis.

Campo de tempo Campos inferiores aceitáveis

Ano Trimestre, Mês, Semana, Dia

Trimestre Mês

Mês Dia

Semana Dia

Dia (do Ano, Mês ou Semana) Hora, Tempo

Hora Minuto

Minuto Segundo

Se Year estiver ausente na hierarquia de tempo, então o sistema será padronizado para o ano atual. Issopode causar problemas devido às diferenças entre os anos bissexto e não bissexto. Considere fornecer oAno em tais instâncias.

Ordem cronologica de dados

Os campos de tempo especificados definem uma ordem cronológica para os pontos de tempo navisualização. Eles são usados para classificar os pontos na visualização em ordem cronológica quando aprevisão está ativada. A ordem cronológica inclui os pontos históricos, juntamente com os novos pontosprevistos. Quaisquer outros critérios de classificação que sejam especificados para a visualização serãoignorados quando a previsão for ativada.

Todos rótulos de tempo inválidos são movidos para o início da sequência e excluídos da construção domodelo e do cálculo da previsão.

Detecção de intervalo de tempo

A detecção de intervalo de tempo é possível quando os dados são ordenados cronologicamente. Ointervalo de tempo é o tamanho do menor intervalo entre quaisquer dois pontos de tempo adjacentes,como "2 semanas". Se intervalos de tempo variados forem detectados, todos eles deverão ser múltiplosde número inteiro do menor intervalo. Caso contrário, os dados serão considerados irregulares e nãopoderão ser previstos. Os pontos de tempo ausentes que surgem como resultado de diversos intervalossão preenchidos para o intervalo detectado. Valores de medida correspondentes são configurados comoausentes. Se o número de valores ausentes for maior que 33% do comprimento da série, um erro Muitosvalores ausentes erro será relatado.

Campos de medida

Um ou mais campos de qualquer tipo podem ser especificados como campos de medida para análise deprevisão, incluindo-os em um intervalo de visualização correspondente. Cada campo de medida éanalisado separadamente. Múltiplas séries temporais também podem ser especificadas incluindo umcampo no intervalo Cor, dividindo os valores de medidas pelas categorias do campo especificado.

Todos os valores de campo de medida que correspondem ao mesmo ponto de tempo são resumidosusando um dos níveis de resumo a seguir: Soma, Mínimo, Máximo, Média, Contagem e Contagemdistinta. O campo deve ser numérico para suportar a sumarização Soma, Mínimo, Máximo ou Média.Todos os tipos de dados e níveis de resumos possíveis são suportados para previsão. No entanto,considere os seguintes pontos:

• Um pequeno número de valores de medida diferentes pode resultar em previsões inesperadas ou nãoinformativas. Por exemplo, quando o resumo de Contagem distinta é usado.

• Os valores de medida zero podem influenciar indevidamente os resultados, especialmente quandorepresentam medições ausentes.


Interpolando valores ausentes

Os valores ausentes são calculados e preenchidos pelo algoritmo Interpolação linear. O cálculo ébaseado nos vizinhos mais próximos em uma série temporal cronologicamente ordenada com intervalode tempo detectado. O novo valor é (valor anterior + próximo valor)/2. Por exemplo, com osvalores [3, 6, ausente, 12], o valor interpolado para substituir o valor ausente é (6 + 12) / 2 ou 9. Oalgoritmo de interpolação também pode manipular valores ausentes contíguos.

Os pontos de dados com valores ausentes no primeiro ou nos últimos pontos de tempo históricos sãoexcluídos da série antes da construção de um modelo. Os valores ausentes nos últimos momentoshistóricos também são previstos.

Detalhes estatísticos da previsãoUma execução de previsão gera previsões e detalhes estatísticos de previsão. Os detalhes estatísticos daprevisão estão localizados na bandeja de dados na parte inferior de cada visualização. Há uma única linhade detalhes estatísticos para cada série temporal na visualização. Os detalhes de previsão serão gerados,desde que os pontos de tempo estejam espaçados uniformemente.

As informações de previsão contêm o Status de previsão para a série temporal fornecida. Quando ostatus é Sucesso, os outros campos fornecem detalhes sobre o modelo e os dados usados para previsão.Quando o status é Falha, alguns dos outros campos, incluindo as Observações, fornecem detalhes arespeito da causa da falha. Os resumos de falhas são sempre fornecidos nos avisos de visualização.

As informações do Modelo especificam os tipos de Tendência e Sazonalidade selecionados para estimaros dados da série temporal em caso de sucesso. A tabela a seguir lista os diferentes tipos disponíveis.

Componente detendência

Componente sazonal

o

NENHUM

A

ADITIVO

M

MULTIPLICATIVO

o

NENHUM

(N, N) (N, A) (N, M)


Componente detendência

Componente sazonal

A

ADITIVO

(A, N) (A, A) (A, M)

Ad

ADITIVO_AMORTECIDO

(Ad, N) (Ad, A) (Ad, M)

Medidas de precisão

As medidas de precisão do modelo Erro Médio Absoluto (MAE), Erro Médio Escalado Absoluto (MASE),Percentual de Precisão, Erro Quadrático Médio Raiz (RMSE), Erro Médio de Percentual Absoluto (MAPE) eCritério de Informações de Akaike (AIC) são baseadas nos dados da série temporal que são usados paragerar o modelo. Todas as medidas de precisão baseiam-se nos dados históricos. As medidas de precisãotambém podem ser usadas como indicador da precisão de previsão, mas elas não são transferidas paravalores futuros.

Erro Médio Absoluto (MAE)Calculado como a diferença média absoluta entre os valores ajustados pelo modelo (um passo àfrente na previsão de amostra) e os dados históricos observados.

Erro Médio Escalado Absoluto (MASE)A medida de erro que é usada para obter a precisão de modelo. É o MAE dividido pelo MAE do modelosimples. O modelo simples é aquele que prevê o valor no momento t como o valor de históricoanterior. Escalar por esse erro significa que é possível avaliar o quão bom o modelo é em comparaçãocom o modelo simples. Se o MASE é maior que 1, o modelo é pior do que o modelo simples. Quantomenor for o MASE, melhor será o modelo em comparação com o modelo simples.

Percentual de Precisão (% de Precisão)O indicador primário da precisão do modelo com base nos valores ajustados. Ele é especificado comoa porcentagem de redução do erro absoluto médio em relação ao modelo naive. Ele é calculadosubtraindo o MASE de 1 e expressando-o como porcentagem. Se o MASE for maior ou igual a 1, aprecisão será definida como 0% porque o modelo não melhora sobre o modelo naive. A precisãosuperior indica um erro de modelo inferior em relação ao modelo naive.

Erro Quadrático Médio (MSE)A soma da diferença quadrática entre os valores que são ajustados pelo modelo e os valoresobservados que são divididos pelo número de pontos históricos, menos o número de parâmetros nomodelo. O número de parâmetros no modelo é subtraído do número de pontos históricos para serconsistente com uma estimativa de variância do modelo imparcial.

Erro Quadrático Médio Raiz (RMSE)A raiz quadrada do MSE. Ele está na mesma escala que os valores de dados observados.

Erro Médio de Percentual Absoluto (MAPE)A diferença média absoluta de percentual entre os valores que são ajustados pelo modelo e osvalores de dados observados.

Critério de Informações de Akaike (AIC)Uma medida de seleção de modelo. O AIC penaliza modelos com muitos parâmetros e, portanto,tenta escolher o melhor modelo com uma preferência em relação aos modelos mais simples. O AIC éa soma do logaritmo de MSE não ajustado multiplicado pelo número de pontos históricos e o númerode parâmetros de modelo e estados de suavização iniciais que são multiplicados por 2.

Parâmetros

O período sazonal detectado e as estimativas para outros parâmetros que são usados no modelo desuavização exponencial selecionado estão disponíveis.


Período sazonalO número de etapas de tempo em um período sazonal usado no modelo de suavização exponencial.

AlphaO fator de suavização para os estados de nível no modelo de suavização exponencial. Pequenosvalores de alpha aumentam a quantidade de suavização, ou seja, mais história é considerada quandoo alpha é pequeno. Valores grandes de alpha reduzem a quantidade de suavizações, o que significaque mais peso é colocado sobre as observações mais recentes. Quando o alpha é 1, todo o peso écolocado sobre a observação atual.

BetaO fator de suavização para os estados de tendência no modelo de suavização exponencial. Esseparâmetro se comporta de maneira similar ao alpha, mas destina-se à tendência em vez de a estadosde nível.

GamaO fator de suavização para os estados de sazonalidade no modelo de suavização exponencial. Atendeà função semelhante como o alpha, mas para o componente sazonal do modelo.

FiO coeficiente de amortecimento no modelo de suavização exponencial. As previsões longas podemlevar a resultados irrealistas e é útil ter um fator de amortecimento para amortecer a tendência aolongo do tempo e produzir previsões mais conservadoras.

Diagnósticos

As informações incluem Contagem de ausentes, Comprimento da série, Períodos ignorados, Intensidadede tendência, Força da sasonalidade e Intervalo de data/hora.

Contagem ausenteIndica o número de linhas de dados que têm valores ausentes ou pontos de tempo ausentes e queestão posicionadas entre o primeiro e o último valor da série válido. Os pontos de tempo inválidos,bem como os pontos com valores ausentes no primeiro ou nos últimos pontos de tempo histórico nãoestão incluídos.

Comprimento da sérieIndica o número de pontos de dados usados para modelagem de séries temporais. Apenas os pontosentre o primeiro e o último valor de série válido estão incluídos.

Períodos ignoradosUm número inteiro, m, que ignora os últimos m pontos de dados da série ao construir o modelo desuavização exponencial e calcular as previsões. Quaisquer valores ausentes no final de uma parte nãoignorada de uma série também serão previstos. O valor padrão para esse parâmetro é 0, o quesignifica que todos os dados históricos são usados na geração do modelo quando não há valoresausentes. Um potencial máximo de 100 pontos pode ser ignorado. Os períodos ignorados excluem ospontos de dados ao construir um modelo, portanto, a previsão pode falhar devido a fatores comorequisitos mínimos de comprimento de dados e proporção de valor ausente que excede 33%.

Força de tendênciaCompara o modelo original, M, com o mesmo modelo, mas com o componente de tendênciaremovido. A intensidade da tendência de M é a diferença na precisão entre o modelo M e o modelo Mcom o componente de tendência removido.

Força de sazonalidadeCompara o modelo original, M, e o mesmo modelo com o componente sazonal removido. Aintensidade da sazonalidade de M é a diferença na precisão entre o modelo M e o modelo M com ocomponente sazonal removido.

Intervalo de data/horaO intervalo de data/hora representa o intervalo de tempo detectado dos dados classificadoscronologicamente. O intervalo de tempo é identificado como a menor diferença entre os pontosvizinhos nos dados quando classificados na ordem cronológica.


Modelos de previsãoOs modelos de suavização exponencial são uma classe popular de modelos de séries temporais.

Os modelos de suavização exponencial são aplicáveis a um único conjunto de valores que são registradosapenas sobre incrementos de tempo igual. No entanto, eles suportam propriedades de dados que sãofrequentemente localizadas em aplicativos de negócios, como tendência, sazonalidade e dependência detempo. Todos os recursos de modelo especificados são estimados com base nos dados observadosdisponíveis. Um modelo estimado pode, então, ser usado para prever valores futuros e fornecer limites deconfiança superiores e inferiores para os valores de previsão.

Cada tipo de modelo é adequado para modelar uma combinação diferente de propriedades que estãolocalizadas nos dados. O tipo de modelo que pode fornecer a melhor correspondência para os dadosobservados é selecionado para modelar os dados observados e é usado para prever quaisquer valoresfuturos.

Algoritmos de estimação do modelo

Os modelos são especificados pelas equações de suavização que incluem os parâmetros do modelo e osestados de suavização iniciais. Os parâmetros do modelo são estimados com valores que minimizam oerro do modelo.

Equações de suavização

Os modelos de suavização exponencial derivam seus nomes das equações de suavização queespecificam o modelo. Eles fornecem fórmulas para os estados de suavização de cálculo para cada pontoobservado usando o valor observado atual e os estados de suavização anteriores. As equações desuavização fornecem médias ponderadas do valor atual e dos estados anteriores na série temporal. Opeso para o valor ou estado atual é dado por um parâmetro de modelo entre 0 e 1, enquanto os pesospara os valores anteriores estão diminuindo exponencialmente.

Equações de suavização de nível

Todos os tipos de modelo calculam um estado de nível para cada ponto de série temporal usando aequação de suavização de nível correspondente. Os estados de nível para o modelo sem tendência ecomponentes sazonais são calculados como a média ponderada do valor da série temporal no ponto atuale no estado do nível no ponto anterior. O peso que está associado ao valor atual é um parâmetro, alpha,com seu valor restrito entre 0 e 1. Para outros modelos, a tendência e os estados sazonais anteriorestambém estão incluídos na equação de suavização de nível.

Equações de suavização de tendência

Tipos de modelos com tendência aditiva ou aditiva amortecida calculam um estado de tendência paracada ponto de série temporal usando a equação de suavização de tendência correspondente. O estado detendência para o ponto atual baseia-se na diferença de estados de nível no ponto atual e no pontoanterior, e no estado de tendência no ponto anterior. O peso que está associado à diferença de estadosde nível nos pontos atual e anterior é um parâmetro que é denominado beta, com seu valor restrito entre0 e 1. Um parâmetro extra, phi, é incluído nas equações de suavização de tendência amortecida. Phimultiplica a contribuição do estado de tendência do ponto anterior e seu valor também é restrito entre 0e 1. O propósito desse parâmetro é estimar o grau de amortecimento de tendência de um ponto para oseguinte.

Equações de suavização sazonal

Tipos de modelo que suportam sazonalidade aditiva ou multiplicativa calculam um estado sazonal paracada ponto de série temporal. Os estados sazonais são calculados usando equações de suavizaçãosazonais. O estado sazonal para o ponto atual inclui a diferença do valor da série temporal e o estado denível atual para a sazonalidade aditiva ou a proporção dos dois mesmos valores para a sazonalidademultiplicativa. O peso que está associado a esse termo é um parâmetro, gamma, com o seu valor restritoentre 0 e 1. O restante da contribuição provém do estado sazonal correspondente no período sazonal


anterior. Observe que o período sazonal tem um comprimento fixo e, enquanto o estado sazonal podemudar para cada ponto, apenas índices sazonais correspondentes de diferentes períodos sãoconsiderados em conjunto nas equações sazonais de suavização.

Estados de suavização iniciais

Os valores devem ser especificados para os estados de nível, tendência e sazonalidade para pontos queantecedem a série temporal. Os valores são necessários para as equações de suavização. Para calcular osvários estados no primeiro ponto da série temporal, são requeridos valores de estado nos pontosanteriores correspondentes.

Parâmetros do modelo

Cada equação de suavização usa parâmetros de modelo correspondentes:

alphaControla os estados de nível.

betaControla os estados de tendência.

gammaControla os índices sazonais entre períodos sazonais.

phiUm parâmetro extra que é usado para especificar a tendência amortecida.

Todos os quatro parâmetros têm valores entre 0 e 1. Valores mais altos de alpha, beta e gammasignificam que observações mais recentes têm peso maior, enquanto valores mais baixos significampesos mais altos para observações mais antigas. Um valor maior de phi corresponde a um grau superiorde amortecimento da tendência de previsão.

Estimação do modelo

Os parâmetros do modelo nas equações de suavização são estimados com base nos dados da sérietemporal. Os parâmetros não podem ser estimados diretamente usando uma fórmula. Eles sãoestimados por um processo iterativo que procura valores de parâmetros que minimizam o erro domodelo. O erro de modelo é calculado como Média de Erro Escalado Absoluto (MASE). As iteraçõesparam quando nenhuma redução adicional no erro do modelo pode ser obtida. Os valores de parâmetroscorrespondentes, juntamente com os estados de suavização iniciais, especificam totalmente o modeloestimado. Eles são usados para calcular os estados do modelo para todos os outros pontos de dados egeram as previsões do modelo usando uma equação de previsão correspondente.

Algoritmos de previsãoInúmeros algoritmos são usados na previsão.

Um passo à frente

Todo modelo suporta previsões um passo à frente com base na equação de previsão correspondente. Asprevisões um passo à frente são necessárias para calcular erros de modelo durante o processo deestimação do modelo.

As previsões um passo à frente são calculadas sequencialmente para cada ponto de dados usando o nívelcalculado e os estados de tendência para o ponto atual, além dos estados sazonais para o último períodosazonal.

O erro de previsão é calculado subtraindo valor de previsão no ponto anterior a partir do valor observadono ponto atual. O erro geral do modelo, que é usado para estimar o modelo, é calculado como um valormédio de erros de previsão absolutos. Erros menores correspondem a um ajuste de modelo melhor. Asmedidas de precisão exibidas em Detalhes estatísticos da previsão fornecem vários resumos de modelodos erros de previsão um passo à frente.


k-passo à frente

As previsões k-passo à frente são usadas para fazer previsões para qualquer número de valores futurosseguindo os dados da série temporal observada. Elas são baseadas nas mesmas equações de previsãoque as previsões um passo à frente para o modelo especificado.

O número de valores de previsão que são gerados é 20% do comprimento da série de dados históricospor padrão. É possível especificar um número exato de valores a serem previstos na caixa de diálogoPrevisão. Qualquer valor ausente no final de uma determinada série também será previsto, mas ele nãocontará para o número especificado de períodos de previsão.

Limites de confiança

Os limites de confiança fornecem o nível de incerteza que está associado a cada valor de previsão. Oslimites geralmente se tornam mais amplos no futuro, pois as previsões mais distantes são menosconfiáveis. Os limites de confiança fornecem insights relevantes sobre o comportamento futuro da sérietemporal observada.

O cálculo de limites de confiança baseia-se na variação geral dos erros de previsão que são estimadosnos dados observados e um fator que depende do modelo especificado e do número de etapas a partir doúltimo ponto observado.

Seleção de modelo automatizado em previsõesVários tipos de modelo são usados para criar modelos de candidatos para cada série temporal em umaprevisão. Todos os nove tipos de modelo disponíveis normalmente são usados, exceto quando umcomponente sazonal está ausente. Existem apenas três tipos de modelos disponíveis que não sãocontabilizados para a sazonalidade nos dados.

O valor padrão, Automático, para a opção de período Sazonal, detecta o período sazonal comparandovários modelos, cada um com um período sazonal de candidato diferente.

Vários modelos são comparados usando um erro de modelo e o número de parâmetros do modelo. Porexemplo, quando os erros de modelo são iguais para dois modelos, o modelo com menos parâmetros épreferencial. O último modelo fornece uma representação mais condensada dos dados observados etambém tende a gerar previsões mais confiáveis.

Princípios da análise de dados avançadaO IBMCognos Analytics é uma ferramenta de inteligência de negócios para gerenciar e analisar dados. Eleinclui recursos de autoatendimento para que os usuários se preparem, explorem e compartilhem dados.O Cognos Analytics inclui técnicas preditivas, descritivas e exploratórias, também conhecidas comointeligência numérica. O Cognos Analytics usa muitos testes estatísticos para analisar seus dados.

É importante entender as definições desses testes, pois eles se aplicam ao Cognos Analytics .

Os algoritmos numéricos usados como parte do fluxo de trabalho fornecem ao usuário recursos quecomunicam informações sobre as propriedades numéricas e os relacionamentos em seus dados.

Orientado a negócios

Ao contrário do software estatístico tradicional, em que o público-alvo é um analista de dados experiente,os algoritmos do Cognos Analytics são direcionados a usuários que estão familiarizados com a análise dedados, mas não são especialistas. Isso significa que, ao considerar as alternativas, o Cognos Analyticsescolhe a utilidade e não a complexidade.

Confiança

Os dados de negócios são muito mais complicados do que os exemplos contidos nos livros didáticosusados em cursos estatísticos ou em procuras e exemplos da web. O Cognos Analytics usa algoritmosrobustos e capazes de lidar com uma variedade de dados incomuns. O Cognos Analytics faz isso porque,embora os algoritmos mais frágeis possam obter resultados ligeiramente melhores do que os algoritmos


robustos, eles requerem que o usuário verifique sua aplicabilidade e construa transformações de dadoscorretas para que os resultados sejam significativos. Uma pequena diminuição na precisão vale asegurança que é fornecida por um algoritmo que não dá resultados errados quando os dados não sãoexatamente como deveriam ser.

Inteligente

Quase todos os algoritmos requerem a tomada de decisões; níveis de confiança, quais combinações decampo devem ser exploradas, transformações de dados. Os detalhes dessas decisões podem serencontrados nas descrições.

O Cognos Analytics escolhe os valores adequados automaticamente, examinando as propriedades dosdados. Como um usuário, você pode não descobrir todas as decisões tomadas.

Resumo

No Cognos Analytics , os algoritmos numéricos e procedimentos são desenvolvidos para produzirresultados confiáveis automaticamente. Para obter a melhor predição, classificação ou análise possível,um estatístico profissional analisa os dados utilizando o IBM SPSS Statistics ou o IBM SPSS Modeler. Oobjetivo do Cognos Analytics é fornecer insights de qualidade, que o ajudem a entender seus dados eseus relacionamentos e fazer isso de forma automática, para uma grande variedade de tipos de dados. OCognos Analytics visa fornecer resultados semelhantes aos de um estatístico profissional, sem atrapalharo usuário corporativo.

Preparação de dadosA preparação de dados é uma etapa anterior à análise que é usada pela maioria dos algoritmos analíticosde dados para assegurar que os dados sejam adequados para uso analítico.

Visão geral

A preparação de dados é crítica no IBMCognos Analytics. Somente dados preparados são inseridos naanálise para drivers de chaves, árvores de decisão e relacionamentos que são exibidos nas visualizaçõesavançadas de análise de dados: Espiral, Análise de driver, Árvore de decisão, Explosão Solar e Explorarrelacionamentos. Os dados não são preparados automaticamente para outras visualizações e seusinsights correspondentes.

Algoritmos

Todos os algoritmos aplicados são baseados em valores de um único campo por vez. Os valores ausentessão removidos ou manipulados para cada campo e todos os campos do driver do preditor numérico sãocategorizados. Todos os campos categóricos são ajustados para um grande número de categorias e osvalores discrepantes são manipulados no campo de destino. Embora toda a preparação de dadosinfluencie os resultados da análise, atualmente os resumos de preparo de dados correspondentes nãosão relatados a você.

Detalhes

Quando os dados originais são maiores, a preparação de dados e os drivers de chaves, as árvores dedecisão e os relacionamentos subsequentes são baseados em uma amostra de dados comaproximadamente 10.000 linhas. A amostragem aleatória de Bernoulli, que é a probabilidade igual sem aamostra aleatória de substituição, é aplicada aos dados transferidos por upload e a quaisquer origens dedados conectadas que estejam apoiando a amostragem aleatória. Caso contrário, será utilizada umaamostragem sistemática.

Preparação de dados para campos núméricosUm campo é tratado como numérico sempre que contém informações numéricas e sua propriedade deuso é configurada como medida.


Visão geral

Como pode haver variações na distribuição dos dados numéricos, o IBMCognos Analytics transforma oscampos numéricos não de destino em categorias ordinais, reduzindo a dependência que os algoritmosanalíticos têm do formato dos dados numéricos.

Algoritmos

O algoritmo básico utilizado é a categorização de frequência igual. Os dados numéricos são divididos emum número fixo de categorias que estão tentando colocar um número igual de linhas de dados em cadacategoria. Os valores omissos são colocados em sua própria categoria. O Cognos Analytics tenta usar seuconhecimento sobre valores omissos nos campos de preditor para construir um modelo melhor. Porexemplo, se um campo de dados representar o momento em que um item foi testado, o Cognos Analyticsusará os valores omissos (que podem representar que um item nunca foi testado) para ajudar a prever osvalores de outros campos.

Detalhes

Alguns critérios de exclusão de campo se aplicam a campos numéricos. Um campo numérico é excluídoda análise adicional caso tenha apenas um valor único, incluindo o valor omisso. Caso contrário, o camponumérico é categorizado e o número padrão de categorias é 5. Se um campo não tiver mais de 10 valoresnuméricos exclusivos, não haverá tentativa de categorização e cada valor exclusivo receberá sua própriacategoria. Se um valor zero ocorrer em mais de 40% das linhas, ele sempre receberá uma categoriaseparada. Os valores omissos são colocados em sua própria categoria e não afetam o procedimento decategorização.

Preparação de dados para campos categóricosUm campo é tratado como categórico sempre que sua propriedade de uso estiver configurada comoatributo ou identificador.

Visão geral

A principal informação extraída dos campos categóricos é a frequência observada para cada valor decategoria exclusivo. Métodos analíticos adequados são aplicados aos campos categóricos, mas suaprecisão e desempenho podem ser afetados negativamente quando o número de categorias diferentes setorna grande. A principal etapa de preparação de dados é iniciar a mesclagem de categorias quando seunúmero se tornar grande.

Algoritmos

O algoritmo básico utilizado é a mesclagem de categorias. As categorias são classificadas de acordo comsua frequência, em ordem decrescente e as categorias além do número padrão são mescladas em umaúnica categoria. Os valores omissos são tratados como uma única categoria separada. Em outraspalavras, o IBMCognos Analytics usa os valores omissos de forma semelhante da usada para camposnuméricos. Os campos categóricos são tratados como nominais. A ordem intrínseca não é assumida entreas categorias.

Detalhes

Alguns critérios de exclusão de campo se aplicam a campos categóricos. Um campo categórico é excluídoda análise adicional caso tenha somente um único valor ou o número de categorias exclusivas nãomescladas exceda 50% do número de linhas de dados válidas.

Caso contrário, o campo categórico será mesclado e o número padrão de categorias não mescladas será49. O restante das categorias é mesclado em uma única categoria adicional. Todas as categorias comcontagens de linhas menores que 3 também são mescladas. Um campo categórico também será excluídose a porcentagem de linhas de dados válidas correspondentes à categoria mesclada exceder 25%.

Os valores omissos são tratados como uma categoria separada e assim considerados na etapa demesclagem.


Preparação de dados para campos de destinoA especificação do campo de destino é necessária para os drivers de chaves e as visualizações da árvorede decisão.

Visão geral

Sempre especifique o campo de destino e pelo menos um campo adicional. Os modelos são treinadosusando os valores de destino fornecidos e são usados para detectar relacionamentos preditivos e,eventualmente, para prever valores de destino, de acordo com os valores do campo de entrada. Apreparação de dados para o campo de destino difere da preparação de dados para o restante doscampos. Os valores omissos no destino não são usados para a construção de modelos, mas o restantedas informações é preservado e, às vezes, ajustado para a obtenção de valores imparciais.

Algoritmos

A etapa de preparação de dados principal relacionada aos campos de destino é a remoção de todas aslinhas de dados com valores de destino omissos. Isso ocorre antes de quaisquer outras etapas depreparação de dados. Embora essa etapa assegure que apenas informações confiáveis sejam usadaspara a construção do modelo, o número de linhas removidas pode ser substancial. O modelo resultantepode ter um escopo limitado nessas instâncias. Os campos de destino numéricos não são categorizados,mas os valores discrepantes extremos são manipulados de forma a não afetar negativamente os modeloscriados posteriormente. Os campos de variáveis resposta categóricas são tratados de forma semelhanteaos outros campos categóricos. A única diferença é que os valores omissos são removidos das variáveisresposta categóricas.

Detalhes

Os valores discrepantes extremos são detectados com base nos limites inferior e superior. O limitesuperior é construído usando um percentil superior, de forma que apenas 2,5% dos valores de destinotenham um valor superior. A diferença entre o percentil superior e a média é multiplicada por 2,5 esomada à média para obter o limite superior. Etapas semelhantes são aplicadas para a obtenção do limiteinferior. Os valores de destino localizados além dos limites calculados são substituídos pelo valor delimite correspondente em todas as análises subsequentes.

Drivers de chaves unidirecionaisOs drivers de chaves unidirecionais são uma ferramenta exploratória baseada em modelo.

Visão geral

Dado um campo de destino, a ferramenta usa um modelo estatístico para analisar qualquer outro campode dados disponível e estima sua intensidade ao prever os valores de destino. Esses campos de dadossão chamados preditores de destino ou drivers. Cada campo de dados potencialmente relevante éanalisado e são exibidos apenas os principais drivers em relação à intensidade preditiva. É possível obterinsights a respeiro dos drivers disponíveis e sua classificação de acordo com sua intensidade preditivapara o destino especificado nos dados. Os resultados da análise do driver unidirecional ficam disponíveisna análise do driver em nas visualizações em espiral. O drill down visual em cada driver separado éativado apenas para a visualização da análise do driver na Exploração.

Algoritmos

A análise para cada driver unidirecional é baseada em um modelo estatístico que inclui o destino e umpreditor categórico único. O modelo é aplicado após a etapa de preparação de dados para o campo dedestino e todos os campos de preditores em potencial. Por exemplo, todos os campos de preditoresnuméricos são categorizados durante a etapa de preparação de dados e tratados como categóricos naanálise. O ANOVA unidirecional é aplicado para destinos numéricos, já o teste qui-quadrado deindependência é aplicado para variáveis respostas categóricas com o ajuste de qui-quadrado para dadosesparsos.


Para cada campo na lista de drivers em potencial, é executado um teste de hipótese que determina se ocampo tem um impacto significativo no destino. Apenas os campos aprovados no teste e cuja intensidadepreditiva é suficientemente alta são selecionados como drivers de chaves unidirecionais possíveis.

Detalhes

Em alguns casos, a análise preliminar baseada em recursos inteligentes reduz o número de drivers empotencial. O objetivo é remover os campos irrelevantes ou redundantes. A lista de drivers utilizados ficadisponível na IU e é possível incluir na análise quaisquer drivers inicialmente excluídos. Os 20 principaisdrivers resultantes com intensidade preditiva superior a 10% ficam disponíveis para exibição.

Algumas restrições são aplicadas no tamanho dos dados para melhorar o desempenho e a velocidade. Seos dados contiverem mais de 250 campos, os campos menos relevantes serão excluídos antes da análisedo driver. É possível usar a IU para incluir novamente na análise os campos excluídos, conforme descritoacima. Caso os dados especificados contenham mais de 10.000 linhas, eles podem ser reduzidos parauma amostragem de aproximadamente 10.000 linhas, para fins de análise do driver. Um aviso é exibidonessas instâncias: Para melhorar o desempenho, devido ao número de linhas na origem de dados, aanálise é baseada em uma amostra representativa de todos os dados. Espera-se que os resultadosfiquem próximos dos resultados que seriam obtidos usando todas as linhas nos dados originais.

Drivers de chaves bidirecionaisOs drivers de chaves bidirecionais dependem de pares de modelagem e de classificação de preditorescategóricos de uma só vez.

Visão geral

Dado um campo de destino, o IBMCognos Analytics usa um modelo estatístico para análise de um par deoutros campos de dados e estima sua intensidade na predição de valores de destino. A procura por paresde preditores diferentes geralmente não é abrangente e, além disso, alguns pares de alta classificaçãopodem ser retirados dos resultados finais. O objetivo é fornecer uma visão geral e uma variedade depares de preditores que melhoram com a intensidade preditiva de modelos de preditor únicos que sãoexibidos como drivers unidirecionais. Assim, os insights obtidos a partir de drivers unidirecionais sãoexpandidos e o usuário obtém informações relevantes sobre os pares de campos nos dados. Osresultados das análises de drivers unidirecionais e bidirecionais ficam disponíveis na análise do driver enos gráficos em espiral. Eles podem ser visualizados separadamente, selecionando uma opção devisualização de gráfico correspondente. Cada driver unidirecional ou bidirecional exibido pode serexpendido em uma nova visualização diretamente a partir da visualização de análise do Driver emExploração.

Algoritmos

A análise de cada driver bidirecional é baseada em um modelo estatístico que inclui o destino e um par depreditores categóricos. O modelo é aplicado após a preparação dos dados e a construção de todos osdrivers unidirecionais. O primeiro preditor no par é selecionado a partir dos 50 drivers unidirecionaisprincipais e o segundo é selecionado a partir dos 25 drivers unidirecionais principais. Essa estratégia deprocura assegura que a maioria dos pares de preditores principais seja considerada para a modelagem. Aanálise ANOVA bidirecional (análise de variação) é aplicada para destinos numéricos, e o teste qui-quadrado de independência é aplicado para variáveis respostas categóricas com o ajuste de qui-quadrado para dados esparsos.

Para cada par de campos considerado, é executado um teste de hipótese que determina se o par tem umimpacto significativo no destino. Somente os pares aprovados no teste e que têm intensidade preditivasuficientemente alta são selecionados como drivers bidirecionais possíveis.

Detalhes

A restrição na seleção de campos de dados e linhas de dados para drivers unidirecionais aplica-setambém aos drivers bidirecionais. Isso é esperado, uma vez que os campos de preditores em potencialpara drivers bidirecionais são selecionados a partir dos principais drivers unidirecionais, com base em sua


respectiva intensidade preditiva. No entanto, a significância do modelo de um driver unidirecional e aintensidade preditiva mínima não são necessárias para sua entrada em um modelo bidirecional. Umdriver bidirecional resultante deve ter uma intensidade preditiva superior a 10% e fornecer uma melhoriarelativa superior a 10% sobre a intensidade preditiva para cada um dos driver unidirecionais contidos. Amelhoria relativa é calculada como a porcentagem da diferença entre 100% e a intensidade preditiva dodriver unidirecional aninhado. Os drivers bidirecionais resultantes que satisfazem a esses critérios sãoclassificados de acordo com sua intensidade preditiva e os 20 principais são disponibilizados paraexibição.

Árvore de decisãoAs árvores de decisão são modelos mais complexos do que os drivers unidirecionais e bidirecionais. Elasampliam a sequência, assim como os modelos de combinação. A principal diferença é que as árvores dedecisão suportam a descoberta de interação entre vários preditores e, portanto, oferecem insights maisprofundos do que os drivers.

Visão geral

Dado o campo de destino, o algoritmo procura em todos os outros campos de dados e os inclui no modelopara aprimorar sua intensidade na previsão de valores de destino. A procura em diferentes preditores éiterativa; depois de incluir um preditor, a procura continua a incluir preditores, sempre buscando um quemelhore o modelo ainda mais. O objetivo é encontrar o melhor conjunto de preditores e a melhor maneirade combiná-los, permitindo calcular um modelo ideal. Os insights obtidos a partir de árvores de decisãosão apresentados na forma de regras de decisão, em que a combinação de preditores e valorescorrespondentes fornece uma única predição para o valor de destino. As regras de decisão sãoclassificadas por intensidade, o que permite localizar facilmente as regras que são mais relevantes einteressantes. As regras de decisão geradas pela árvore de decisão são mutuamente exclusivas. Asregras de decisão também fornecem um conjunto de regras completo, para que exista uma regracorrespondente para qualquer combinação dos valores do preditor nos dados. Além disso, estádisponível também a intensidade preditiva geral da árvore de decisão, que fornece uma melhoria relativaem relação ao modelo básico. Os resultados ficam disponíveis por meio de três visualizações diferentes:explosão solar, árvore e regras de decisão. Cada um deles possui certas vantagens, exibindo a estruturada árvore de decisão e o conteúdo das regras de decisão correspondentes. A intensidade preditiva geralda árvore de decisão também está disponível na visualização de análise do driver.

Algoritmos

O modelo de árvore de decisão é calculado após a preparação de dados e a construção de todos osdrivers unidirecionais. O primeiro preditor de árvore é selecionado como o driver unidirecional superior.As categorias do preditor são mescladas quando o impacto negativo na intensidade preditiva é menor queum determinado limite. A próxima etapa é encontrar o melhor preditor para dividir cada nó da árvore queé composto pelas categorias mescladas. O processo continua até que uma regra de parada se aplique aum nó da árvore. As opções possíveis para a parada são que todas as categorias para cada preditorcandidato sejam mescladas em um único nó ou que o número de nós exceda o número máximodeterminado. As categorias com menos de um número mínimo de linhas são sempre mescladas comoutra categoria. Isso significa que nenhum dos nós na árvore pode conter menos do que o númeromínimo de linhas. O mesmo procedimento é usado para metas contínuas e categóricas, apenas a funçãode impurezas é diferente.

DetalhesFunções de impureza

Os valores da função de impureza são usados como o principal critério para a divisão e mesclagemdos nós da árvore em potencial. O valor total para a função de impureza para árvores contínuas é asoma dos quadrados por nó, enquanto a medida de impureza de Gini é usada para variáveis respostacategóricas. O valor total de impureza de Gini é calculado como a soma dos quadrados dasproporções de contagem em todas as variáveis resposta categóricas por nó que são subtraídas de um


e os resultados que são multiplicados pelo número de linhas. A melhoria no valor da função deimpureza é o ganho de informação.

Ao dividir cada nó, o IBMCognos Analytics procura um campo de preditor com um maior ganho deinformações, calculado como o valor total de impurezas em todos os potenciais nós filhos subtraídodo valor de impureza do nó pai. Antes que o Cognos Analytics selecione o preditor, o Cognos Analyticstenta mesclar alguns dos nós filhos em potencial que inicialmente correspondem a cada categoria depreditor. A perda de informações é calculada subtraindo as impurezas de nós não mesclados dasimpurezas de nós mesclados. Desde que a perda de informações seja menor que um limite, os nósserão mesclados. Esse processo ajuda a criar árvores relativamente pequenas, que são de fácilvisualização e compreensão, enquanto ainda preserva a intensidade geral da árvore.

Regras de parada

Os nós candidatos são sempre mesclados se forem baseados em menos de 25 linhas. Se todas ascategorias de um preditor forem mescladas, ele não poderá ser usado para a divisão de umdeterminado nó. Quando nenhum dos preditores puder dividir o nó específico, o processo parará parao nó. O processo geral de geração da árvore para quando nenhum dos nós pode ser dividido ouquando o número de nós gerados excede 36.

Importância da variável

A importância da variável corresponde a uma redução de erro relativa da árvore quando o preditorcorrespondente é incluído na árvore. Ela é calculada comparando os erros de uma árvore inicial e deuma árvore restrita que é gerada pelo restante dos preditores na árvore inicial. O erro da árvore inicialé subtraído do erro da árvore restrita e o resultado é dividido pelo erro da árvore restrita. As variáveiscom importância zero ou negativa são removidas da árvore. O erro da árvore é calculado como a somade quadrados para variáveis resposta contínuas e como o erro de classificação para variáveis respostacategóricas.

Intensidade preditiva

A intensidade preditiva de uma árvore com variável resposta contínua é calculada de formasemelhante à usada para drivers de chave. O conteúdo dos nós folha é considerado. A contribuição devariação para cada nó folha é incluída e dividida pela variação geral dos dados. Este é um erro relativopara a árvore. Ele é subtraído de um para obter a intensidade preditiva que é compatível com amedida quadrada de R usada para drivers de chaves.

Para variáveis resposta categóricas, o Cognos Analytics calcula a precisão da classificação com baseno erro de classificação incluído a partir de todos os nós folha. A melhoria relativa da precisão declassificação em relação ao modelo básico, também conhecida como R-quadrado de contagemajustada, é relatada como a intensidade preditiva da árvore. Ela é calculada subtraindo o erro daárvore do erro do modelo básico e dividindo o resultado pelo erro do modelo básico. Por exemplo, aprecisão de classificação do modelo pode ser de 95%, mas, se a classe de maioria aparecer para 90%das linhas nos dados, a intensidade preditiva da árvore será relatada como apenas 50%. Isso ocorreem paralelo com o caso da variável resposta contínua, em que o modelo é representado pelo valor damédia geral. A intensidade preditiva medida pelo R-quadrado é baseada na melhoria relativa daárvore ao reduzir a variação geral.

O Cognos Analytics exibe apenas as árvores cuja intensidade preditiva é superior a 10%. Uma árvorepara uma variável resposta contínua é exibida em uma análise de driver ou visualização em espiral sesua intensidade preditiva for superior à intensidade preditiva do driver de chaves mais forte. Casocontrário, ela não é exibida nesses gráficos, uma vez que os drivers de chaves já fornecem todos osinsights relevantes.

A intensidade preditiva de uma árvore de decisão é calculada usando os mesmos dados usados paraa geração da árvore de decisão. Sabe-se que esse processo introduz viés e fornece estimativasotimistas do desempenho da árvore de decisão em dados semelhantes da mesma origem de dados. OCognos Analytics reduziu a discrepância, ajustando o algoritmo para minimizar o super ajuste dosdados de treinamento.


Insights em visualizaçõesOs insights nas visualizações fornecem informações analíticos que podem ajudar os usuários a detectar evalidar quaisquer relacionamentos importantes e diferenças significativas com base nos dados que sãoapresentados pela visualização.

Visão geral

Os insights são controlados e resumidos na caixa Insights, disponível em todas as visualizaçõeselegíveis. Ao ativar os insights, o resumo aparece na caixa Insights e os elementos de visualizaçãorelacionados são destacados. Os detalhes são fornecidos na mensagem de dica de ferramentacorrespondente. É possível controlar cada insight disponível separadamente.

Algoritmos

O tipo de insight depende dos dados exibidos pela visualização. Os tipos de insights disponíveis sãoMédia, Intensidade preditiva, Diferenças significativas, Linha de ajuste e Mais frequente. A médiafornece a média dos resumos exibidos e a categoria que aparece com mais frequência nos dados. Orestante dos insights depende de analítica e testes estatísticos mais avançados. O objetivo é fornecerinformações confiáveis que possam ser usadas para fornecer uma descrição aprimorada dos dadosvisualizados e da descoberta de quaisquer relacionamentos que sejam esperados na populaçãorepresentada por esses dados.

Detalhes

A análise de insights é sempre baseada nas mesmas linhas de dados que são usadas para criar osresumos exibidos na visualização. Isso significa que os insights utilizam os dados completos, a menosque alguma filtragem seja aplicada aos dados originais.

Algumas análises e testes estatísticos usados nos insights requerem não somente os resumos de dadosexibidos na visualização, mas também alguns resumos adicionais. Por exemplo, o teste de diferençassignificativas entre diversas categorias de um campo explicativo requer as contagens e variações de cadacategoria, além dos dados exibidos. Esses resumos adicionais são obtidos a partir de um banco de dados,juntamente com os resumos que são necessários para a visualização. Todos os resumos são processadospelos insights, mas apenas os necessários ficam disponíveis na visualização. A análise de insights ésempre baseada nas mesmas linhas de dados que são usadas para criar os resumos exibidos navisualização.

Restrições

Caso os insights não fiquem imediatamente disponíveis em uma visualização, um dos motivos aseguir pode se aplicar:

• O tipo de visualização em si não suporta insights.• Os dados na visualização podem ter sido cortados.• A combinação de nível de resumo, tipo de campo e função de campo de um campo selecionado não

corresponde aos requisitos para qualquer um dos insights disponíveis.

Tipos de visualização suportados para insights

Os seguintes tipos de visualização suportam insights:

• Área• Barras• Bolha• Coluna• Mapa de calor• Hierarquia de bolha• Linhas


• Linha e coluna• Map• Bolhas compactadas• Setor Circular• Ponto• Radial• Dispersão• Barras empilhadas• Coluna empilhada• Mapa em Árvore• Nuvem de palavras

Múltiplas extensões pequenas são suportadas para alguns insights, incluindo o Mais frequente e asDiferenças significativas.

Níveis de resumo

Os níveis de sumarização suportados são Contagem, Média, Soma, Mínimo e Máximo. Quaisqueroutros valores, como Contagem distinta, podem evitar a sugestão de insights. Alguns algoritmossuportam apenas níveis de resumo específicos. Alterar o nível de resumo padrão para um dos valoressuportados pode possivelmente ajudar na ativação de insights.

Tipos de campo

Os tipos de campo podem ser designados internamente como contínuos ou categóricos, dependendodos valores do campo selecionado.

Tipo de campo Descrição

Categórico Uma variável que pode assumir um determinado valor dentre um númerolimitado e geralmente fixo de valores possíveis. Uma variável categóricadesigna a cada indivíduo ou outra unidade de observação a umdeterminado grupo ou categoria nominal, com base em algumapropriedade qualitativa. Por exemplo, o país em que uma pessoa vive.

Contínuo Uma variável que é usada para descrever valores numéricos, como umintervalo de 0 a 100 ou de 0,75 a 1,25. Um valor contínuo pode ser umnúmero inteiro, um número real ou uma data e hora.

Funções de campo

O IBMCognos Analytics designa uma função para cada um dos slots de campo em uma visualizaçãosuportada. Uma função de campo pode ser designada como um dos seguintes itens, dependendo doslot da visualização.

Função de campo Descrição

Resposta Uma variável que é prevista e pode também ser citada como a variável dedestino ou dependente. Ela fica normalmente no eixo Y.

Explicação Uma variável que ajuda a explicar as mudanças na resposta e também éreferida como a variável de previsão ou independente. Ela geralmente ficano eixo X.

Grupo Uma variável que é tratada como explicativa ou um fator agrupadoopcional que ajuda a determinar o número de modelos construídos noalgoritmo. Por exemplo, isso pode corresponder ao slot de Cor de umavisualização de Coluna.


Função de campo Descrição

Peso Uma variável que define os pesos de regressão opcionais, que são usadospara calcular o modelo de regressão. Por exemplo, isso pode corresponderao slot de Tamanho de uma visualização de Bolha.

Repetição Uma variável que cria pequenos múltiplos, com a visualização repetidauma vez para cada valor distinto da variável. Por exemplo, isso podecorresponder ao slot de Repetição (linhas) de uma visualização em pizza.

Pontos Uma variável que define o formato dos dados e pontos de dados usadospara calcular o modelo. Por exemplo, isso pode corresponder ao slot dePontos de uma visualização de Dispersão.

Como exemplo geral, em uma visualização de barra com os slots a seguir, os mapeamentos de funçãonessa visualização são definidos como:

• Barras (eixo y), explicativo• Comprimento (eixo x), resposta• Cor, grupo

Insights em visualizações para contagensOs insights de contagens estão disponíveis sempre que a contagem é exibida para cada categoria de umúnico campo categórico.

Eles também estão disponíveis quando a contagem é exibida para cada combinação de categorias de umpar de campos categóricos na visualização. Neste último caso, o par pode ser dois campos explicativos,como nas linhas e colunas de um mapa de utilização, ou um campo explicativo e um de repetição, comonas barras e na repetição (coluna) de um gráfico de barras.

Os insights de contagens de categorias combinadas de três campos categóricos são suportados para umexplicativo e a combinação de dois campos de repetição, como nos segmentos, repetição (coluna) erepetição (linha) de uma visualização em pizza.

Visão geral

Use essas visualizações quando quiser comparar o número de itens em diferentes categorias ou em umacombinação de categorias.

Algoritmos

O IBMCognos Analytics relata a contagem média entre todas as categorias do campo de respostaespecificado e aplica testes estatísticos para detectar as categorias nas quais as contagens sãoestatisticamente mais diferentes da média.

As visualizações com dois ou três campos categóricos e as contagens para cada combinação decategorias são tratadas de forma diferente. O Cognos Analytics não apenas compara as contagens entreas categorias, mas também detecta qualquer relacionamento entre os campos categóricos. O CognosAnalytics trata um campo como o campo de resposta e os outros como o campo explicativo.

O Cognos Analytics relata a categoria mais frequente nas visualizações com um campo explicativocategórico, um ou dois campos de repetição categóricos e um campo de resposta de contagem.

DetalhesCampo categórico único

O primeiro teste aplicado é o teste qui-quadrado de frequências iguais, para determinar se há algumacontagem disponível que seja significativamente diferente da média. Se o resultado do teste forsignificativo, o Cognos Analytics aplicará o teste qui-quadrado de influência para cada categoriaseparadamente. O Cognos Analytics calcula o tamanho do efeito para categorias nas quais o teste de


influência é estatisticamente significativo e relata as categorias com o maior tamanho de efeito nasdiferenças significativas.

Restrições

A tabela a seguir descreve as condições que determinam se insights são sugeridos para essealgoritmo.

Resposta Explicação Grupo Peso Pontos Insight

Exatamente 1

Nível de resumo = contagem

N/D N/D N/D N/D Médio

Diferenças Significadas

Dois campos categóricos

O Cognos Analytics trata um campo categórico como o campo de resposta e o outro como o campoexplicativo. O campo de contagem original é usado como entrada para os algoritmos.

O teste de qui-quadrado de independência com o ajuste para dados esparsos é usado paraestabelecer se um relacionamento existe entre o campo de resposta e o campo explicativo. Se oresultado do teste for significativo, o Cognos Analytics calculará a intensidade preditiva desse modelocomo o R-quadrado de contagem ajustada, com as categorias de baixa frequência filtradas. Orelacionamento é declarado confiável e a intensidade preditiva é relatada caso seja superior a 10%.

Se o resultado do teste acima for significativo, todas as combinações de categorias explicativas e deresposta serão analisadas adicionalmente por meio da aplicação do teste qui-quadrado de influênciapara cada combinação. As combinações de categorias explicativas e de resposta em que o teste deinfluência é significativo são consideradas influentes. O tamanho do efeito é calculado para cadacombinação influente de categorias e as combinações com o maior tamanho de efeito são relatadasem diferenças significativas.

Se as funções dos dois campos categóricos forem explicativas e repetidas, o algoritmo mais frequenteserá aplicado. As contagens são somadas em relação a cada categoria distinta do campo explicativo.A maior soma é relatada, juntamente com o número de categorias que possuem essa soma. Observeque o campo de repetição não é usado por este algoritmo, mas apenas é acionado quando o algoritmoé aplicado.

Restrições


Resposta Explicação Grupo Peso Pontos Repetição Insight

Exatamente 1

Nível de resumo =contagem

Exatamente 2

Categórico

N/D N/D N/D N/D Intensidadepreditiva

DiferençasSignificadas

Exatamente 1


Exatamente 1

Categórico

N/D N/D N/D Exatamente 1

CategóricoIntensidadepreditiva


Mais frequente

Três campos categóricos

Esses algoritmos são aplicados apenas quando há um campo explicativo e dois campos de repetição. Acombinação dos dois campos de repetição é tratada como se fosse um único campo categórico, no qualas categorias são os pares de categorias dos dois campos de repetição.


A intensidade preditiva é calculada exatamente como no caso dos dois campos categóricos usando oscampos de repetição em par como os preditores do campo explicativo. O teste qui-quadrado deindependência com o ajuste para dados esparsos é usado para testar a significância do relacionamento, eo R-quadrado de contagem ajustada com as categorias de baixa frequência filtradas é usado paralocalizar a intensidade preditiva.

As diferenças significativas são calculadas exatamente como no caso dos dois campos categóricos,identificando combinações do campo explicativo e os campos de repetição em par para os quais acontagem é incomum. O teste qui-quadrado de influência é usado para testar a significância de cadacombinação e as combinações com o maior tamanho de efeito são relatadas.

O algoritmo mais frequente é aplicado exatamente como no caso dos dois campos categóricos, somandoas contagens sobre cada categoria distinta do campo explicativo. A maior soma é relatada, juntamentecom o número de categorias que possuem essa soma. Observe que os campo de repetição não sãousados por este algoritmo, mas apenas são acionados quando o algoritmo é aplicado.

Resposta Explicação Grupo Peso Pontos Repetição Insight

Exatamente 1


Exatamente 1

Categórico

N/D N/D N/D Exatamente 2

CategóricoIntensidade preditiva


Mais frequente

Diferenças entre o Cognos Analytics versão 11.1 R2 e R3

Para visualizações com dois campos categóricos, quando o campo de resposta tem uma categoriarepresentando dados ausentes (a categoria "(sem valor)"):

• No Cognos Analytics versão 11.1 R2, o cálculo de R-quadrado de contagem ajustada da intensidadepreditiva omitia os valores de dados da categoria de dados ausentes. No Cognos Analytics versão 11.1R3, os valores são incluídos. Isso pode afetar a intensidade preditiva relatada para os mapas deutilização nos quais o slot de dados de utilização possui dados agregados de contagem, e as linhas ecolunas são dois campos categóricos.

• No Cognos Analytics versão 11.1 R2, as diferenças significativas não relatavam nenhuma célulaincomum associada à categoria de dados ausentes. No Cognos Analytics versão 11.1 R3 as células sãorelatadas. Isso pode afetar as diferenças significativas mostradas para os mapas de utilização nos quaiso slot de dados de utilização possui dados agregados de contagem, e as linhas e colunas são doiscampos categóricos.

Insights em visualizações para resumos por um ou mais campos explanatóriosOs insights para resumos ficam disponíveis quando o nível de resumo é médio, soma, mínimo ou máximopara um campo de resposta contínua. Os insights são computados e exibidos em cada categoria de umúnico campo explicativo categórico, ou em cada combinação de categorias de um par de camposexplicativos categóricos na visualização.

Visão geral

Use essas visualizações quando estiver interessado em comparar valores de um campo de resposta entrediferentes categorias, ou em combinações de categorias de campos explicativos.

Algoritmos

Se o nível de resumo for médio, o IBMCognos Analytics detectará qualquer relacionamento entre ocampo de resposta e os campos explicativos e calculará a intensidade preditiva do modelocorrespondente. Caso as diferenças de valores médios nas categorias explicativas sejamestatisticamente significativas, o Cognos Analytics identificará as categorias explicativas ou a combinaçãode categorias mais diferentes nas diferenças significativas.

Quando o nível de resumo de resposta é sum, Cognos Analytics calcula a soma média em categoriasexplicativas ou combinações de categorias. Se as diferenças de somas nas categorias forem


estatisticamente significativas, o Cognos Analytics identificará as categorias explicativas ou a combinaçãode categorias mais diferentes nas diferenças significativas.

Para todos os gráficos aplicáveis, o insight médio exibe o valor médio de resposta resumido em todas ascategorias explicativas. Quando o nível de resumo para a resposta é médio, a média ponderada écalculada usando o valor exibido e a contagem para cada categoria explicativa.

DetalhesMédia por campo explicativo único

Quando o nível de resumo para o campo de resposta é médio e há um único campo explicativocategórico disponível, o Cognos Analytics aplica a análise ANOVA unidirecional. O Cognos Analyticsusa a estatística F para testar se os valores médios nas categorias explicativas são iguais. Se houverdiferenças significativas, o Cognos Analytics calculará o R-quadrado ajustado como a intensidadepreditiva do relacionamento entre o campo de resposta e o campo explicativo. O relacionamentoconfiável e sua intensidade preditiva são relatados para o usuário se a intensidade preditiva exceder10%.

Se a diferença entre as médias for significativa, o Cognos Analytics conduzirá um teste t de influênciapara detectar as categorias que são mais diferentes da média geral. Isso envolve o cálculo do erropadrão para cada média de categoria e a comparação da média com a média geral utilizando aestatística do teste t. Para categorias com diferenças significativas, o Cognos Analytics calculatambém o tamanho do efeito correspondente e relata as categorias com o maior tamanho de efeitonas diferenças significativas.

Restrições



Exatamente 1

Nível de resumo = médio

Contínuo

Exatamente 1

Categórico

N/D Opcional

Qualquer

N/D Médio

Intensidade preditiva


Média por dois campos explicativos

Para os gráficos em que o nível de resumo para o campo de resposta é médio e há dois camposexplicativos categóricos disponíveis, o Cognos Analytics aplica a análise ANOVA bidirecional. OCognos Analytics usa a estatística F para testar se os valores médios nas combinações de categoriasexplicativas são iguais. Caso as diferenças sejam significativas, o Cognos Analytics calculará o R-quadrado ajustado como a intensidade preditiva do relacionamento entre o campo de resposta e osdois campos explicativos. O Cognos Analytics também calcula o R-quadrado ajustado para modelosunidirecionais que incluem um único campo explicativo cada. Se a intensidade preditiva de ummodelo bidirecional for superior a 10% e a melhoria de sua intensidade preditiva relativa sobre osmodelos unidirecionais correspondentes for superior a 10%, o Cognos Analytics exibirá a intensidadepreditiva do modelo bidirecional e relatará um relacionamento confiável entre o campo de resposta eos dois campos explicativos. Caso contrário, se a intensidade preditiva máxima de modelosunidirecionais exceder 10%, o Cognos Analytics relatará um relacionamento confiável entre aresposta e o campo explicativo único correspondente, juntamente com sua intensidade preditiva. Se aintensidade preditiva máxima de modelos unidirecionais não exceder 10%, o Cognos Analytics nãorelatará nenhum relacionamento entre os campos de resposta e explicativos.

Quando a diferença entre as médias em todas as combinações de categorias for significativa, oCognos Analytics também conduzirá um teste t de influência para detectar as combinações decategorias que são mais diferentes da média geral. Este teste é semelhante ao teste usado para umúnico campo explicativo. A principal diferença é que, em vez de considerar as categorias de um únicocampo explicativo, o Cognos Analytics considera combinações de categorias a partir de dois campos


explicativos. As combinações de categorias com o maior tamanho de efeito são relatadas nasdiferenças significativas.

Restrições



Exatamente 1

Nível de resumo =médio

Contínuo

Exatamente 2

CategóricoOpcional (tratarcomo Explanatório)

Categórico

Opcional N/D Médio

Intensidadepreditiva


Soma por um ou dois campos explicativos

Para gráficos em que o nível de resumo para o campo de resposta é soma e há um ou dois camposexplicativos categóricos disponíveis, o Cognos Analytics aplica o teste de comparação de soma. Esteteste detecta se alguma das somas é diferente do valor de soma médio em todas as categoriasexplicativas ou combinações de categorias. Se esse teste for significativo, o Cognos Analytics darácontinuidade à execução do teste de influência de soma, que compara a soma para cada categoria oupara combinações de categorias com a soma média. Para cada teste significativo, o Cognos Analyticscalcula também o tamanho do efeito correspondente. Categorias ou combinações de categorias comos maiores tamanhos de efeito são relatadas em diferenças significativas.

Restrições



Exatamente 1

Nível de resumo = Soma

Contínuo

1 ou 2

CategóricoOpcional (tratar comoExplanatório)

Categórico

N/D N/D Médio


Mínimo ou máximo por um ou dois campos explicativos

Para os níveis de resumo mínimo ou máximo, apenas o insight médio está disponível. Ele é calculadocomo o valor médio da resposta mínima ou máxima em todas as categorias explicativas oucombinações de categorias.

Restrições



Exatamente 1

Nível de resumo = Mínimo ou Máximo

Contínuo

1 ou 2

Categórico

N/D N/D N/D Médio

Insights em visualizações para dois campos contínuosOs insight para dois campos contínuos são disponibilizados quando uma visualização envolve doiscampos contínuos e um campo opcional categórico de grupo ou pontos.


Visão geral

Use visualizações como um gráfico de dispersão para os dois campos contínuos, possivelmente divididospor categorias do campo de grupo. O objetivo principal é detectar qualquer relacionamento entre ocampo contínuo e incluir também o campo do grupo categórico. Os resultados contêm a intensidadepreditiva do relacionamento descoberto, a descrição do relacionamento fornecida por linhas de ajuste equaisquer pontos com discrepâncias grandes das linhas de ajuste como diferenças significativas.

Algoritmos

O IBMCognos Analytics calcula vários modelos de regressão que envolvem um dos campos contínuoscomo a resposta, e os outros campos contínuos como um campo explicativo. O campo de grupocategórico opcional é usado como um fator de modelo. Além das contribuições de modelo aditivocorrespondentes ao campo explicativo, o Cognos Analytics considera o quadrado do campo explicativo eos termos de interação que incluem um fator. Um modelo de regressão que fornece um ajuste ideal paraos dados é selecionado a partir de vários modelos possíveis. A linha de ajuste correspondente é derivadade um modelo linear ou quadrático. Nos casos em que um campo de grupo categórico opcional éfornecido, ele pode produzir uma linha ou curva quadrática diferente para cada categoria do fator.Atualmente, considera-se um fator com até três categorias, para não sobrecarregar a visualização.

Cada ponto em uma visualização representa um número de linhas nos dados e é definido pelo campoPontos . As contagens de linhas correspondentes que são baseadas no campo de resposta os definempesos de frequência que são usados para construir os modelos de regressão. As ponderações deregressão são usadas independentemente da ponderação de frequência quando o Cognos Analyticscalcula os modelos de regressão.

DetalhesDois campos contínuos

Quando o Cognos Analytics aplica uma regressão linear múltipla para dois campos contínuos, um éescolhido como a resposta e o outro como um campo explicativo no modelo. O Cognos Analyticsconsidera os termos de modelo linear e quadrático. Se o modelo quadrático for significante com baseno teste F e sua melhoria de intensidade preditiva relativa for maior que 10% em relação ao modelolinear, o Cognos Analytics relatará sua intensidade preditiva e exibirá a curva quadrática com base nomodelo computado. Esta curva exibe os valores previstos da resposta com base nos valorescorrespondentes do campo explicativo. Caso contrário, o modelo de preditor linear será considerado.Se ele for significativo e sua intensidade preditiva for maior que 10%, o Cognos Analytics relatará suaintensidade preditiva e exibirá uma linha representando os valores previstos do campo de respostacom base nos valores explicativos correspondentes. Se o modelo linear não estiver qualificado, amédia será relatada como a linha de ajuste e nenhum relacionamento será relatado entre os doiscampos contínuos.

Quando um relacionamento linear ou quadrático for detectado, o Cognos Analytics tambéminspecionará as diferenças entre os valores previstos e observados do campo de resposta. Essasdiferenças são chamadas resíduos e o Cognos Analytics conduz um teste de resíduo estudentizadopara detectar valores discrepantes. Os pontos muito distantes dos relacionamentos descobertos sãoexibidos sob diferenças significativas no gráfico correspondente.

Restrições



Exatamente 1

Nível de resumo = qualquer

Contínuo

Exatamente 1

Contínuo

N/D Opcional

Contínuo

Opcional

QualquerIntensidade preditiva

Linha de ajuste



Campo de grupo categórico

Quando um campo de grupo categórico é especificado juntamente com dois campos contínuos, ele éusado como um fator na regressão linear múltipla, em que um dos dois campos contínuos é escolhidocomo o campo de resposta e o outro como um campo explicativo. Cognos Analytics considera ostermos de modelo linear e quadrático para a explicação contínua combinada com contribuições dofator. Se o modelo quadrático ou modelo linear que inclui o fator for significativo com base no teste Fe sua melhoria de intensidade preditiva relativa for maior que 10% em relação ao modelo linearapenas com explicação contínua, o Cognos Analytics gerará quatro modelos adicionais. Estesmodelos incluem todas as interações possíveis de explicação e de fatores contínuos. Um modelo como R-quadrado ajustado máximo que também é significativo é selecionado como o modelo final. Ele éutilizado para criar uma linha de ajuste para cada categoria do preditor categórico. Caso contrário, omodelo linear com explicação contínua será testado quanto à significância e relatado caso suaintensidade preditiva seja superior a 10%. Se o modelo linear não for qualificado, nenhuma relaçãoconfiável entre os campos será estabelecida e a média geral será relatada como a linha de ajuste.

Quando um relacionamento confiável é detectado, o Cognos Analytics também verifica a diferençaentre os valores previstos e observados do campo de resposta. O Cognos Analytics conduz um testede resíduo estudentizado para detectar valores discrepantes e exibi-los em diferenças significativasno gráfico correspondente.

Restrições



Exatamente 1

Nível de resumo =qualquer

Contínuo

Exatamente 1

Contínuo

Exatamente 1

Categórico

Opcional

Qualquer

Opcional

QualquerIntensidade preditiva

Linha de ajuste


Campo de pesos de regressão

Um campo contínuo opcional pode ser usado para especificar pesos de regressão para o modelo. Aponderação de regressão para um valor disponível corresponde à influência da observação nosparâmetros de modelo calculados.

RelacionamentosAs visualizações de relacionamentos em uma exploração são inicialmente exibidas ao especificar dadospara exploração.

Visão geral

O IBMCognos Analytics fornece uma visão geral rápida dos relacionamentos entre pares de campos quese concentram em um único campo de interesse. A visualização inclui várias guias, cada uma para umcampo de interesse diferente. Essas informações são muito úteis para fornecer orientação a respeito dediversos relacionamentos relevantes disponíveis nos dados, que podem passar por exploraçõesadicionais, caso necessário.

Algoritmos

Embora o campo de interesse inicial seja determinado com base na análise de dados semânticos, épossível especificar um campo de interesse diferente. Cada guia fornece um gráfico de rede com camposcomo nós e links entre pares de nós que representam a intensidade relativa do relacionamento entre osnós. Embora os links do campo de interesse predominem no gráfico, são exibidos também outros paresde campos associados e que têm relacionamentos fortes. É possível ajustar uma régua de controle paravisualizar um número maior ou menor de nós na rede.


DetalhesDados para análise

Os relacionamentos usam dados não resumidos para calcular a intensidade do relacionamento entretodos os pares de campos considerados. Para padronizar a medida da intensidade do relacionamentoe torná-la comparável em todos os pares de campos, todos os campos numéricos são categorizadoscomo na primeira etapa. Todos os campos nos dados são tratados como categóricos. A categorizaçãoaplicada é a categorização de frequência igual, que gera cinco categorias. Há mais detalhesdisponíveis na seção sobre preparação de dados para campos numéricos.

Intensidade do relacionamento

Os dados para cada par de campos categóricos são primeiro tabulados para todas as combinações decategorias de campos localizadas nos dados. Com base nos dados tabulados, o IBMCognos Analyticsaplica o teste qui-quadrado de independência para avaliar se os campos são independentes. Se apartida de independência for significativa, o Cognos Analytics calcula o tamanho do efeito com basena estatística qui-quadrado. Este é o V de Cramer, que é amplamente utilizado como uma medida deassociação entre dois campos categóricos. Os valores dessa medida estão no intervalo de 0 a 1 e oCognos Analytics relata o valor da intensidade do relacionamento, que é expresso como umaporcentagem. Os relacionamentos com intensidade inferior a 10% não são relatados, porque sãoconsiderados demasiadamente fracos para terem valor prático.

Limitações de desempenho

O cálculo da intensidade do relacionamento entre todos os pares de campos no conjunto de dados éproibido para dados grandes. O Cognos Analytics limita o número de campos processados em 100,para ser capaz de fornecer uma resposta rápida. No entanto, esses campos são selecionados poroutro processo e a possível perda de relacionamentos relevantes é minimizada. Caso os dadoscontenham mais de 10.000 linhas, o Cognos Analytics obterá uma amostra aleatória desse tamanhopor motivos de desempenho. Esse tamanho dos dados assegura uma perda mínima na precisão daestimativa da intensidade do relacionamento.

Diferenças entre o Cognos Analytics e o Watson Analytics referente à análise de dadosavançado

Os métodos avançados de análise de dados do Watson Analytics foram adaptados e melhorados noIBMCognos Analytics. Como resultado, é possível observar algumas diferenças.

Preparação de dados

A preparação de dados é crítica no Cognos Analytics e no IBM Watson Analytics, uma vez que somentedados preparados são inseridos para serem analisados por drivers de chaves e árvores de decisão. Apreparação de dados nos dois pacotes apresenta diferenças em vários aspectos importantes.

Diferença Cognos Analytics Watson Analytics

Valores que faltam Os valores ausentes no campo dedestino são manipulados da mesmamaneira nos dois produtos. As linhascom valor ausente no campo de destinosão excluídas de todas as análisessubsequentes. No entanto, os valoresomissos são manipulados de formadiferente para campos de preditor.

Uma categoria separada para preditorescategóricos.

Os preditores numéricos são semprecategorizados e os valores omissos sãotratados como uma categoria separada.

Imputação com base no relacionamentoentre o destino e um preditor.

O Watson Analytics exclui os campospreditores com mais de 25% de valoresomissos.



Mesclagem decategorias

O Cognos Analytics organiza suascategorias por sua frequência deocorrência nos dados e agrupa todas ascategorias que iniciam com 50th em umaúnica categoria. Todas as categoriascom frequência menor que 3 sãomescladas também. Um requisito é queas categorias mescladas representemmenos de 25% das linhas de dados.Caso contrário, o campo não será usadopara análise. As categorias de destinotambém são mescladas.

A mesclagem de categorias parapreditores depende dos valores dedestino. Apenas as categorias quepossuem valores de campo de destinosuficientemente semelhantes sãomescladas.

Manipulação devaloresdiscrepantes

Os valores discrepantes em campos dedestino contínuos são manipuladosconfigurando valores limite extremos esubstituindo os valores que estão alémdos limites pelos valores limitecorrespondentes para fins de análise.Isso aprimora a análise dos drivers dechaves e das árvores de decisão, poisfacilita a detecção de quaisquerrelacionamentos com o destino. Osvalores discrepantes manipulados napreparação de dados preditivos não sãorelatados na visualização.

A manipulação automatizada de valoresdiscrepantes não está disponível.

Amostragem O Cognos Analytics analisa amostras dedados que contêm cerca de 10.000linhas, caso os dados originais excedamesse tamanho. Um aviso é exibidosempre que a análise correspondente éfeita em uma amostra de dados, mas aintensidade preditiva dos drivers dechaves e das árvores de decisão geradosdeve ficar próxima da intensidadepreditiva dos modelos obtidos a partirdos dados completos correspondentes.

O Watson Analytics usa conjuntocompleto de linhas nos dados para gerardrivers de chaves e árvores de decisão.Isso pode causar um desempenho lento.

Drivers principais


Drivers principais O Cognos Analytics oferece driversprincipais para as variáveis respostascontínuas e categóricas na visualizaçãoem espiral e de análise de driver.

Embora as etapas de preparação dedados afetem os drivers de chavesunidirecionais e bidirecionais, a análisedo Cognos Analytics para drivers dechaves bidirecionais é diferente da doWatson Analytics, devido aos critérios

Os drivers principais para os destinoscategóricos e contínuos estãodisponíveis em uma visualização emespiral.



usados para a seleção dos drivers aserem exibidos para o usuário.

Testes estatísticos Para destinos categóricos, o CognosAnalytics usa o teste qui-quadrado deindependência para determinar se doiscampos categóricos são independentes.

O Watson Analytics usa teste de razãode verossimilhança para variáveisrespostas categóricas.

Critério de seleção O Cognos Analytics requer que aintensidade preditiva do driver de chavebidirecional forneça uma melhoriarelativa superior a 10% quandocomparada à intensidade preditiva dosdrivers unidirecionais correspondentes.A melhoria relativa da intensidadepreditiva é medida pela porcentagem deredução do valor de erro do driver dechave bidirecional em relação ao valorde erro mínimo para os dois drivers dechaves unidirecionais correspondentes.Esse critério assegura que somente osdrivers bidirecionais relevantes fiquemvisíveis.

O Watson Analytics usa a interação dedois fatores como um critério de seleçãopara os drivers de chaves bidirecionais.Um driver principal bidirecional precisater um tamanho de efeito de interaçãomaior do que um determinado limitepara ser selecionado.


A intensidade preditiva da espiral e daanálise do driver com uma variávelresposta contínua é calculada como R-quadrado ajustado.

A intensidade preditiva da variávelresposta categórica é calculada como oR-quadrado de contagem ajustada. Ela éobtida calculando a melhoria deprecisão de classificação do modelosobre o modelo constante e dividindo-apelo erro de classificação do modeloconstante. O modelo constante sempreprevê o modo de destino e sua precisãode classificação é estimada pelafrequência de modo. O relacionamentopreditivo confiável é relatado quando aintensidade preditiva do modelo é maiorque um limite padrão de 10%.

Como resultado, a intensidade preditivade uma visualização em espiral comuma variável resposta categórica podeser diferente no Watson Analytics e noCognos Analytics, mesmo para destino eentradas comparáveis.

A intensidade preditiva da variávelresposta contínua é calculada como R-quadrado.

A intensidade preditiva da variávelresposta categórica é calculada como aprecisão de classificação.

Árvore de decisão


Árvore de decisão Além da árvore e das visualizações deregras de decisões, o Cognos Analytics

As visualizações de árvore de decisão ede regras de decisão estão disponíveis.



fornece uma nova visualização sunburst.As diferenças na geração de uma árvorede decisão no Cognos Analytics ou noWatson Analytics dependem da variávelresposta contínua ou categórica. Aintensidade preditiva das árvores dedecisão é exibida na visualização emespiral e na de análise de driver noCognos Analytics , mas apenas quando émaior que a intensidade preditiva dodriver principal superior.

A intensidade preditiva da árvore estásempre disponível na visualização emespiral.

Variável respostacontínua

As árvores de decisão para uma variávelresposta contínua são geradas com basena soma dos quadrados no WatsonAnalytics e no Cognos Analytics .

O Cognos Analytics usa diretamente oganho informativo relacionado aotamanho do efeito do teste F no WatsonAnalytics ao mesclar e separar os nós deárvores. Isso fornece separaçõesdiversas para nós de árvore de decisão.

O Watson Analytics usa o algoritmoCHAID e os testes F correspondentes aomesclar e dividir os nós da árvore. Issofornece separações diversas para nós deárvore de decisão.

Regras de parada O Cognos Analytics limita o número denós da árvore a 36.

O número mínimo de linhascorrespondentes aos nós da árvore é 25.

Os campos sem contribuição deintensidade preditiva são removidos dasárvores do Cognos Analytics . O CognosAnalytics produz árvores menores e quesão mais adequadas para visualização eobtenção de insights em comparação àsárvores geradas pelo Watson Analytics,cuja precisão às vezes é mais alta.

O Watson Analytics limita o tamanho daárvore limitando o número de níveis deárvore para 5.

O número mínimo de linhascorrespondentes aos nós da árvore é 50.

As árvores no Watson Analytics tendema ser mais precisas apenas quandocontêm um número muito maior de nós.

Importância davariável

A importância variável é calculada comoa melhoria relativa na intensidadepreditiva quando a variável é incluída naárvore de decisão. Os preditores comuma importância de variável igual ouinferior a um limite são excluídos daárvore de decisão. O limite éconfigurado como zero para a maioriadas árvores. O limite é ligeiramenteaumentado para árvores baseadas emum número menor de linhas de dados eque têm intensidade preditiva menor,para reduzir os possíveis efeitos desuper ajuste.

A importância variável é calculada combase na sensibilidade dos resultadosquando a variável usa valoresdiferentes.


A intensidade preditiva das árvores dedecisão com variáveis respostascontínuas é calculada como R-quadrado.

A intensidade preditiva das árvores dedecisão com variáveis respostascontínuas é calculada como R-quadrado.



A intensidade preditiva da variávelresposta categórica é calculada como oR-quadrado de contagem ajustada.

O R-quadrado da contagem ajustadosubtrai o erro de classificação da árvoredo erro de classificação básico, que éobtido ao selecionar sempre a categoriade destino mais frequente, e divide oresultado pelo erro de classificaçãobásico. Ele representa a melhoriarelativa alcançada pela árvore dedecisão. Como resultado, a intensidadepreditiva das árvores de decisão comuma variável resposta categórica podeser diferente no Watson Analytics e noCognos Analytics mesmo para árvoresde decisão comparáveis.

A intensidade preditiva da variávelresposta categórica é calculada como aprecisão de classificação.

Controles de usuário


Controles deusuário

É possível especificar o campo comocontínuo, configurando as propriedadesde dados de Uso como Medida, ou comocategórico (nominais), configurando oUso como Identificador ou Atributo.

Isso permite a exclusão e inclusão depreditores diretamente nasvisualizações correspondentes, pormeio da caixa de diálogo de drivers deedição.

É possível especificar os campos aserem usados como contínuos, nominaisou ordinais configurando propriedadesde dados adequadas em Refinar.

Isso permite a exclusão e inclusão depreditores nos modelos por meio deoutra propriedade de dados Refinar.

Testes estatísticosO IBMCognos Analytics usa muitos testes estatísticos para realizar análises de seus dados. É importanteentender as definições desses testes, pois eles se aplicam ao Cognos Analytics .

Análise de variância (ANOVA)A análise da variância, ou ANOVA, é um método de modelagem linear para avaliar o relacionamento entrecampos. Para drivers principais e para insights que estão relacionados a vários gráficos, a ANOVA testa seo valor médio de destino varia entre as categorias de uma entrada ou combinações de categorias de duasentradas.

Para testar se as médias são diferentes, um teste ANOVA compara a variância explicada (causada peloscampos de entrada) com a variância não explicada (causada pela origem de erro). Se a razão da variânciaexplicada para a variância não explicada for alta, as médias serão estatisticamente diferentes.

O IBMCognos Analytics pode calcular testes ANOVA unidirecionais (com uma entrada) e testes ANOVAbidirecionais (com duas entradas). Se uma entrada for contínua, a entrada será categorizada para criargrupos cujas médias de destino podem ser comparadas com o teste ANOVA. Um teste ANOVAunidirecional é uma extensão do teste t, mas um teste ANOVA pode comparar qualquer quantidade demédias. O teste t pode comparar apenas duas médias.


Embora um teste ANOVA revele uma diferença estatística entre médias, ele não indica quais médias sãodiferentes. O recurso de insights de visualização do IBMCognos Analytics relata grupos que estão fazendoas médias serem diferentes como diferenças significativas.

Análise da variância unidirecional

O teste ANOVA unidirecional usa um valor F. O procedimento a seguir descreve como o valor F écalculado:

1. Calcule a média geral para o campo contínuo.2. Calcule o quadrado médio para o campo categórico (a variância explicada).

a. Calcule a soma dos quadrados para o campo categórico.

1) Para cada categoria, subtraia a média geral da média da categoria.2) Obtenha o quadrado de cada um desses resultados e junte-os.

b. Divida a soma de quadrados para o campo categórico pelos graus de liberdade apropriados.3. Calcule o quadrado médio para a origem de erro (a variância não explicada).

a. Calcule a soma de quadrados para a origem de erro.

1) Em cada categoria, subtraia a média da categoria de cada valor de registro.2) Obtenha o quadrado de cada diferença e junte-os.

b. Divida a soma do quadrado para a origem de erro pelos graus de liberdade apropriados.4. Divida o quadrado médio para o campo categórico pelo quadrado médio para a origem de erro. Em

outras palavras, calcule a razão de variância explicada para variância não explicada. Este é o valor F.

O valor F é comparado a uma distribuição teórica F para determinar a probabilidade de obter o valor F poracaso.

• Esta probabilidade é o valor de significância.• Se o valor de significância for menor que o nível de significância, as médias serão significativamente

diferentes.

O R2 ajustado é usado para estimar a intensidade preditiva do modelo. O nível de significância éconfigurado como 5% e a intensidade preditiva do modelo deve ser maior que 10% para indicar umrelacionamento preditivo confiável entre o destino e o campo de entrada.

A intensidade preditiva é relatada para drivers principais unidirecionais e um insight para gráficos queexibem uma média de medida numérica entre as categorias de um campo categórico.

ANOVA bidirecional

Assim como o ANOVA unidirecional, o teste ANOVA bidirecional calcula um valor F. Ele é usado paratestar se as médias no modelo bidirecional completo são significativamente diferentes. O procedimento ésemelhante ao ANOVA unidirecional, exceto que dois campos categóricos são usados como entradas emvez de um único campo categórico. As médias e a soma de estatísticas de quadrados são calculadas paracada combinação de categorias dos campos categóricos.

O R2 ajustado também é usado para estimar a intensidade preditiva do modelo. O nível de significância éconfigurado como 5% e a intensidade preditiva do modelo deve ser maior que 10% para que o modeloseja considerado. Além disso, o modelo bidirecional deve ter pelo menos 10% de melhoria relativa sobreas intensidades preditivas dos modelos unidirecionais aninhados para indicar o relacionamento preditivoconfiável entre o destino e dois campos de entrada. A melhoria relativa é calculada como a porcentagemda diferença entre 100% e a intensidade preditiva do modelo unidirecional aninhado.

A intensidade preditiva é relatada para drivers principais bidirecionais e um insight para gráficos queexibem uma média de medida numérica entre as categorias de dois campos categóricos.


Árvore de classificaçãoUma árvore de classificação é um tipo de árvore de decisão. Usa a medida de impureza de Gini paraclassificar registros nas categorias do campo de destino. As predições são baseadas em combinações devalores nos campos de entrada.

Uma árvore de classificação calcula a categoria de destino predita para cada nó na árvore. Esse tipo deárvore é gerado quando o campo de destino é categórico.

Os detalhes algorítmicos são muito complicados para serem descritos aqui. É possível ver as estatísticasde frequência nas dicas de ferramentas para os nós na visualização da árvore de decisão. Cada nó édividido em dois ou mais nós-filhos para reduzir o valor de impureza de Gini para o nó. Impureza de Gini éuma função que penaliza a distribuição mais uniforme de valores de destino e é baseada nas estatísticasde frequência de destino e no número de linhas de dados correspondentes ao nó. Os nós-filhoscorrespondentes a determinadas categorias do preditor são mesclados quando o aumentocorrespondente na impureza de Gini é tolerável dentro do limite especificado. Para cada nó, o preditorque mais reduz o valor de impureza de Gini é selecionado para dividir o nó.

O processo de construção de uma árvore de decisão começa com o nó raiz que corresponde a todas aslinhas nos dados. Qualquer nó é dividido em nós-filhos até que nenhuma melhoria adicional na impurezaGini seja possível, ou o número de linhas de dados correspondentes ao nó se torne muito pequeno. Oprocesso também parará se o número de nós na árvore de decisão ficar muito grande.

A intensidade preditiva que é relatada para a árvore de classificação é o R2 de contagem ajustado. Ela éobtida calculando a melhoria de precisão de classificação de árvore sobre o modelo constante edividindo-a pelo erro de classificação de modelo constante. O modelo constante sempre prevê o modo dedestino e sua precisão de classificação é estimada pela frequência de modo. A árvore de classificaçãopreditiva confiável é relatada quando sua intensidade preditiva é maior que um limite padrão de 10%.

Árvore de regressãoUma árvore de regressão é um tipo de árvore de decisão. Ela usa a soma de quadrados e análise deregressão para prever os valores do campo de destino. As predições são baseadas em combinações devalores nos campos de entrada.

Uma árvore de regressão calcula um valor médio predito para cada nó na árvore. Esse tipo de árvore égerado quando o campo de destino é contínuo.

Os detalhes algorítmicos são muito complicados para serem descritos aqui. É possível ver algumas dasestatísticas nas dicas de ferramentas para os nós na visualização da árvore de decisão. Cada nó é divididoem dois ou mais nós-filhos para reduzir a soma de quadrados para o nó. Alguns dos quadrados são umafunção que penaliza os valores de alvos distantes da média. Os desvios médio e padrão são exibidos paracada nó. A soma dos quadrados está diretamente relacionada ao desvio padrão e ao número de linhas dedados correspondentes ao nó. Os nós-filhos correspondentes a categorias de preditor fornecidas sãomesclados quando o aumento na soma de quadrados é tolerável dentro do limite especificado. Para cadanó, o preditor que mais reduz a soma dos quadrados é selecionado para dividir o nó.

O processo de construção de uma árvore de decisão começa com o nó raiz que corresponde a todas aslinhas nos dados. Qualquer nó é dividido em nós-filhos, até que nenhuma melhoria adicional na soma dequadrados seja possível, ou o número de linhas correspondentes ao nó se torne muito pequeno. Oprocesso também parará se o número de nós na árvore de decisão ficar muito grande.

R2 é usado para estimar a intensidade preditiva da árvore de regressão. A árvore de regressão preditivaconfiável é relatada quando sua intensidade preditiva é maior que o limite de 10%.

Teste qui-quadrado de frequências iguaisO teste qui-quadrado de frequências iguais verifica se as frequências (número de valores) em cadacategoria ou grupo são estatisticamente diferentes umas das outras.

O procedimento a seguir descreve como o valor qui-quadrado é calculado:


1. Determine a frequência esperada. Como é esperado que a frequência seja a mesma para cadacategoria (frequências iguais), é a frequência ou contagem média. A frequência média é N/R, em que Né a frequência total e R é o número de categorias.

2. Para cada categoria, subtraia a frequência esperada da frequência real (observada).3. Obtenha o quadrado de cada um desses resultados e divida cada quadrado pela frequência esperada.4. Inclua todos os resultados.

O valor qui-quadrado é comparado com uma distribuição qui-quadrado teórica para determinar aprobabilidade de obter o valor por acaso.

• Esta probabilidade é o valor de significância.• Se o valor de significância for menor que o nível de significância, as frequências serãosignificativamente diferentes.

• Para tabelas esparsas, o IBMCognos Analytics faz um ajuste no teste qui-quadrado que reduz acontribuição das células com uma expectativa de valor pequeno, que, caso contrário, teriam umacontribuição desproporcionalmente grande para a estatística.

O tamanho do efeito para este teste é a potência de frequências desiguais.

Teste qui-quadrado de independênciaO teste qui-quadrado de independência determina se dois campos categóricos são independentes. Se oscampos não forem independentes, eles serão associados.

O procedimento a seguir descreve como o valor qui-quadrado é calculado:

1. Determine a frequência esperada com a suposição de que os campos sejam independentes. Afrequência esperada para cada combinação de categorias é a probabilidade conjunta para os doiscampos multiplicados pela contagem total. A probabilidade conjunta de dois campos independentes éo produto das duas probabilidades para cada combinação de categorias.

Por exemplo, considere dois campos: gênero e cor favorita. A contagem total é 100. Há 40 homens e20 pessoas cuja cor favorita é cinza. Supondo que gênero e preferência de cor sejam independentes, apreferência esperada de homens cuja cor favorita é cinza é (40/100)*(20/100)*100, que é calculadapara 8.

2. Para cada combinação, subtraia a frequência esperada da frequência (observada) real.3. Obtenha o quadrado de cada um desses resultados e divida cada quadrado pela frequência esperada.4. Inclua todos os resultados.

O valor qui-quadrado é comparado com uma distribuição qui-quadrado teórica para determinar aprobabilidade de obter o valor por acaso.

• Esta probabilidade é o valor de significância.• Se o valor de significância for menor que o nível de significância, as frequências serãosignificativamente diferentes.

• Para tabelas esparsas, o IBMCognos Analytics faz um ajuste no teste qui-quadrado que reduz acontribuição das células com uma expectativa de valor pequeno, que, caso contrário, teriam umacontribuição desproporcionalmente grande para a estatística.

O tamanho do efeito para este teste é V de Cramér.

Teste de influênciaO teste de influência é um teste qui-quadrado que testa se o número de registros em um grupo ésignificativamente diferente da frequência esperada. O grupo pode ser uma categoria ou umacombinação de categorias. Considerando o valor de significância e o tamanho do efeito, o teste identificagrupos influentes.


O teste de influência usa o resíduo de Pearson padronizado para calcular o valor qui-quadrado. A fórmulapara o resíduo de Pearson depende da consideração de uma única categoria ou da combinação de duascategorias.

Para resumo de campo e uma única categoria, a fórmula é (O - N/J)2/(N/J)*(1-1/J). O é afrequência observada real. N é a contagem total e 1/J é a probabilidade esperada, em que J é o númerode categorias.

Para dois campos e a combinação de duas categorias, é (O - E)2/E*(1-Ni/N)*(1-Nk/N). E é afrequência esperada E= Ni * Nk / N, em que Ni é a contagem da categoria i-th para o primeiro campoe Nk é a contagem da categoria k-th para o segundo campo.

O valor qui-quadrado é comparado com uma distribuição qui-quadrado teórica para determinar aprobabilidade de obter o valor qui-quadrado por acaso.

• Esta probabilidade é o valor de significância.• Se o valor de significância após uma correção de Bonferroni for menor que o nível de significância, o

grupo será julgado como influente. O ajuste de Bonferroni é necessário porque vários testes qui-quadrados são conduzidos, um para cada grupo.

O principal grupo tem a maior diferença em comparação com a frequência esperada. O principal grupoalto é o grupo com frequências maiores que as frequências esperadas. O principal grupo baixo é o grupocom frequências menores que a frequência esperada.

O tamanho do efeito é a intensidade da categoria de destino influente. Ele é calculado como a raizquadrada do valor qui-quadrado dividido pela contagem total. As diferenças significativas destacam ascategorias com o tamanho do efeito mais alto.

Teste t de influênciaO teste t de influência compara o valor médio de uma medida em um grupo com o valor médio geral paraa medida.

O grupo pode ser uma categoria ou uma combinação de categorias. Considerando o valor de significânciae o tamanho do efeito, o teste identifica grupos influentes.

O teste t de influência usa a estimativa de desvio padrão agrupado que é obtida combinando a variaçãode medida em todos os grupos. O desvio padrão agrupado, por sua vez, é dividido pela raiz quadrada donúmero de linhas no grupo para obter o erro padrão da média de grupo. A estatística t correspondente écalculada como a diferença entre a média de grupo e a média geral, que é dividida pelo erro padrão dogrupo.

O valor da estatística t é comparado com uma distribuição t teórica com graus de liberdade iguais aonúmero de linhas que são reduzidas pelo número de grupos para determinar a probabilidade de obter ovalor da estatística t por acaso.

• Esta probabilidade é o valor de significância.• Se o valor de significância após uma correção de Bonferroni for menor que o nível de significância, o

grupo será julgado como influente. A correção de Bonferroni é necessária porque são conduzidos váriostestes t, uma para cada grupo.

O principal grupo tem a maior diferença em comparação com a frequência esperada. O principal grupoalto é o grupo com frequências maiores que as frequências esperadas. O principal grupo baixo é o grupocom frequências menores que a frequência esperada.

O tamanho do efeito é a intensidade da categoria influente. Ele é calculado como o valor absoluto daestatística t dividido pela raiz quadrada da contagem de grupos. As diferenças significativas destacam ascategorias com o tamanho do efeito mais alto.

Regressão linear múltiplaO modelo de regressão linear múltipla é um modelo estatístico versátil para avaliar relacionamentosentre um destino contínuo e os preditores.


Os preditadores podem ser campos contínuos, categóricos ou derivados para que os relacionamentosnão lineares também sejam suportados. O modelo é linear porque consiste em termos aditivos em quecada termo é um preditor que é multiplicado por um coeficiente estimado. O termo constante(interceptação) normalmente também é incluído no modelo.

A regressão linear é usada para gerar insights para gráficos que contêm pelo menos dois camposcontínuos com um identificado como o destino e o outro como um preditor. Além disso, um preditorcategórico e dois campos contínuos auxiliares podem ser especificados em um gráfico e usados paragerar um modelo de regressão apropriado. Para cada modelo candidato, o IBMCognos Analytics conduzum teste F de significância de modelo.

Ajuste e teste de modelo

O modelo linear múltiplo é ajustado com as seguintes etapas:

1. Construa uma matriz de design que contém uma linha por cada linha de dados e uma coluna por cadaparâmetro no modelo de regressão. Colunas correspondem a preditores ou categorias de preditor.

2. Calcule os coeficientes de regressão.

a. Multiplique a matriz de design transposta por ela mesma.b. Multiplique a matriz de design transposta pelo vetor de valores de destino.c. Multiplique o inverso da matriz da etapa a com a matriz da etapa b.

Usar os coeficientes de regressão obtidos calcula os valores de destino preditos para cada linha dedados. As diferenças entre os valores de destino preditos e observados são chamadas de resíduos. Omodelo é então testado para significância com o teste F conforme a seguir.

1. Calcule o quadrado médio para a origem de erro (a variância não explicada).

a. Calcule a soma de quadrados para resíduos.

1) Obtenha o quadrado de cada resíduo e junte-os.b. Divida a soma de quadrados para a origem de erro pelos graus de liberdade apropriados.

2. Calcule o quadrado médio para o modelo de regressão (a variância explicada).

a. Calcule a soma de quadrados para o modelo.

1) Para cada linha, subtraia a média geral do valor de destino predito.2) Obtenha o quadrado de cada um desses resultados e junte-os.

b. Divida a soma de quadrados para o modelo de regressão pelos graus de liberdade apropriados.3. Divida o quadrado médio para o modelo de regressão pelo quadrado médio para a origem de erro. Em

outras palavras, calcule a razão de variância explicada para variância não explicada. Essa razão é ovalor F.

O valor F é comparado a uma distribuição teórica F para determinar a probabilidade de obter o valor F poracaso.


diferentes.

O R2 ajustado é usado para estimar a intensidade preditiva do modelo de regressão. O nível designificância é configurado como 5% e a intensidade preditiva do modelo deve ser maior que 10% paraindicar um relacionamento preditivo confiável entre o destino e um campo de entrada.

Seleção de modelo

O procedimento de seleção de modelo depende se um preditor categórico está presente ou não. Quandoapenas o preditor contínuo é especificado, os três modelos a seguir são considerados.

1. Modelo constante que sempre prevê a média geral.


2. Modelo linear com o único preditor incluído na constante.3. Modelo quadrático em que o preditor quadrado é incluído no modelo linear.

O modelo quadrático é selecionado se for significativo e fornece uma melhoria relativa na intensidadepreditiva de pelo menos 10% sobre o modelo linear. Se selecionada, a linha de ajuste quadrático érelatada juntamente com a intensidade preditiva do modelo.

Caso contrário, o modelo linear será selecionado se satisfizer às mesmas condições quando comparadocom o modelo constante. Se selecionada, a linha de ajuste linear é relatada juntamente com aintensidade preditiva do modelo.

Nenhum dos modelos anteriores é selecionado. A média geral é relatada e nenhum relacionamentopreditivo é relatado entre o destino e a entrada.

Quando um preditor categórico está presente, o processo de seleção é mais complexo, porque até oitomodelos diferentes são considerados. As etapas de seleção são semelhantes às etapas anteriores, pois omodelo mais complexo que é significativo e fornece uma melhoria relativa suficiente sobre o primeiromodelo aninhado é selecionado.

A intensidade preditiva é relatada para o modelo selecionado, bem como linhas de ajuste apropriadas,dependendo do modelo e do número de categorias no preditor categórico que é selecionado, se houveralgum. O número de categorias no preditor categórico é limitado a 3 para reduzir o número de linhas deajuste exibidas.

Teste de resíduo estudentizadoO resíduo estudentizado é calculado como um resíduo de modelo de regressão dividido por seu erropadrão ajustado.

Os resíduos são obtidos subtraindo o valor de destino que é predito pelo modelo de regressão, do valorde destino observado para cada linha de dados. O erro padrão é fornecido pela raiz quadrada doquadrado médio para a origem de erro. O ajuste do erro padrão consiste em multiplicá-lo pela raizquadrada do valor de alavancagem que é subtraído de um. O valor de alavancagem é calculado com basena matriz de design e na linha da matriz de design para a linha de dados. Ele ajusta o desvio padrão,considerando os valores do preditor.

Um teste de valor discrepante para resíduos estudentizados é conduzido comparando o valor absoluto doresíduo estudentizado com o valor do limite 3. Os resíduos estudentizados são distribuídos de acordocom a distribuição t e a probabilidade de ser maior que o limite é menor que 1%.

Pontos com resíduos estudentizados de classificação mais alta acima do valor do limite são relatadoscomo diferenças significativas, ou seja, valores discrepantes nesse caso.

Teste de comparação de somaO teste de comparação de soma é um teste qui-quadrado que testa se a soma de uma medidaespecificada é igual em todas as categorias do campo explicativo.

Se o valor de teste qui-quadrado for significativo, as somas não serão todas iguais.

O teste é construído com a suposição de que as médias e contagens da medida são iguais em categoriasdiferentes. O teste usa um valor qui-quadrado. O procedimento a seguir descreve como o valor qui-quadrado é calculado:

1. Calcule a média geral para a medida.2. Calcule o quadrado médio para o erro de medida.

a. Calcule a soma de quadrados para o erro de medida.

1) Em cada categoria, subtraia a média da categoria de cada valor de registro.2) Obtenha o quadrado de cada diferença e junte-os.

b. Divida a soma de quadrados para a origem de erro pelos graus de liberdade apropriados.3. Calcule o erro quadrático para a soma por categoria.


a. Multiplique o quadrado médio para o erro de medida pela contagem de categoria esperada.

1) Use a contagem total dividida pelo número de categorias como a contagem esperada.b. Multiplique o erro de contagem quadrada pelo quadrado da média geral.

1) Subtraia a contagem esperada da contagem total.2) Multiplique o resultado acima pela contagem esperada.3) Divida o resultado acima pela contagem total.4) Multiplique o resultado acima pelo quadrado da média geral.

c. Inclua os dois termos acima para obter o erro quadrático para a soma.4. Calcule o termo qui-quadrado para cada categoria.

a. Calcule o quadrado da diferença da soma média e da soma da categoria.b. Divida o resultado acima pelo erro quadrático para a soma por categoria.

5. Some os termos de qui-quadrado de todas as categorias. Esta soma é o valor qui-quadrado.

O valor qui-quadrado é comparado com a distribuição qui-quadrado teórica com graus de liberdadeapropriados para determinar a probabilidade de obter o valor qui-quadrado por acaso.


diferentes.

Teste de influência de somaO teste de influência de soma compara a soma de uma medida em uma categoria com o valor médio desoma para a medida em todas as categorias do campo explicativo.

Considerando o valor de significância e o tamanho do efeito, o teste identifica categorias influentes.

A estatística z de influência de soma usa o erro da soma por categoria que é obtida como uma raizquadrada do erro quadrático da soma por categoria que é descrita no teste de comparação de soma. Aestatística z correspondente é especificada como a diferença entre soma de categoria e a soma médiaque é dividida pelo erro da soma por categoria.

O valor da estatística z é comparado com uma distribuição normal padrão teórica com média zero evariância um para determinar a probabilidade de obter o valor da estatística z por acaso.

• Esta probabilidade é o valor de significância.• Se o valor de significância após uma correção de Bonferroni for menor que o nível de significância, a

categoria será julgada como influente. A correção de Bonferroni é necessária porque são conduzidosvários testes z, um para cada categoria.

O tamanho do efeito é a intensidade da categoria influente. Ele é calculado como o valor absoluto deestatística z dividido pela raiz quadrada da contagem de categoria. As diferenças significativas destacamas categorias com o tamanho do efeito mais alto.

Termos estatísticosMuitos termos estatísticos aparecem no IBMCognos Analytics. É importante entender as definiçõesdesses termos, pois eles se aplicam ao Cognos Analytics .

R-quadrado de contagem ajustadaO R-quadrado de contagem ajustada é uma medida de melhoria do modelo constante para o modeloajustado.

Ela é obtida calculando a melhoria de precisão de classificação do modelo sobre o modelo constante edividindo-a pelo erro de classificação do modelo constante. O modelo constante sempre prevê o modo de


destino e sua precisão de classificação é estimada pela frequência de modo. O relacionamento preditivoconfiável é relatado quando a intensidade preditiva do modelo é maior que um limite padrão de 10%.

Em alguns cálculos do R-quadrado de contagem ajustada, os dados das categorias com contagens totaisbaixas não são usados no cálculo. Essa filtragem reduz a influência de categorias de baixa frequência.

Filtro de categoria de R-quadrado de contagem ajustadaEm alguns cálculos de precisão ajustada de R2, os dados das categorias com contagens totais baixas nãosão usados no cálculo.

Essa filtragem reduz a influência de categorias de baixa frequência.

R quadrado ajustadoR2 ajustado é uma medida de qualidade de ajuste (precisão do modelo) corrigida para modelos lineares.Ela identifica a porcentagem de variância no campo de destino que é explicada pela entrada ou entradas.

O R2 tende a estimar de forma otimista o ajuste da regressão linear. Ele sempre aumenta à medida que onúmero de efeitos é incluído no modelo. O R2 ajustado tenta corrigir essa superestimação. O R2 ajustadopode diminuir se um efeito específico não melhorar o modelo.

O R quadrado ajustado é calculado dividindo o erro quadrático médio residual pelo erro quadrático médiototal (que é a variância da amostra do campo de destino). O resultado é então subtraído de 1.

O R2 ajustado é sempre menor ou igual a R2. O valor 1 indica um modelo que prevê perfeitamente valoresno campo de destino. Um valor menor ou igual a 0 indica um modelo que não tem nenhum valor preditivo.No mundo real, o R2 ajustado está entre esses valores.

CategóricoCategórico é um tipo de nível de medição. Um campo categórico é um campo com um número limitado devalores distintos. Os valores representam um tipo ou uma classe.

Um exemplo de campo categórico é gênero, que possui valores Masculino e Feminino. Outro exemplo é omodelo de carro.

Os campos categóricos podem ser classificados ainda mais como campos nominais ou ordinais.

Valor qui-quadradoO valor chi-quadrado é um valor na distribuição qui-quadrado. Um teste estatístico gera um valor qui-quadrado. O valor especifica a probabilidade de obter o valor qui-quadrado por acaso. Se a probabilidadefor menor que o nível de significância, o teste será julgado estatisticamente significativo.

A distribuição qui-quadrado é uma distribuição teórica. Há muitas dessas distribuições, e cada uma delasdifere com base nos graus de liberdade.

Ajuste de qui-quadrado para dados esparsosEm alguns aplicativos do teste estatístico qui-quadrado, o cálculo do valor qui-quadrado é ajustado porum fator pequeno.

Este ajustamento fornece uma medida mais confiável da significância estatística quando os dados sãoesparsos.

ContínuoContínuo é um tipo de nível de medição. Um campo contínuo é medido numericamente de forma que ascomparações de distância entre os valores sejam apropriadas.

Exemplos de campos contínuos incluem idade em anos e renda em milhares de dólares.

V de CramérV de Cramér é uma medida de tamanho do efeito para o teste qui-quadrado de independência. Ele medeo grau de associação entre dois campos categóricos.


O tamanho do efeito é calculado da seguinte maneira:

1. Determine qual campo tem o menor número de categorias.2. Subtraia 1 do número de categorias neste campo.3. Multiplique o resultado pelo número total de registros.4. Divida o valor chi-quadrado pelo resultado anterior. O valor chi-quadrado é obtido do teste qui-

quadrado de independência5. Obtenha a raiz quadrada.

Tabela 3. Interpretação do tamanho do efeito

Tamanho do efeito (ES) Interpretação

ES ≤ 0.2 O resultado é fraco. Embora o resultado sejaestatisticamente significativo, os campos sãoapenas fracamente associados.

0,2 < ES ≤ 0,6 O resultado é moderado. Os campos sãomoderadamente associados.

ES > 0.6 O resultado é forte. Os campos são fortementeassociados.

Regra de decisãoUma regra de decisão é um conjunto de condições que classificam registros. A regra prevê um resultadono campo de destino.

Visualizar as regras de decisão ajuda a determinar quais condições provavelmente resultarão em umresultado específico. Por exemplo, considere algumas regras de decisão hipotéticas que podem prever aperda de clientes. Essas regras podem identificar classificações com base nas faixas etárias dos clientese no número de reclamações anteriores. A partir dessas regras, é possível observar que os clientes quenão têm ou têm 1 reclamação e têm mais de 50 anos têm maior probabilidade de migrar para oconcorrente.

A regra de decisão corresponde a uma ramificação em uma árvore de decisão.

Partida da distribuição geralA partida da distribuição geral é uma medida de tamanho do efeito para o teste de distribuição. Ela medeo limite até o qual uma distribuição condicional não corresponde à distribuição marginal do campo dedestino.

Um tamanho de efeito grande sugere que a distribuição condicional é muito diferente da distribuição dedestino geral.

O procedimento a seguir descreve como o tamanho do efeito é calculado:

1. Subtraia 1 do número de categorias de destino.2. Multiplique esse resultado pela contagem total no grupo condicional.3. Divida o valor qui-quadrado do teste de distribuição por este resultado.4. Obtenha a raiz quadrada.

Tabela 4. Interpretação do tamanho do efeito


ES ≤ 0.2 O resultado é fraco. Embora o resultado sejaestatisticamente significativo, a distribuiçãocondicional não difere muito da distribuição dedestino geral.


Tabela 4. Interpretação do tamanho do efeito (continuação)


0,2 < ES ≤ 0,6 O resultado é moderado. A distribuição condicionaldifere de uma quantidade moderada dadistribuição de destino geral.

ES > 0.6 O resultado é forte. A distribuição condicional émuito diferente da distribuição de destino geral.

Valor FO valor F é um valor na distribuição F. Diversos testes estatísticos geram um valor F. O valor pode serusado para determinar se o teste é estatisticamente significativo.

O valor F é usado na análise de variância (ANOVA). Ele é calculado dividindo dois quadrados médios. Estecálculo determina a razão da variância explicada para a variância não explicada.

A distribuição F é uma distribuição teórica. Há muitas dessas distribuições, e cada uma delas difere combase nos graus de liberdade.

O valor F e os graus de liberdade das origens de variância são usados para determinar a probabilidade dovalor F. A probabilidade é o valor de significância para o teste.

FrequênciaFrequência é outra palavra a ser considerada. Ela mede o número total de registros ou o número deregistros em um grupo específico. Em outras palavras, a frequência mede a frequência com que um valorocorre.

A frequência geralmente é denotada como N.

Ponderações de frequênciaUm campo numérico pode ser usado para especificar ponderações de frequência. Cada registo nos dadospode representar mais do que uma simples observação. As contagens de observação correspondentessão as ponderações de frequência necessárias para a construção do modelo.

O modelo resultante é o mesmo que se cada registro fosse replicado o número de vezes especificadopela ponderação de frequência correspondente. Um campo numérico adicional que define asponderações de regressão pode ser incluído para vários modelos de regressão. As ponderações deregressão são multiplicadas pelas ponderações de frequência ao calcular os parâmetros do modelo.

Medida de impureza GiniA impureza Gini é uma medida usada para gerar árvores de classificação. Ela fornece mais informaçõessobre a distribuição de dados por nó do que a precisão de classificação usada para relatar a precisão daárvore.

A impureza de um nó da árvore de classificação é calculada usando a contagem de cada categoria dedestino em todos os registros correspondentes ao nó especificado. O total de impurezas de Gini écalculado como uma soma de quadrados de proporções de contagem entre todas as categorias dedestino por nó subtraído de um, e o resultado é multiplicado pelo número de registros.

Por exemplo, ao dividir um nó da árvore, o algoritmo procura um campo com a maior melhoria no total deimpurezas, calculado como o total de impurezas em todos os possíveis nós filhos, subtraído do total deimpurezas do nó pai.

Driver principalUm driver principal é um campo de entrada ou combinação de campos de entrada que tem um efeitoestatisticamente significativo em um campo de destino. Esse efeito é mais do que uma mera associação,porque o efeito é direcionado. O campo ou campos de entrada estão influenciando os valores no destino.


Os drivers principais são os efeitos principais e os efeitos de interação mais importantes. Ao identificar osdrivers principais, é possível descobrir qual campo ou combinação de campos tem o maior efeito em umdestino. Os valores nos campos de entrada estão conduzindo os valores no destino.

É possível usar drivers principais para executar ação em seus negócios. Por exemplo, você descobre queum driver principal de satisfação do cliente é o conhecimento da equipe. Esse resultado sugere que maistreinamento pode melhorar a satisfação do cliente.

Importante: Se houver muitas entradas, o IBMCognos Analytics pode localizar muitos drivers. Somenteos 50 principais drivers por destino são reportados como drivers principais.

Pontuação z modificadaA pontuação z modificada é uma pontuação padronizada que mede a intensidade do valor discrepante ouo quanto uma determinada pontuação difere da pontuação típica. Usando unidades de desvio padrão, elase aproxima da diferença da pontuação da mediana.

A pontuação z modificada pode ser mais robusta do que a pontuação z padrão, porque ela depende damediana para calcular a pontuação z. Ela é menos influenciada por valores discrepantes quandocomparada com a pontuação z padrão.

A pontuação z padrão é calculada dividindo a diferença da média pelo desvio padrão. A pontuação zmodificada é calculada a partir do desvio absoluto da média (MeanAD) ou do desvio absoluto da mediana(MAD). Esses valores devem ser multiplicados por uma constante para se aproximar do desvio padrão.

Dependendo do valor de MAD, a pontuação z modificada é calculada de uma de duas maneiras:

Se o MAD for igual a 0Subtraia a mediana da pontuação e divida por 1.253314*MeanAD. 1.253314*MeanAD éaproximadamente igual ao desvio padrão: (X-MED)/(1.253314*MeanAD).

Se o MAD não for igual a 0Subtraia a mediana da pontuação e divida por 1.486*MAD: (X-MED)/(1.486*MAD). 1.486*MAD éaproximadamente igual ao desvio padrão.

Distribuição normalA distribuição normal é uma distribuição teórica de valores. Geralmente ela é chamada de curva senoidalporque a representação visual dessa distribuição é semelhante à forma de um sino. É teórica porque suadistribuição de frequência é derivada de uma fórmula em vez da observação de dados reais.

Mesmo que a distribuição normal seja teórica, as distribuições de muitos campos no mundo real seassemelham à distribuição normal. Um exemplo é a curva senoidal tradicional para classificarestudantes. A maioria dos estudantes têm notas médias (a média), enquanto existem alguns com asnotas mais baixas e alguns com as notas mais altas.

A suposição de normalidade é importante para muitos testes estatísticos. Se a forma de distribuição deum campo não tiver formato senoidal, os testes estatísticos podem não ser válidos.

A distribuição normal é simétrica sobre a média. Ou seja, as distribuições de valores à direita e àesquerda da média são imagens de espelho. 68% dos valores na distribuição se encaixam em um desviopadrão da média (à esquerda e à direita). 95% dos valores se encaixam em dois desvios padrão e 99,7%em três.

Distribuição geralA distribuição geral é a distribuição de registros no campo de destino antes de qualquer agrupamentocom o campo ou campos de entrada.

A distribuição geral é basicamente a distribuição esperada. Se as entradas não tiverem efeito no destino,as categorias de entrada e os níveis (categorias) terão a mesma distribuição que a distribuição geral. Acomparação dessas distribuições (distribuições condicionais) com a distribuição geral pode revelar oefeito das categorias ou níveis de entrada. A distribuição de registros no campo de destino pode sermudada para as categorias ou níveis.


Por exemplo, se o campo de entrada for gênero e o campo de destino for a cor favorita, a distribuiçãogeral será o número de pessoas para cada cor. Esta distribuição é comparada com as distribuiçõescondicionais, que são o número de homens para cada cor e o número de mulheres para cada cor.

IBMCognos Analytics compara as distribuições condicionais com a distribuição geral nas seguintesanálises:

• Drivers principais para destino categórico. A distribuição geral é a distribuição marginal do campo dedestino. Para uma entrada, a comparação mostra como a distribuição muda para cada categoria ounível (categoria) no campo de entrada. Para duas entradas, a comparação mostra como a distribuiçãomuda para cada combinação de categorias ou níveis nos campos de entrada.

• Árvores de decisão. A distribuição geral é a distribuição do nó raiz, que também é a distribuiçãomarginal do campo de destino. A comparação mostra como a distribuição muda em cada nó.

Ponderações de regressãoUm campo numérico opcional pode ser usado para especificar as ponderações de regressão para ummodelo de regressão múltipla. A ponderação de regressão de um determinado registro corresponde àinfluência da observação nos parâmetros do modelo calculado. Um exemplo de campo de ponderação deregressão é um campo de tamanho em uma visualização de bolha.

As ponderações de regressão são usadas além das ponderações de frequência e independentementedelas ao estimar os parâmetros do modelo de regressão múltiplo.

R2

R2 mede como uma modelo de regressão se ajusta aos dados reais. Em outras palavras, é uma medida daprecisão geral do modelo. R quadrado também é conhecido como o coeficiente de determinação.

No IBMCognos Analytics, R2 é usado para medir a precisão de uma árvore de regressão CHAID.

R2 é medido em uma escala de 0 a 1. Um valor igual a 1 indica um modelo que prevê perfeitamente osvalores no campo de destino. Um valor 0 indica um modelo que não possui um valor preditivo. No mundoreal, R2 está entre esses valores.

Quando há apenas uma entrada, R quadrado é igual ao quadrado de correlação de Pearson.

Nível de significânciaO nível de significância é o corte para julgar um resultado como estatisticamente significativo. Se o valorde significância for menor que o nível de significância, o resultado será julgado como estatisticamentesignificativo. O nível de significância também é conhecido como o nível alfa.

O IBMCognos Analytics usa o nível de significância 0,05. Este número significa que um resultadoestatisticamente significativo tem menos de 5% de chance de ocorrer por acaso.

Valor de significânciaO valor de significância, ou valor p, é a probabilidade de que um resultado tenha ocorrido por acaso. Ovalor de significância é comparado com um corte predeterminado (o nível de significância) paradeterminar se um teste é estatisticamente significativo. Se o valor de significância for menor que o nívelde significância (por padrão, 0,05), o teste será julgado estatisticamente significativo.

O valor de significância não indica se um resultado é praticamente significativo. O tamanho do efeito éoutra medida de um teste estatístico. Ele ajuda a determinar a significância prática. O IBMCognosAnalytics usa o valor de significância e o tamanho do efeito para determinar se um resultado é importanteo bastante para ser exibido.

Erro padrãoO erro padrão é uma estimativa do quanto o valor de uma estatística do teste varia de amostra paraamostra. É uma medida da incerteza da estatística de teste. O erro padrão pode ser abreviado como erropdr.


O erro padrão é calculado obtendo o desvio padrão da distribuição de amostragem para a estatística doteste. A distribuição de amostragem é a distribuição de todas as amostras possíveis.

Imagine que você estava conduzindo uma pesquisa de opinião e escolheu aleatoriamente 1.000 pessoaspara a pesquisa de opinião. Este grupo é uma amostra. É possível escolher outra amostra aleatória de1.000 pessoas e outra amostra, e outra amostra, e assim por diante. É possível então calcular a médiapara cada amostra. A distribuição dessas médias da amostra é a distribuição de amostragem. Ao calcularo desvio padrão desta distribuição, você obtém o erro padrão da média. Quando um erro padrão égravado sem qualificação, supõe-se que seja o erro padrão da média.

Também é possível calcular o erro padrão de curtose e o erro padrão da assimetria. Para calcular o erropadrão de curtose, calcule o curtose para cada amostra e obtenha o desvio padrão da distribuiçãoresultante. O erro padrão da assimetria é semelhante, exceto que você calcula a assimetria de cadaamostra.

Distribuição estatísticaUma distribuição estatística, ou distribuição de probabilidade, descreve como os valores são distribuídospara um campo. Em outras palavras, a distribuição estatística mostra quais valores são comuns eincomuns.

Existem muitos tipos de distribuições estatísticas, incluindo a distribuição normal em formato senoidal.Usamos uma distribuição estatística para determinar qual a probabilidade de um valor ser específico. Porexemplo, se nós temos um valor qui-quadrado, podemos usar a distribuição qui-quadrado paradeterminar qual a probabilidade desse ser um valor qui-quadrado.

Significância estatísticaSignificância estatística é um julgamento se um resultado ocorre por acaso. Quando um resultado éestatisticamente significativo, consideramos que é improvável que o resultado ocorra por acaso ou porflutuação aleatória.

Há um corte para determinar a significância estatística. Este corte é o nível de significância. Se aprobabilidade de um resultado (o valor de significância) for menor que o corte (o nível de significância), oresultado será julgado estatisticamente significativo.

A significância estatística não implica nada sobre a significância prática de um resultado. Além disso,conforme o número de registros aumenta, mais resultados são estatisticamente significativos (menor queo nível de significância) por acaso. O tamanho do efeito pode considerar esses fatos. O tamanho do efeitoajuda a determinar se um resultado tem significância prática e não é influenciado pelo número geral deregistros (tamanho da amostra).

Resíduos estudentizadosOs resíduos estudentizados permitem a comparação de diferenças entre os valores de destinoobservados e previstos em um modelo de regressão em diferentes valores de preditor. Eles tambémpodem ser comparados com as distribuições conhecidas para avaliar o tamanho residual.

Os resíduos de modelos de regressão são obtidos subtraindo o valor de destino previsto pelo modelo dovalor de destino observado de cada registro de dados. O resíduo estudentizado é calculado como oresíduo de regressão dividido por seu erro padrão ajustado.

O erro padrão do resíduo é dado pela raiz quadrada do quadrado médio da origem do erro. O ajuste doerro padrão consiste em multiplicá-lo pela raiz quadrada do valor de alavancagem subtraído de um. Ovalor de alavancagem é calculado com base na matriz de design e na linha da matriz de design da linha dedados fornecida. Ele ajusta o desvio padrão, considerando os valores do preditor. Como resultado, todosos resíduos estudentizados têm o mesmo desvio padrão.

Valor tUm valor t é o resultado de um teste estatístico. O valor está localizado na distribuição t de Student, que éapropriada para os graus de liberdade. O local especifica a probabilidade de obter o valor t por acaso. Sea probabilidade for menor que o nível de significância, o resultado será julgado como estatisticamentesignificativo.


A distribuição t de Student é uma distribuição teórica. Há muitas dessas distribuições, e cada uma delasdifere com base nos graus de liberdade.

O valor t geralmente é calculado obtendo a diferença das médias observadas e esperadas e dividindo adiferença pelo erro padrão.


Capítulo 3. HistóriasAs histórias podem ajudar a informar e envolver seu público. É possível usar histórias no IBM CognosAnalytics para criar cenas que visualizem seus dados e para contar uma narrativa.

O que é uma história?

Uma história é um tipo de visualização. Uma história é composta de um conjunto de cenas que sãoexibidas em sequência ao longo do tempo. As histórias podem ser usadas para fornecer os dados comuma narrativa visual.

O que é uma cena?

Uma cena pode ser considerada como um contêiner para uma sequência de objetos, tais como widgets,dados ou animações. Os objetos em uma cena também são colocados em uma linha de tempo, que ditaquando os objetos aparecem na cena.

Quais são as diferenças entre uma história e um painel?

As histórias são semelhantes a painéis, pois elas também usam visualizações para compartilhar osinsights. As histórias se diferem dos painéis, pois elas fornecem uma narrativa no decorrer do tempo epodem transmitir uma conclusão ou recomendação.

Por exemplo, cada cena pode conter uma análise, um insight ou uma parte das informações que sãoreveladas à medida que o visualizador reproduz as cenas na história. As cenas são criadas com base nascenas anteriores até a cena final, que fornece uma conclusão ou um resumo.

O que é possível usar para montar uma história?

É possível incluir o seguinte em suas cenas ao criar uma história:

• Visualizações da coleção de alfinetes• Novas visualizações a partir do conjunto de dados• Texto, mídia, páginas da web, imagens e formas

O que são animações?

As animações são uma das propriedades que um widget pode ter. Ao usar animações, é possível definircomo os widgets entram e saem de suas cenas.

Introdução à sua primeira história.As histórias são uma maneira eficaz de apresentar e compartilhar seus dados. Neste tutorial, vocêaprenderá como criar uma história, um esboço e como animar uma cena.

Embora não haja regras para criar uma história no IBM Cognos Analytics, este tutorial fornecerá umanoção do fluxo de trabalho envolvido na criação de uma história. A seguir está o fluxo de trabalho queeste tutorial usa na criação de uma história:

1. Crie uma nova história2. Crie um esboço3. Preencha as cenas4. Ajuste a linha de tempo5. Inclua animações


Criando uma nova históriaPara iniciar, crie uma nova história em branco. Uma história contém suas cenas, seus widgets e quaisquerdados que você deseja incluir nela.

Sobre Esta Tarefa

Comece criando uma nova história de exibição de slides. As exibições de slides são simples, flexíveis emuito semelhantes às apresentações mais tradicionais. Quando você está familiarizado com a maneiracomo as exibições de slides funcionam, é possível experimentá-las com outros tipos de transição dehistória.

Procedimento

1. Clique em Novo , que está localizado na barra lateral.

2. Clique em História .3. Selecione um estilo de transição Exibição de slides.4. Clique em Criar.

ResultadosSua nova história no estilo de exibição de slides é criada. A história é onde é possível incluir suas cenas.

Para obter mais informações sobre como criar uma história em branco, consulte “Criando uma novahistória desde o início” na página 183.

O que Fazer Depois

Em seguida, organize suas ideias em um esboço. É possível usar cenas para criar esse esboço.

Criando um esboçoÉ possível criar um esboço simples para sua história usando cenas.

Sobre Esta Tarefa

Para manter seus pontos organizados, é possível criar um esboço simples para sua história usando cenas.Por exemplo, seu esboço pode consistir dos pontos a seguir:

• Uma introdução• O modelo de negócios da empresa• Uma história de desempenhos passados• Uma conclusão/objetivos futuros

Para cada um desses pontos, crie uma cena e designe um nome a ela.

Procedimento

1. Clique em Seletor de cena para abrir o seletor de cena.

2. Clique em Incluir uma nova cena com o modelo padrão .

ResultadosA barra Seletor de cena é agora preenchida com cenas, exibindo um esboço da sua estória. É possívelincluir ou excluir cenas posteriormente, se você considerar oportuno.


Para obter mais informações sobre como usar cenas em sua história, consulte “Trabalhando comCenários” na página 192.

O que Fazer DepoisDepois de ter um esboço para sua história, é hora de começar a preencher suas cenas com dados ewidgets.

Preenchendo suas cenasPreencha suas cenas incluindo widgets na tela.

Sobre Esta Tarefa

Após ter criado um esboço para sua história, agora você pode começar a editar suas cenas. A composiçãode sua cena é importante. A tela de sua cena não deve estar muito lotada e o posicionamento dos widgetsdeve guiar os olhos do visualizador em direção à informação em uma ordem específica.

Nessa fase, não se preocupe em incluir animações de entrada e saída. Você quer trabalhar nacomposição final de seus widgets e em como eles aparecerão na tela.

Procedimento

1. Clique em Editar ou visualizar e assegure-se de que você esteja no modo de edição.

2. Clique em Seletor de cena para abrir o seletor de cena.3. No seletor de cena, clique na cena que você deseja preencher.4. Use a área de janela esquerda para selecionar widgets ou visualizações a serem incluídas à sua tela.5. Reorganize os widgets e as visualizações.6. Quando você tiver concluído a composição da tela, clique no ícone Tela cheia para visualizá-la em tela

cheia. Se sua composição parecer distorcida em tela cheia, continue ajustando-a na tela.

ResultadosSua cena é preenchida. Abaixo há um exemplo de uma cena preenchida.

Capítulo 3. Histórias 179

Dica:

• Se você estiver compartilhando sua história com outras pessoas, use a opção automático para otamanho de texto. Isso assegurará que o texto escale adequadamente para diferentes tamanhos eresoluções de tela.

• Você está com problemas para encaixar tudo em uma única cena? Isso pode ser um sinal de que a cenacontém mais de uma mensagem principal e que é necessário dividi-la em duas ou mais cenas.

Para obter mais informações sobre a inclusão de widgets em suas cenas, consulte “Incluindo widgets” napágina 184.

O que Fazer DepoisApós a edição de sua cena, se você estiver satisfeito com o layout, poderá iniciar o ajuste da linha detempo para definir quando seus widgets aparecerão.

Ajustando a linha de tempoUse a linha de tempo para definir quando os widgets aparecem em sua tela.

Antes de IniciarApresentar todos os seus dados ao mesmo tempo pode ser pesado para o seu público. Considere aordem na qual os widgets aparecerão em sua tela.

Por exemplo, é possível definir quando determinadas caixas de texto aparecem, caso você tenhamúltiplas caixas de texto. Controlar o horário e a velocidade com que os objetos aparecem em sua telaajuda os espectadores a focar apenas em um ponto de cada vez.

Sobre Esta Tarefa

Por padrão, ao incluir um widget em sua tela, o objeto de linha de tempo correspondente é incluído noinício da linha de tempo. À medida que a régua de controle da linha de tempo se move durante areprodução, os objetos que a régua de controle da linha de tempo move junto com ele aparecem na tela.


Arraste os objetos individuais na linha de tempo para definir quando o widget correspondente aparece edesaparece da tela.

Procedimento

1. Clique em Editar ou visualizar e assegure-se de que você esteja no modo de edição.

2. Clique em Seletor de cena para abrir o seletor de cena.3. No seletor de cena, clique na cena com a linha de tempo que você deseja ajustar.

4. Clique em Abrir linha de tempo .5. Arraste e reposicione os objetos na linha de tempo que você deseja ajustar.

Resultados

No exemplo, grupos de widgets são colocados na linha de tempo para que apareçam aproximadamente 2segundos de diferença um do outro.

Durante a reprodução, os widgets aparecem na tela de acordo com a posição da régua de controle dalinha de tempo.

Para obter mais informações sobre a linha de tempo, consulte “Usando a linha de tempo” na página 189.

O que Fazer DepoisAgora que você determinou quando seus widgets aparecem na tela, é hora de usar animações para definircomo eles aparecem.

Incluindo animaçõesUse animações para definir como os widgets entram e saem de suas cenas.

Sobre Esta Tarefa

As animações podem ser usadas para tornar sua história mais dinâmica e memorável. A animação dewidget padrão é a animação de desaparecimento gradual. A animação de desaparecimento gradualfunciona na maioria das situações. É possível mudar esse tipo de animação, porém selecionar muitostipos de animações diferentes pode desviar a atenção do expectador.

Dica: Em geral, os widgets não devem se sobrepor entre si quando eles entram ou saem da cena. Combase no tipo de animação escolhido para os widgets, preste atenção na direção em que eles entram esaem.


Procedimento

1. Clique em Editar ou visualizar .

2. Clique em Seletor de cena .3. Clique na cena, que contém o widget no qual você deseja incluir uma animação.

4. Clique em Abrir linha de tempo .5. Clique no widget ao qual deseja incluir uma animação.

6. Clique em Abrir propriedades de animação .7. Expanda Entrada ou Saída, dependendo de se você deseja incluir uma animação no início ou no final

de seu widget.8. Selecione o tipo de animação no menu Animação.9. Caso se aplique, selecione a direção da animação a no menu Direção.

Resultados

Para obter mais informações sobre como é possível incluir animações nos widgets, consulte “Incluindoanimações” na página 187.

Para obter mais informações sobre os diferentes tipos de animações que podem ser incluídas noswidgets, consulte “Tipos de animação” na página 186.

O que Fazer DepoisParabéns! Você criou uma história, um esboço, preencheu uma cena, ajustou a linha de tempo e incluiuanimações! Continue esse processo para o restante de suas cenas. Quando terminar, poderá definir suasopções de reprodução ou compartilhar sua história.

Para obter mais informações sobre as opções de reprodução, consulte “Opções de Reprodução” napágina 193.

Para obter mais informações sobre como compartilhar sua história, consulte “Compartilhando a história”na página 196.

Criando uma históriaHistórias são maneiras efetivas de compartilhar uma narrativa. Eles podem ter o nível de simplicidade oude complexidade que for necessário. É possível criar uma história desde o início ou usando um painelexistente.

Criando uma história a partir de um painelÉ possível obter um painel e criar uma história a partir dele.

Sobre Esta Tarefa

Por padrão, todas as cenas tem cinco segundos de duração.

Procedimento

1. Abra um painel.2. Expanda o menu Salvar.3. Selecione Salvar como história.4. Selecione um local.5. Defina um nome.6. Defina se você deseja abrir a história depois de salvar.


7. Clique em Salvar.

Criando uma nova história desde o inícioÉ possível criar uma história desde o início e definir o estilo de transição.

Procedimento

1. Clique em Novo .

2. Clique em História .3. Em Estilo de transição, selecione um dos estilos de transição a seguir:

ApresentaçãoSelecione esse estilo de transição para contar uma história por meio de uma série de slides oucenas.

Jornada guiadaSelecione esse estilo de transição para guiar um público em uma jornada que começa como umaideia completa da história e, em seguida, panoramiza e aumenta o zoom nos detalhes na tela.Para saber mais sobre os estilos de transição, consulte “Estilos de transição” na página 183.

4. Clique no layout que você deseja usar.5. Clique em Criar.

O modelo com widgets de texto predefinidos e visualizações em branco é aberto. O ícone Seletor de

cena na parte inferior da janela contém uma ou mais cenas com o modelo padrão.

Estilos de transiçãoOs estilos de transição permitem transições de cena perfeitas e ajudam a destacar a progressão de umacena para outra.

É possível escolher entre dois estilos de transição diferentes para a história.

Apresentação

Um estilo de transição de exibição de slides apresenta cada uma das cenas da história sequencialmente.Cada cena é apresentada em uma tela separada. Cada cena é apresentada em uma nova tela, todasgerenciadas automaticamente.


Jornada guiada

Um layout de jornada guiada é uma coleção de cenas em uma única tela. Quando você reproduz umahistória com um estilo de transição de jornada guiada, a apresentação aumenta o zoom e panoramiza emcada cena individual em uma ordem sequencial. Cada jornada guiada contém um modelo para diferentesordens de cena e layouts. No início e no final da apresentação, o visualizador é mostrado com uma visãogeral de todos os slides.

Incluindo widgetsOs widgets podem ser incluídos em sua tela para ilustrar uma cena. É possível incluir texto, imagens,vídeos, formas e dados na tela de uma cena na forma de um widget.

Incluindo visualizações a partir de sua coleção de alfinetesÉ possível incluir uma visualização a partir das suas alfinetes, como um widget.

Procedimento

1. Clique em Alfinetes , que está localizado na barra lateral.2. Arraste um item da área de janela Minhas alfinetes para a tela.3. Mova o widget para um local na tela.

Criando um widget a partir de uma nova visualizaçãoÉ possível criar um widget a partir de uma nova visualização.

Procedimento

1. Clique em Visualizações , que está localizado na barra lateral.2. Selecione um tipo de visualização.3. Selecione uma origem a partir da área de janela Origens selecionadas.4. Arraste seus dados para a visualização.5. Clique no ícone Reduzir.6. Mova o widget para um local na tela.


Criando um widget a partir de uma bandeja de dadosÉ possível criar um widget a partir de uma coluna na bandeja de dados.

Procedimento

1. Clique em Bandeja de dados .2. Arraste um título da coluna da bandeja de dados para a tela.3. Mova o widget para um local na tela.

Criando um widget de uma única coluna a partir da área de janela de origemÉ possível criar um widget a partir de uma coluna na área de janela de origem.

Sobre Esta TarefaQuando você cria um widget a partir de uma coluna, o Cognos Analytics escolhe automaticamente o tipode visualização com base no tipo da coluna. É possível mudar o tipo de visualização depois que o widget éincluído.

Procedimento

1. Clique em Origens , que está localizado na barra lateral.2. Inclua ou selecione uma origem.3. Arraste uma coluna da área de janela Origens para a tela.4. Mova o widget para um local na tela.

Criando um widget de diversas colunas a partir da área de janela de origemÉ possível selecionar diversas colunas na área de janela de origem para criar o widget.

Procedimento

1. Clique em Origens , que está localizado na barra lateral.2. Inclua ou selecione uma origem.3. Selecione suas colunas (Ctrl + clique).4. Arraste as colunas para a tela.5. Mova o widget para um local na tela.

Criando um widget a partir de um novo cálculoÉ possível criar um widget a partir de um novo cálculo.

Procedimento

1. Clique em Origens , que está localizado na barra lateral.2. Inclua ou selecione uma origem.3. Selecione duas medidas (Ctrl + clique em duas medidas).

4. Clique nas reticências ao lado de uma das duas medidas.

5. Clique em Criar cálculo .6. Defina o cálculo.7. Clique em OK.8. Arraste a nova coluna de cálculo para a tela.9. Mova o widget para um local na tela.


Tipos de animaçãoHá diferentes tipos de animações para widgets e tipos de animação para widgets de dados específicos.Use animações para definir como os widgets entram ou saem de cena.

Animações de widgetÉ possível usar animações de widget para definir como um widget entra ou sai de uma cena.

Desaparecer gradualmenteÉ possível usar o tipo de animação Fade in/Fade out para fazer a transição de exibição de um widgetcom um efeito de desaparecimento gradual.

A animação de desaparecimento gradual pode ser aplicada a um widget como uma animação de entradaou saída.

Para obter mais informações sobre como incluir animações em seu widget, consulte “Incluindoanimações de widget” na página 187

ArrastarÉ possível usar o tipo de animação Slide in/Slide out para fazer a transição de exibição de umwidget com um efeito deslizante.

A animação de Arrastar pode ser aplicada a um widget como uma animação de entrada ou saída.

Para obter mais informações sobre como incluir animações em seu widget, consulte “Incluindoanimações de widget” na página 187.

EscalaÉ possível usar o tipo de animação Scale in/Scale out para fazer a transição de exibição de umwidget com um efeito de ajuste de escala.

A animação de escala pode ser aplicada a um widget como uma animação de entrada ou saída.


Reduzir e expandirÉ possível usar o tipo de animação Shrink in/Expand out para fazer a transição de exibição de umwidget com um efeito de redução ou expansão.

A animação de redução pode ser aplicada a um widget como uma animação de entrada. A animação deexpansão pode ser aplicada a um widget como uma animação de saída.

Para obter mais informações sobre como incluir animações em widgets, consulte “Incluindo animaçõesde widget” na página 187.


Inverter linhas e colunasÉ possível usar o tipo de animação Pivot in/Pivot out para fazer a transição de exibição de umwidget com um efeito de transformação.

A animação de transformação pode ser aplicada a um widget como uma animação de entrada ou saída.


Animações de dadosDeterminados widgets de dados apresentam animações de dados. As animações de dados definem comoos dados são inseridos na cena. Animações de widget de dados podem ser usadas juntamente comanimações de widget regulares.

LimparÉ possível usar o tipo de animação de dados Wipe para fazer a transição dos dados no widget, com umefeito de limpeza a partir da lateral.

A animação de dados da limpeza pode ser aplicada a um widget de dados como uma animação deentrada de dados.

A configuração Escalonador de entrada escalona a animação de entrada de dados conforme elesaparecem.

A configuração Duração da animação de entrada define o tempo que leva para que a animação deentrada de dados seja concluída.

Para obter mais informações sobre como incluir animações em seu widget, consulte “Incluindo animaçãode entrada nos dados ” na página 189.

CrescimentoÉ possível usar o tipo de animação de dados Grow para efetuar a transição dos dados no seu widget como novo efeito de crescimento. O efeito de crescimento inicia na parte inferior do widget de dados.

A animação de dados de crescimento pode ser aplicada a um widget de dados como uma animação deentrada de dados.

A configuração Escalonador de entrada escalona a animação de entrada de dados conforme elesaparecem.

A configuração Duração da animação de entrada define o tempo que leva para que a animação deentrada de dados seja concluída.

Para obter mais informações sobre como incluir animações em seu widget, consulte “Incluindo animaçãode entrada nos dados ” na página 189.

Incluindo animaçõesÉ possível aplicar animações aos seus widgets para tornar sua história mais dinâmica e memorável.

Incluindo animações de widgetAs animações de widget podem aprimorar suas histórias direcionando e concentrando a atenção dopúblico para as informações chave no momento certo. É possível incluir animações de widget facilmenteno IBM Cognos Analytics usando diferentes tipos de animações de widget.

Sobre Esta Tarefa

É possível incluir animações de widgets no início ou no final de um widget na linha de tempo de sua cena.Essas animações são chamadas de animações Entrance e Exit.


Nota:

• Se você estiver incluindo uma animação Entrance em seu widget, assegure-se de que o widget nãoesteja no início da linha de tempo de sua cena. Se seu widget estiver no início da linha de tempo de suacena, será possível arrastar o widget para a direita, longe do início da cena.

• Se você estiver incluindo uma animação Exit em seu widget, assegure-se de que o widget não estejano final da linha de tempo de sua cena. Se o widget estiver no final da linha de tempo da sua cena, serápossível incluir outro widget na cena. Incluir um widget no final da linha de tempo assegura que aduração final do novo widget seja posterior à duração daquele no qual você deseja incluir umaanimação.

Procedimento


2. Clique em Seletor de cena .3. Clique na cena, que contém o widget no qual você deseja incluir uma animação.

4. Clique em Abrir linha de tempo .5. Clique no widget ao qual deseja incluir uma animação.

6. Clique em Abrir propriedades de animação .7. Dependendo se você deseja incluir uma animação no início ou no final do seu widget, expanda

Entrada ou Saída.8. Selecione o tipo de animação no menu Animação.9. Caso se aplique, selecione a direção da animação a no menu Direção.

Incluindo uma animação de widget usando a área de janela de propriedadesÉ possível incluir animações no widget a partir da área de janela de propriedades.

Procedimento


2. Clique em Seletor de cena .3. Clique na cena com o widget ao qual deseja incluir uma animação.4. Clique no widget ao qual deseja incluir uma animação.

5. Clique em Propriedades .6. Clique na guia Animação.7. Nas listas, selecione efeitos de animação para seu widget.

Incluindo uma animação de widget usando a linha de tempoÉ possível incluir animações no widget a partir da linha de tempo.

Procedimento



5. Clique em Propriedades .6. Clique na guia Animação.


7. Nas listas, selecione efeitos de animação para seu widget.

Incluindo animação de entrada nos dados É possível incluir propriedades de animação de Entrada de dados para alguns tipos de

visualização.

Sobre Esta Tarefa

Inclua a seguinte animação de entrada em alguns tipos de visualizações.

• Tipo de animatação de entrada• Escalonamento de entrada• A duração da animação de Entrada

Não é possível incluir uma animação de entrada em um widget que começa no início da linha de tempo.Também não é possível incluir uma animação de saída em um widget que termina no final da linha detempo.

Notice: Atualmente, o Microsoft Internet Explorer não suporta animações de entrada.

Procedimento



5. Clique em Propriedades .6. Clique na guia Animação.7. Expanda Entrada de dados.8. Selecione o tipo de animação de entrada da lista Tipo de animação de entrada.9. Clique na alternância Escalonamento de entrada quando desejar que seus dados sejam

escalonados em momentos diferentes quando reproduzir sua história.10. Use o campo Duração da animação de entrada para definir quanto tempo a animação de entrada

demora para ser concluída.

Usando a linha de tempoÉ possível usar a linha de tempo para definir quando um widget entra ou sai de uma cena e para testaruma cena.

Sobre Esta Tarefa

Por padrão, todos os objetos e widgets em uma cena ficam visíveis durante o período total da cena. Parafazer com que um objeto apareça ou desapareça, mude o horário de início ou o horário de encerramentoem que o objeto fica visível para qualquer momento da linha de tempo. A duração padrão de um cenário éde cinco segundos, o que pode ser mudado.

Procedimento

1. Abra a história e clique em Editar ou visualizar . O seletor de cena contém as cenas nahistória.

2. Clique em Abrir linha de tempo .


3. Para mudar a ordem de camadas da tela dos objetos em uma cena, clique e arraste linhas de tempopara cima e para baixo para reordená-las. Também é possível clicar e arrastar objetos na linha detempo de um lado para o outro.

4. Para mudar a granularidade da linha de tempo, clique em Aumentar zoom , Diminuir zoom ou

Zoom para ajuste .5. Teste o cenário de uma das seguintes formas:

• Clique em Reproduzir .• Deslize o limpador de linha de tempo ao longo da linha de tempo para ver como a cena está em um

momento específico.

6. Para fechar a linha de tempo e retornar para o seletor de tela, clique em Fechar linha de tempo .

Usando o limpador de linha de tempoÉ possível usar o limpador de linha de tempo para definir quando os objetos entram e saem de sua cena.

Sobre Esta Tarefa

O limpador de linha de tempo é um cronômetro com uma linha vermelha que indica um momento nacena. É possível arrastar o limpador de tempo ao longo da linha de tempo para ir para um momentoespecífico no cenário.

Procedimento

1. Abra a história.

2. Clique em Editar ou visualizar . O seletor de cena contém as cenas na história.

3. Clique em Abrir linha de tempo para exibir a linha de tempo.4. Para mudar a sincronização de um objeto, arraste os pontos de início e término de sua linha de tempo.

Dica: Se um objeto que você sabe que existe no cenário parecer estar ausente do cenário, é porque olimpador de tempo se encontra em um ponto no cenário no qual o objeto não está visível. Arraste olimpador de tempo ao longo da linha de tempo até que o objeto apareça.

Definindo quando os objetos entram ou saem de uma cenaÉ possível inserir um tempo exato para quando um objeto entra ou sai de uma cena.

Sobre Esta Tarefa

É possível usar a área de janela de propriedades de animação para definir um tempo exato para quandoum objeto entra ou sai de sua cena.

Procedimento


2. Clique em Abrir linha de tempo para exibir a linha de tempo.3. Na linha de tempo, clique no objeto para o qual você deseja definir um horário exato de entrada ou

saída.

4. Clique em Abrir propriedades de animação .5. Clique na guia Animação.6. Use o campo Iniciar às (segundos) para definir um horário exato de entrada para o objeto.7. Use o campo Terminar às (segundos) para definir um horário exato de saída para o objeto.


Mudando um título da linha de tempo para mídia, páginas da web e imagensQuando estiver trabalhando com a linha de tempo para um cenário, é possível dar títulos úteis para mídia,página da web e objetos de imagem. Isso facilita entender com quais objetos você está trabalhando emuma linha de tempo.

Procedimento

1. Clique em Editar ou visualizar .2. Clique em uma mídia, página da Web ou widget de imagem na tela.

3. Clique em Propriedades .4. Nos detalhes do objeto, digite um título no campo de título, em seguida, clique fora dele.

Destacando dados na linha de tempoÉ possível usar os destaques para chamar atenção para dados específicos na cena ou para criarmarcadores de navegação na linha de tempo.

Sobre Esta Tarefa

O destaque dos dados direciona a atenção para detalhes específicos que você deseja transmitir para oseu público.

É possível definir os dados que você deseja destacar e quando deseja que o destaque apareça. Porexemplo, é possível incluir um widget de gráfico de barras que exibe uma barra destacada e atenua todasas outras barras. É possível ter vários destaques para uma única visualização e entre várias visualizações.

Nota: É possível destacar dados em qualquer widget de dados, exceto no widget de dados de resumo.

O destaque dos dados tem o mesmo efeito quando você clica manualmente em um item de dados.

Nota: Outras visualizações no mesmo grupo de conexões podem ser filtradas para os valoresselecionados quando suas colunas não estão destacadas.

Se você ativar a opção Marcadores de navegação, seus destaques aparecem como marcadores denavegação na linha de tempo.

Procedimento

1. Clique em Editar ou visualizar . O seletor de cena contém as cenas na história.

2. Clique em Abrir linha de tempo em uma cena.3. Clique na régua de controle para a visualização na qual você deseja destacar dados no momento em

que deseja que o destaque ocorra na linha de tempo.

4. Clique em Incluir destaque .5. Selecione uma categoria de dados na lista.6. Selecione os dados específicos para destaque.

7. Clique em Reproduzir para ver o efeito.

8. Arraste o ícone Destacar ao longo da linha de tempo, até o ponto em que você deseja que osdados sejam destacados.

9. Clique no ícone Destacar para editar ou excluir o destaque.


Trabalhando com CenáriosUma cena é usada para dividir sua história em mensagens ou pontos separados. É possível preenchersuas cenas com texto, dados e widgets.

Incluindo um título em uma cenaA inclusão de um título à cena pode ajudar a identificar, organizar e navegar várias cenas em uma história.

Procedimento

1. Clique nas reticências na cena.

2. Clique em Renomear cena .3. Insira um nome para a cena.4. Clique em OK.

Resultados

Um título é incluído em sua cena. É possível ver o título de sua cena, abaixo da miniatura da cena.

Incluindo uma nova cena de modelo padrão em uma históriaÉ possível incluir uma nova cena de modelo padrão em uma história. A cena padrão é determinada combase no estilo de transição de história.

Procedimento


2. Clique em Incluir uma nova cena com o modelo padrão .

Resultados

Uma nova cena é criada contendo o modelo padrão.

Escolhendo um modelo para uma nova cenaÉ possível escolher o modelo que você deseja usar para uma nova cena.

Sobre Esta TarefaEm uma história, é possível definir rapidamente o layout de suas cenas escolhendo um modelo.

Dica: Algumas seções de modelo contêm botões de widgets multifuncionais . É possível usarwidgets multifuncionais para selecionar um tipo de widget diretamente no botão. Também é possívelarrastar e soltar um widget suportado em uma seção com o botão de widget multifuncional. Os tipos dewidgets suportados incluem widgets de texto, imagem e visualização.

Procedimento


2. Clique no ícone de seta, ao lado de Incluir uma nova cena com o modelo padrão .3. Clique no modelo que deseja usar para a cena.


Resultados

Uma nova cena é criada contendo seu modelo selecionado.

Mudando a ordem das cenasÉ possível mudar a ordem das cenas da história.

Procedimento

1. Clique em Seletor de cena para abrir o seletor de cena.2. Arraste suas cenas para a ordem desejada.

Resultados

A cena é reordenada no seletor de cena.

Duplicando um cenárioÉ possível duplicar as cenas da história.

Procedimento



3. Clique em Duplicar cena .

Resultados

A cena é duplicada no seletor de cena.

Excluindo uma cenaÉ possível excluir uma cena da história.

Procedimento



3. Clique em Excluir cena .

Resultados

A cena é excluída do seletor de cena.

Opções de ReproduçãoUse opções de reprodução para adaptar a experiência de reprodução às suas necessidades.

É possível usar as opções de reprodução a seguir nas histórias:

• Navegue marcadores• Reproduzir todas as cenas• Laço• Atualizar no início


• Modo de quiosque

Navegue marcadoresÉ possível usar marcadores para escolher quando a próxima parte de dados ou de informações serámostrada na sua reprodução, em vez de todos os objetos e widgets juntos.

Sobre Esta Tarefa

A opção Navegar marcadores cria marcadores na linha de tempo com base em quando cada widget edestaque aparecem na linha de tempo. Durante a reprodução, a cena pausa em cada marcador.

Procedimento


2. Clique em Opções de reprodução .3. Ative a opção Navegar marcadores.

Reproduzir todas as cenasA opção Reproduzir todas as cenas permite a reprodução automática de todas as cenas quando o botãode reprodução é pressionado, até o final da história.

Sobre Esta Tarefa

Use as opções de reprodução para controlar se suas cenas requerem que um apresentador reproduzamanualmente todas as cenas ou se as cenas são reproduzidas de forma não assistida. Um apresentadordeve pressionar Reproduzir para iniciar uma história mesmo quando Reproduzir todas as cenas estiverativado.

Dica: As opções Reproduzir todas as cenas e Loop podem ser usadas juntas para criar um modo"quiosque".

Procedimento


2. Clique em Opções de reprodução .3. Ative a opção Reproduzir todas as cenas.4. Se você deseja testar todos os cenários em uma história, execute “Testando uma história ou um

cenário” na página 195.

LaçoDurante a reprodução, a opção Loop efetua transições da última cena para a primeira.

Sobre Esta Tarefa

Dica: As opções Reproduzir todas as cenas e Loop podem ser usadas juntas para criar um modo"quiosque".

Procedimento


2. Clique em Opções de reprodução .3. Ative a opção Loop.


Atualizar no início É possível configurar seu histórico para atualizar a origem de dados toda vez que a história inicia

desde o princípio.

Sobre Esta Tarefa

Use a opção Atualizar na inicialização para configurar se os dados são atualizados toda vez que ahistória é iniciada. Uma história é iniciada ao acessar o primeiro cenário ou alternar para o modo devisualização.

Nota: Quando a opção Atualizar na inicialização estiver ativada, se as opções Loop e Reproduzir todasas cenas também estiverem ativadas, a história será reproduzida em um loop contínuo e os dados serãoatualizados cada vez que a história for reiniciada.

Procedimento


2. Clique em Opções de reprodução .3. Ative a opção Atualizar na inicialização.

Modo de quiosqueO modo de quiosque reproduzirá continuamente toda a história do início ao fim.

Sobre Esta Tarefa

Um modo "Quiosque" pode ser ativado quando as opções Reproduzir todas as cenas e Loop sãoativadas juntas.

Procedimento


2. Clique em Opções de reprodução .3. Ative a opção Loop e Reproduzir todas as cenas.

ResultadosA reprodução de sua história irá reproduzir continuamente toda a sua história do início ao fim.

Testando uma história ou um cenárioDepois que sua história ou uma cena dentro de uma história é montada, é possível testá-la para ver comoela aparecerá para um expectador que estiver visualizando-a. Também é possível assegurar que asvisualizações apareçam e desapareçam no momento correto durante a cena.

Sobre Esta Tarefa

Se estiver testando um cenário em uma história, assegure-se de que o cenário que está testando estejaem foco na janela. Se estiver testando uma história, o foco pode estar em qualquer cenário na história.

Procedimento

1. Para começar a testar sua história ou cena, clique em Editar ou visualizar .

2. Alterne para o modo de tela cheia clicando no .

3. Clique em Próxima cena e Cena anterior para ir de cena em cena.


Dica: Se o menu de controle na parte inferior da janela desaparecer, clique em qualquer lugar najanela para reativá-lo. Quando você clica na janela, sua cena é reproduzida. Clique na janelanovamente para pausar o cenário.

4. Para movimentar-se por uma cena, clique em Reproduzir , Pausar , e .

Compartilhando a históriaÉ possível compartilhar sua história toda ou um link para uma cena específica.

Link

É possível compartilhar um link para sua história. Quando você compartilhar um link, o link é aberto apartir da cena em que o link foi gerado.

1. Clique em Compartilhar .2. Clique na guia Link.

3. No cabeçalho Link, clique em Copiar .4. Envie o link para seu público desejado.

Integrar código

Use o código integrado para integrar sua história em HTML.

1. Clique em Compartilhar .2. Clique na guia Link.3. Sob o cabeçalho Integrar código, defina a largura e a altura com as quais você deseja integrar a

história.

4. No cabeçalho Link, clique em Copiar .5. Envie o link para seu público desejado.

Exportar para PDF

É possível exportar sua história para PDF.

1. Clique em Compartilhar .2. Clique na guia Exportar.3. Defina o tamanho da página com o qual você deseja exportar sua história.4. Defina a orientação com a qual você deseja exportar sua história.5. Selecione Incluir filtros se desejar incluir filtros na exportação para PDF.6. Clique em Exportar.


Índice Remissivo

Caracteres Especiais.

alterando 107formatos 107mudando o título da linha de tempo 191

árvore de classificação 164Árvore de dados dimensionais 89árvore de decisão

exploração 50, 70árvore de regressão 164, 166áudio 107

Aacesso drill through

painéis ou histórias 99agregações

alterando 128agrupando

objetos 125Ajuste de qui-quadrado para dados esparsos 170Análise de dados

Diferenças entre o Cognos Analytics e o WatsonAnalytics referente à análise de dados avançado 158drivers de chaves bidirecionais 146drivers de chaves unidirecionais 145Preparação de dados 143Preparação de dados para campos categóricos 144, 145Preparação de dados para campos núméricos 143

análise de variância 162Analítica de Dados

Árvore de decisão 147Insights em visualizações 149Insights em visualizações para dois campos contínuos155Insights em visualizações para resumos por um ou maiscampos explanatórios 153Insights para contagens 151princípios orientadores 142Relacionamentos 157

ANOVA 162aparência de dados 128aplicar pincel 110assistente 36Atualizar automaticamente 87aumentando e diminuindo o zoom 42

Bbandeja de dados

filtragem 108visualização 39

barra de ferramentasacoplando 127desacoplando 127

Ccache de dados

Propriedades 129Cache de Dados

resolução de problemas 130cálculo das medidas 88cálculos

tipos de agregação 128calor 96, 98caminhos de navegação 40cargo 88classificação customizada

remover 116classificando

ordem alfabética 115ordem customizada 116por valor 115visão geral 115

classificarremover classificação customizada 116

cluster 95coeficiente de determinação 174colunas

adicionando 70alterando 40classificando 116classificando em ordem alfabética 115classificando por valor 115Cor 80Dimensionar 84Pontos 84

como ocultarlegenda 117linhas e colunas 84

conexõesvisualizações 112

conjuntos de descobertasfiltros. 108visão geral 3visualizações 44

Consistência de corpropriedades 120

contagem distinta 128contar 128, 172cores da borda 117cores de preenchimento 117cores do elemento 117cores do plano de fundo 117cores silenciadas 117cores transparentes 117coroplético, Veja mapasCronômetro

configurando uma visualização 87

Índice Remissivo 197

DDados

aumentando e diminuindo o zoom 42tutorial 3visualizando detalhes 41

dados de visualização 29, 39desagrupando

objetos 125desfazendo 1deslocando-se

objetos 125destaque 110destino

barra 45column 48

detalhes de pontos de dados 41dispositivo

Cronômetro 87distribuição de probabilidade 175distribuição estatística 175distribuição geral 173distribuição normal 173distribuições

estatísticas 175driver principal 172duplicando

objetos 125

Eerro padrão 174escalas logarítmicas 81esquema

incluir no painel 104layer 105points 105regiões 105

excluindo itens 108, 112exclusão

filtros. 114objetos 125

exibiçõesmontando 1salvando 1Veja também painéis

exploraçãoDados 36

exportar dadosCSV 29

Exportar para PDF 26

Ffazendo drill

down 40up 40

fazendo upload de dadostutorial 3

filtragembandeja de dados 108dispositivo 50, 111limpando valores 114

filtragem (continuação)mantendo ou excluindo 108, 112para valores superiores ou inferiores 88remoção 114Todas as guias 113visão geral 108

Filtro de categoria de R-quadradoContagem ajustada 170

Filtro de categoria de R-quadrado de contagem ajustada 170filtro para baixo 88filtro para cima 88filtros de coluna 108, 113Filtros de contexto. 111filtros de Esta guia

limpando valores 114remoção 114

filtros de Todas as guiaslimpando valores 114remoção 114

filtros globais 113filtros locais 108, 113fontes 106formas

formatação 117format

rótulos de unidade 87valores nulos 87

formataçãobolhas 124cores 117

formatação condicional 80frequência 172frequency_weight 172

Ggabaritos

guias 11infográfico 11

grade, Veja tabelagráficos, Veja visualizaçõesgráficos de linhas

como ocultar 57Grupos de dados customizados 83guias

alterando a cor do plano de fundo 15, 16como ocultar 11desativação 11mudando a cor do indicador de seleção 15, 16mudando a cor do título 15, 16

Hhierarquias

navegação 40histórias

acesso drill through 99linha do tempo 189

Iimagens

alterando 107


imagens (continuação)formatos 106mudando o título da linha de tempo 191requisito de https 106

incluindo itens 108, 112infográficos

montando 11insights 76introdução

tutorial 3

Llatitude 91layers

objetos 125layouts

outro(a) 12legenda

mostrando ou ocultando 117posição 117

limpando valores de filtros 114linguagens

definindo o padrão 35propriedades de história 35propriedades do painel 35

linha do temporeordenando objetos 189títulos para mídia, páginas da web, imagens 191

linhas de grade 125linhas suaves 123longitude 91

Mmantendo itens 108, 112mapas

aplicando zoom 98criação 90, 91, 95, 96pesquisando 98polígonos customizados 92

Mapbox 92, 93máximo 128Medida de impureza Gini 172médio 128membros

Árvore de dados dimensionais 89minimum 128modelo

alterando 12modo de visualização 1mostrar dados 39mostrar todos

linhas e colunas 84mudando o modelo 12multilíngue

histórias 35painéis 35

múltiplas visualizações 84multiplicadores 84múltiplos ativos de dados

em painéis 40

Nnível alfa 174nível de medição

categórico 170nível de medição categórico 170nível de significância 174

Oo

frequência 172ponderações 172

objetostrabalhando com 125

objetos no painellayout 126

OLAPhierarquias 43

opacidade 117opções do eixo de valor

intervalo de marcação 80mostrar origem zero 80

Ordem crescente 115Ordem decrescente. 115orientação

nuvem de palavras 125

Ppáginas da web

alterando 107mudando o título da linha de tempo 191

painéisacesso drill through 99barra de ferramentas 127criando visualizações 17filtros. 108, 113formatação 116, 117incluindo texto 106montando 11múltiplos ativos de dados 40tutorial 4visão geral 3visualizações 44widgets 106

PainéisExportar para PDF 26

Painelesquema 105mapas

criação 93paleta de cores 117paletas

customizado 118partida da distribuição geral 171PDF

exportando um painel 26polígono, Veja mapaspolígonos customizados

mapas 92Ponderações de regressão 174pontos de dados


pontos de dados (continuação)filtragem 112

pontuação zmodificado 173

pontuação z modificada 173posição da legenda 117posicionamento absoluto 12posicionamento relativo 12preenchimento 125prevendo

Visualizações de análise do driver 53visualizações de árvore de decisão 50visualizações espirais 67

previsão 77Propriedades

cache de dados 129propriedades de dados 128propriedades de história

cache de dados 129propriedades do painel

cache de dados 129

RR quadrado ajustado 170R-quadrado

Ajustado 170coeficiente de determinação 174Contagem ajustada 169

R-quadrado de contagem ajustada 169recomendadas

visualizações 79reconfigurar

painéis 34redimensionando

objetos 125refazendo 1região preenchida, Veja mapasregra de decisão 171regras de decisão 53regressão linear múltipla 166repetindo visualizações 84reprodutor de dados 50Resíduos estudentizados 175responsiva

visualização 82Resumo. 128reverter para salvo 34rotativo

rótulos do eixo 120rótulos

contraste 121, 122format 122local 123orientação 122qualidade 121, 122sombra 121valor 123

rótulos de unidadecustomizar 87

Sselecionar cor customizada 117significância 175significância estatística 175símbolos

alterando 124símbolos do vértice 124soma 128supressão

ativar ou desativar 86valores nulos 86

Tt de Student 175tabelas cruzadas

expandir 43tamanhos do efeito

partida da distribuição geral 171temas 117temas visuais 117termos estatísticos

definições 169teste de influência 165Teste de influência de soma 169teste de resíduo estudentizado 168teste qui-quadrado

frequências iguais 164independência 165

testes estatísticosdefinições 162

textoformatação 106, 117incluindo em painéis 106

tipo de agregação total 128tipos de visualização

Marimekko. 61visualização de dispersão 66

títulos de colunasmostrando ou ocultando 120

títulos de itemmostrando ou ocultando 120

títulos de valormostrando ou ocultando 120

Títulos do eixo.mostrando ou ocultando 120

tutorialfazendo upload de dados 3o que vem depois 10Painel 4

UURLs 106, 107

Vvalor de significância 174Valor F 172valor p 174valor qui-quadrado 170Valor t 175


valoresmostrando ou ocultando nas visualizações 121

valores nuloscustomizar 87

visualizaçãocargo 88

visualização de dispersão 66visualização de marimekko 61visualizações

_var 1, 44A análise do Driver 53área 44árvore de decisão 50, 53barra 45, 47barra de ferramentas 127barras empilhadas 68bolha 46bolha compactada 55, 63cascata 72column 48coluna empilhada 68criando conexões 112criando nos painéis 17crosstab 49desconectando 112espiral 67formatação 116, 117hierarchy 55KPI 57linha 58linha e coluna 59Lista. 60mapa 60mapa anterior 58mapa de árvore 71mapa de calor 54mostrando ou ocultando valores 121mudando colunas 40nuvem de palavras 75ponto 64posicionando 11, 12radial 65recomendadas 1rede 62repetindo 84reprodutor de dados 50setor 64summary 69tabela 70trabalhando com 125visualizando conexões 112

visualizações compostas 59visualizações customizadas

importar no painel 77visualizações da barras empilhadas 68visualizações de área

linhas suaves 123visualizações de barra 45, 47visualizações de bolhas

tamanho e cor 124visualizações de bolhas agrupadas 55, 63visualizações de coluna 48visualizações de colunas empilhadas 68visualizações de crosstab 49

visualizações de hierarquia 55Visualizações de KPI 57visualizações de linha

linhas suaves 123símbolos 124

visualizações de linha e de colunalinhas suaves 123símbolos 124

visualizações de lista 60visualizações de mapa 60visualizações de mapa de árvore 71visualizações de mapa de calor 54visualizações de mapa de calor categórico 54visualizações de mapas anteriores 58visualizações de nuvem de palavras

orientação 125visualizações de ponto 58, 64visualizações de rede 62visualizações de resumo 69visualizações de tabela

incluir dados 70visualizações em cascata 72visualizações em pizza 64visualizações espirais 53, 67visualizações radiais 65

Wwidgets

formatando formas ou texto 117trabalhando com 125ulário de filtro 111visão geral 106

widgets de filtrocriando conexões 112desconectando 112visualizando conexões 112

Zzeros 120



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IBM · Índice Capítulo 1. Introdução ao Painéis e Histórias..........................................................1 Capítulo 2. Painéis