Como usar o modelo universal

Um guia sobre o Universal Template e como otimizar sua experiência com o recurso.

:::(Info) (OBSERVAÇÃO) O Universal Template é um recurso beta que está sendo continuamente aprimorado. Alguns recursos ainda não foram adicionados, e estamos recebendo sugestões contínuas dos usuários à medida que eles experimentam esse recurso. Você pode participar da discussão em nossa postagem na comunidade:::

O Universal Template é uma experiência única para criar análises de forma integrada. Ele permite que você alterne entre os tipos de visualização, dissociando a consulta e a visualização dos dados. O Universal Template é compatível com todos os tipos de análise e fontes de dados do Tulip (conclusões, dados de tabela e dados de máquina).

Uso de consultas e visualizações

A consulta é como uma instrução que você dá ao sistema, detalhando o que deseja que ele faça com os dados "brutos" de um aplicativo, de uma máquina ou de uma tabela Tulip. O resultado da consulta é uma representação tabular dos dados criados pelo Tulip Analytics com base em como você configurou a consulta. Você configura a consulta no painel do lado esquerdo do Analytics Editor.

Você pode visualizar os dados dessa consulta com diferentes visualizações, mostrando todos os dados ou apenas partes selecionadas deles. A visualização é selecionada na parte superior do Analytics Editor e configurada posteriormente no painel do lado direito do Analytics Editor.

Você sempre poderá ver o resultado da consulta abaixo da visualização se clicar em Show Query Result (Mostrar resultado da consulta ), a menos que tenha selecionado a visualização "Table" (Tabela).

Criação de consultas

Fonte de dados

Uma fonte de dados é o que serve de base para a análise. Você pode escolher entre dados de conclusão de um aplicativo, dados de tabela ou dados de máquina.

Se estiver criando uma análise para dados de conclusão do aplicativo, você poderá selecionar vários aplicativos. Isso fará com que a análise considere os registros de conclusão de todos os aplicativos selecionados.

Observe que, se vários aplicativos forem selecionados, os dados não serão unidos, mas cada conclusão será tratada como uma linha separada. Isso significa que você poderá analisar conjuntamente os "Campos" das conclusões (por exemplo, Usuário, Hora de início e Estação). Outros dados, como App Variables, serão tratados separadamente para cada aplicativo e terão "null" como valor para os registros de conclusão de todos os outros aplicativos.

Se estiver criando uma análise para máquinas, você poderá selecionar um ou vários tipos de máquinas. Se você quiser criar uma análise para uma máquina específica, adicione um filtro adicional.

Agrupamentos e operações

Os agrupamentos e as operações são as áreas centrais da criação de sua consulta. É aqui que você define quais opções de dados deseja mostrar e de que forma.

Agrupamentos

Os agrupamentos fornecem uma instrução para combinar os grupos o máximo possível. Se você estiver familiarizado com a função GROUP BY em ferramentas comuns de QL e BI, o processo de agrupamento se comporta de forma quase idêntica. Os agrupamentos determinam os campos e tipos de dados para encontrar valores semelhantes. Eles permitem que você obtenha uma visão cada vez mais granular dos dados que deseja ver.

Os agrupamentos oferecem mais controle para definir quais linhas devem ser combinadas. Um agrupamento pode ser qualquer campo de qualquer tipo. Dependendo das operações que você configurou, adicionar um ou vários agrupamentos levará a resultados diferentes.

Vamos examinar algumas combinações de agrupamento.

| Um agrupamento | Vários agrupamentos | | --- | --- | --- | Uma linha para cada linha nos dados de origem mostrando os valores para o campo de agrupamento e os valores distintos para essa linha | Uma linha para cada linha nos dados de origem mostrando os valores para os campos de agrupamento e os valores distintos para essa linha | | Only Distinct Values | Uma linha para cada entrada distinta no campo de agrupamento com esse valor para o agrupamento e os valores agregados de todas as linhas dos dados de origem com esse valor de agrupamento Uma linha para cada combinação das entradas distintas dos campos de agrupamento com os respectivos valores para os agrupamentos e os valores agregados de todas as linhas dos dados de origem com os respectivos valores de agrupamento | | Valores distintos e agregações | Uma linha para cada linha nos dados de origem mostrando os valores dos agrupamentos e os valores distintos e os valores agregados de todas as linhas dos dados de origem com esse valor de agrupamento (ou seja, os valores agregados são os valores de agrupamento).Ou seja, os valores agregados são os mesmos em todas as linhas com o mesmo valor de agrupamento) | Uma linha para cada linha nos dados de origem mostrando os valores dos agrupamentos e os valores agregados de todas as linhas dos dados de origem com os respectivos valores de agrupamento (ou seja, os valores agregados são os mesmos em todas as linhas com os mesmos valores de agrupamento)

É importante observar que os dados só serão mostrados se houver uma linha com qualquer informação relevante. Se não houver dados nos dados de origem para um dia específico, a análise aparecerá em branco.

Vamos dar uma olhada em um exemplo de como os agrupamentos funcionam:

Os dados dessa tabela mostram que há 10 registros rotulados como "sample_0". Se quisermos agrupar esses dados em uma visualização que mostre apenas pontos sample_0 diferentes em que a contagem de defeitos seja diferente, poderemos usar agrupamentos para combinar conjuntos de dados semelhantes.

Operações

As operações podem ser uma agregação que combina vários registros ou um campo, o que não é o caso.

As operações são divididas em duas categorias gerais: 1. Valores distintos Os valores distintos representam pontos de dados individuais de seus dados de origem. No caso mais simples, trata-se de um valor de uma variável de um registro de conclusão, um campo de uma tabela ou um atributo de máquina.

Mas também pode ser um ponto de dados mais avançado, como a soma de dois campos do mesmo registro, uma combinação de várias cadeias de caracteres ou uma expressão que não inclua uma função de agregação.

Usando uma tabela que contém um campo de valores (numérico) e um campo de registros de data e hora (datetime), podemos visualizar os valores por registro de data e hora para que apareçam como tal:

1. Agregações

As agregações são funções que obtêm dados de várias linhas e os combinam com base em uma lógica de conjunto. Há um conjunto de funções de agregação disponíveis como seleções pré-configuradas, ou você também pode usar funções de agregação no editor de expressões para criar suas próprias agregações avançadas. Diferentes funções de agregação funcionam para diferentes tipos de dados. Veja abaixo quais funções estão disponíveis e quais tipos de dados são compatíveis.

Funções de agregação diretamente acessíveisPermitem a combinação de linhas:

• Média
• Mediana
• Soma
• Mínimo
• Máximo
• Modo
• Desvio padrão
• Percentil 95
• Percentil 5
• Proporção
• Complemento da proporção

Funções de agregação disponíveis no editor de expressões

As funções de agregação no editor de expressões podem fornecer dados mais granulares com base em seus requisitos específicos. Para obter um guia completo de todas as expressões disponíveis que podem ser usadas em suas análises, consulte Lista completa de expressões no Analytics Editor.

Limite e classificação

Você pode definir o número máximo de linhas que o resultado da consulta contém adicionando um limite. Com os limites, você pode se concentrar em dados específicos ou limitar a quantidade de dados mostrados em um gráfico. Por exemplo, você pode adicionar um limite para mostrar as três linhas de produção que apresentaram o maior número de defeitos no último mês.

Os dados de classificação definem quais linhas são incluídas ao avaliar o limite. Você pode adicionar uma classificação ascendente ou descendente para qualquer campo que faça parte do resultado da consulta. Se você adicionar vários campos para classificação, os dados serão classificados primeiro pelo primeiro. Os grupos resultantes para cada valor do primeiro campo serão classificados pelo segundo etc.

Observe que, se você não definir a classificação explicitamente, a classificação do resultado da consulta poderá variar de acordo com os dados disponíveis. Ao usar limitadores ou gráficos com eixos ordinais, isso pode levar a visualizações diferentes. Recomendamos adicionar uma classificação apropriada nesses casos.

O exemplo a seguir usa o gráfico que vimos usando Operations. Aqui, limitamos os resultados a 100 pontos de dados e os classificamos em ordem decrescente com base em sua data e hora.

Como a fonte de dados (a tabela) é atualizada com novos registros, a visualização mostrará apenas os 100 mais recentes.

Intervalo de datas

O intervalo de datas define quais dados são incluídos na avaliação da análise. Pense nisso como um filtro para um valor de data e hora no conjunto de dados. Por motivos de desempenho, recomendamos usar o menor intervalo de datas possível para o seu caso de uso, em vez de acrescentar filtros adicionais posteriormente para restringir o tempo.

Os seguintes valores de data e hora são usados para o intervalo de datas das várias fontes de dados: * Dados de conclusão do aplicativo * "Hora de início" da conclusão do aplicativo * Data da tabela, selecionável pelo usuário * Data de criação * Data de atualização * Dados da máquina * Hora de início da entrada de atividade da máquina

Filtros

Os filtros definem quais dados devem ser incluídos no resultado da consulta. Os casos de uso típicos incluem: * Mostrar dados apenas para uma linha de produção específica * Excluir uma máquina específica de uma análise * Mostrar apenas pontos de dados com um valor maior que um limite específico

Os filtros são configurados como uma condição. Todos os dados que atendem à condição são incluídos na análise. Vamos dar uma olhada em alguns exemplos:

• Linha de produção igual a A
• Incluirá todos os registros que tenham "A" no campo "Production Line".
• ID da máquina não é igual a "Máquina 1"
• Incluirá todas as máquinas que não sejam iguais a "Machine 1"
• Duração do teste > 55
• Incluirá todos os registros em que o teste durou mais de 55 segundos

Os filtros podem ser definidos de duas maneiras diferentes: 1. Usando as funções de filtro pré-configuradas em combinação com um campo de seus dados de origem. 2. Configurando uma expressão que seja avaliada como booleana.

Opções de visualização

Barra/linha/espalhamento

| Consulta | Visualização | | | --- | --- | | | Uma operação numérica | Gráfico de série única. Índice de linha no eixo x. | Um agrupamento e uma operação numérica | Gráfico de série única. Agrupamento de valores no eixo x. | Dois agrupamentos e uma operação numérica | Gráfico de várias séries. Primeiro agrupamento no eixo x, a operação está no eixo y e o segundo agrupamento é usado para dividir a operação em séries. | Duas ou mais operações numéricas | Gráfico de várias séries. Uma série por operação. Índice de linha no eixo x. | Um agrupamento e duas ou mais operações numéricas | Gráfico de várias séries. Uma série por operação. Agrupamento de valores no eixo x. |

Histograma

| Consulta | Visualização | | | --- | --- | | | Uma operação numérica | Histograma dos valores resultantes dessa operação | | Uma operação numérica e uma outra operação | Histograma dos valores resultantes da primeira operação agrupados pelos valores da segunda operação

Donut

| Consulta | Visualização | | | --- | --- | | | Uma operação numérica | Gráfico de rosca dos valores da operação numérica. Índice de linha como rótulos. | Um agrupamento e uma operação numérica | Gráfico de rosca de valores de operação numérica. Primeiro agrupamento como rótulos

Medidor ou valor único

| Consulta | Visualização | | | --- | --- | | | Uma operação | Valor da primeira linha da primeira operação | | | Um agrupamento | Valor da primeira linha do primeiro agrupamento

Caixa

| Consulta | Visualização | | | --- | --- | | Uma operação numérica | Box Plot dos valores da operação | | Um agrupamento e uma operação numérica | Box plots por valores de agrupamento | | | Visualização | | | Box Plots por valores de agrupamento

::: (Info) (OBSERVAÇÃO) Este gráfico não considera a classificação definida na consulta. :::

Apresentação de slides

Os campos/variáveis de imagem selecionados para operações são mostrados na apresentação de slides, enquanto quaisquer outros campos/variáveis são mostrados abaixo da apresentação de slides para cada imagem.

Pareto

| Consulta | Visualização | | | --- | --- | | Uma operação numérica | Gráfico de operação de Pareto, usando índice de linha para o eixo x | | Um agrupamento e uma operação numérica | Gráfico de operação de Pareto, usando agrupamento para o eixo x

::: (Info) (OBSERVAÇÃO) Esse gráfico não considera a ordenação definida na consulta. :::

Tabela

Mostra todos os valores da consulta.

Encontrou o que estava procurando?

Você também pode ir para community.tulip.co para postar sua pergunta ou ver se outras pessoas tiveram uma pergunta semelhante!