Məlumat növlərini qavrayırıq
03
/12
Bu gün nə haqqında danışacağıq
Qlik proqramının ABB-da necə istifadə olunduğunu və bank və sığorta şirkətinin analitikasında necə faydalı ola biləcəyini öyrənək, həmçinin məlumat sahələri ilə işin nədən ibarət olduğunu-hansı mənbələrə sahib olduğunuzu və onlarla necə işləyəcəyinizi aydınlaşdıracağıq!
UĞUR TARİXİ
ABB-də datanın vizuallaşdırılması
Mahammad Yagubli
Data analitikası və vizuallaşdırılması üzrə mütəxəssis, ABB bank
Mən, 4 ildən artıqdır ki, Qlik analitik tətbiqlərini bazardakı müxtəlif şirkətlərdə, hazırda isə ABB-də inkişaf etdirirəm. Şəxsi təcrübəmə əsaslanaraq deyə bilərəm ki, Qlik Sense – analitikanın müxtəlif istifadə ssenarilərini həyata keçirməyə imkan verən ciddi BI-platformasıdır: self-service BI və mobil analitikadan tutmuş mərkəzləşdirilmiş hesabatlılıq və məlumatlara əsaslanan bildirişlərə qədər bir çox istiqamətləri əhatə edir. Qlik proqramı ABB-nın müxtəlif struktur bölmələrində, o cümlədən Pərakəndə biznes, Korporativ biznes, Marketinq, Maliyyə menecmenti, Risklərin idarə edilməsi, İnformasiya texnologiyaları departamentlərində istifadə olunur.
ABB hazırda aktivlərinin həcminə, müştəri bazasına və beynəlxalq əməliyyat portfelinə görə Cənubi Qafqaz regionunun aparıcı banklarından biridir. Azərbaycanın müxtəlif regionlarını əhatə edən 63 filial və 15 şöbəsi ilə bank fərdi və korporativ müştərilərə universal bank xidmətləri göstərir. Bankın xidmət etdiyi hüquqi şəxslərin sayı 18 000-ə yaxın, fiziki şəxslərin sayı 2.2 milyondan çoxdur. Bankda 2 700-dən çox işçi çalışır. Bankın cografi və əməliyyat həcmi analitik səriştələrimin daha da inkişaf edilməsi üçün yeni platforma yaradır.

Analitika üçün nəzərdə tutulan Qlik Sense platforması 2019-cu ildən ABB-də müxtəlif struktur bölmələrin fəaliyyətində tətbiq edilir. Qlik şirkətinin bank sektorunda hansı məsələlərin həllinə kömək göstərməsi barədə bilgi almaq üçün ABB-nin data analitikası və vizuallaşdırma üzrə mütəxəssisi Məhəmməd Yaqublunun Qlik World Baku konfransındakı çıxışının videosuna baxın:
Qlik analytics showcase for leading banking and insurance companies in Azerbaijan
Mahammad Yagubli, ABB bank, speaking on Qlik World Baku, 27 September 2022
NƏZƏRİYYƏ
Məlumat nədir
Məlumat — təhlil, hesablama, planlama və proqnozlaşdırma üçün istifadə edilə biləcək fakt və müşahidə toplumudur. Bütün məlumatları iki kateqoriyaya bölmək olar: strukturlaşdırılmış və strukturlaşdırılmamış məlumatlar. Məlumat sistemləri və BI-instrumentləri, o cümlədən də Qlik Sense, strukturlaşdırılmış məlumatlar ilə çalışır.

Dünyadakı bir çox məlumatlar strukturlaşdırılmamış növə aiddir. Bu cür məlumatlar, bir qayda olaraq, istənilən məlumatı özündə ehtiva edə biləcək mətn şəklində təqdim olunur: rəqəmlər, tarixlər, digər faktlar.
Strukturlaşdırılmamış məlumatlara istənilən mətni (hətta Word, PDF formatında), kitabı, video, audio yazını, təsviri, yəni ətrafınızda gördüyünüz hər bir şeyi aid etmək olar. Məlumatların hazırlanması və təkmilləşdirilməsi mərhələsi olmadan həmin səhifədə yer alanların təhlilini apara bilmirik.
Strukturlaşdırılmış məlumatlar — formalaşdırılmış struktura sahib olan bütün məlumatlardır. Yəni, bu məlumatları sütunlara və sətirlərə ayırmaq və məlumat təhlili üçün nəzərdə tutulan instrumentə yükləmək mümkündür.

Strukturlaşdırılmış məlumatlar nizamlanmış qaydada olur və tiplər üzrə ixtisaslaşdırılır. Cədvəl formasında saxlanılır, sütunları (kənarları) və sətirləri (qeydləri) olur. Həmçinin deyirlər ki, hər bir sütun məlumat atributu, hər bir sətir isə — müşahidə vahididir.
Strukturlaşdırılmış məlumatlar — veb-analitika sistemindəki saytlara giriş, xüsusi qeydiyyat sisteminin internet-mağazalarında alış-veriş, keçirilən maliyyə əməliyyatları, tranzaksiyalara dair məlumatlardır.
Şkala növləri
Biz anlamalıyıq ki, biz bu və ya digər məlumatları ona görə ölçürük ki, həmin məlumatlara uyğun təhlil metodlarını tətbiq edək. Buna görə də şkala növlərinə - məlumatların ölçü növlərinə xüsusi diqqət yetiririk. Hansı məlumatlar ilə işləyəcəyinizi bildiyiniz halda, savadlı təhlil aparmaq üçün hərəkət planınızı da biləcəksiniz.
Keyfiyyət məlumatları
Özlərində kateqoriya adlarını ehtiva edirlər, bu səbəbdən də həmçinin kateqorial məlumatlar adlandırılırlar. Kateqoriyaların qiymətləri unikaldır. Keyfiyyət məlumatları forma baxımından özlərində yalnız mətni (mağazadakı məhsulların adları) ehtiva edə bilər, tamamilə rəqəmlərdən ibarət ola bilərlər (pasport və ya telefon nomrəsi də unikal kateqoriyadır), hər ikisini də ehtiva edə bilərlər (avtomobilin qeydiyyat nişanı).

Keyfiyyət məlumatları nominal və sıra növlərinə bölünür. Burada hər şey çox sadədir: nominal məlumatlarda sıra olmur, sıra növləri isə verilmiş ardıcıllığı ehtiva edir. Biz nominal məlumatları kəmiyyət baxımından müqayisə edə bilmirik, lakin sıra məlumatlarını qiymətləndirə bilirik: hər bir sıra kateqoriyasının öz “növbəliliyi” olur, bu səbəbdən də hansının “daha yaxşı” və yaxud “daha pis” olduğunu söyləmək mümkündür.
Nominal məlumatlar —
kino janrları: döyüş, komediya, drama, detektiv
meyvə dəsti: alma, apelsin, banan
sinifdəki şagirdlər: Abbas, Camal, Gündüz, Ulduz.

Sıra məlumatları —
Yarışlarda qazanılan medal: bürünc, gümüş, qızıl
Geyim ölçüləri: XS-S-M-L-XL
Kitab, film, restoran reytinqləri: 1 ulduzludan 5 ulduzluya qədər.
Leykert sorğu şkalası: “tamamilə narazıyam”dan “tamamilə razıyam”a qədər.
Kəmiyyət məlumatları
Özlərində rəqəmləri ehtiva edir, bu səbəbdən də üzərilərində müxtəlif riyazi əməliyyatları aparmaq mümkündür. Sıra məlumatlarında olduğu kimi, kəmiyyət məlumatların da “daha çox / daha az” müqayisəsinin köməyi ilə öz aralarında müqayisəsi mümkündür. Kəmiyyət məlumatları interval və nisbi növlərə bölünür.

Əvvəlki iki növdə olduğu kimi, interval məlumatlarının da adları və verilmiş qaydası mövcudur. Lakin əsas fərq – bərabər interval xüsusiyyətidir. İnterval şkala hansı qiymətin nə dərəcədə böyük və yaxud kiçik olduğunu müəyyən etməyə birmənalı qaydada imkan verir. Lakin, burada bütün riyazi əməliyyatların tətbiqi mümkün deyil (şəhərdəki temperaturların həftəlik müşahidə məcmusu bizə nəyə görə lazımdır?)
İnterval məlumatlar —
● temperatur
● coğrafi koordinatlar
● illər (2020, 2021, 2022)
Nisbi məlumatlar —
● boy
● çəki
● yaş
Məlumat aqreqasiyasının əsas növləri
Bizim mənimsəmə imkanlarımız cədvəldəki yüzlərlə qeydi bir-bir nəzərdən keçirərək məlumatları beynimizdə təhlil etməyə imkan vermir. Lakin məlumat təhlili üçün nəzərdə tutulan proqram və tətbiqlərin imkanları məlumatların aqreqasiyası funksiyalarına əsaslanıb! Bu, mövcud məlumatlar haqqında təsəvvürün alınması üçün əsas vasitədir.

Aqreqasiya — mənimsəmə və təhlilinin sadələşdirilməsi məqsədi ilə, istifadə olunan məlumatların birləşdirilməsi vasitəsidir.

Təsəvvür edin ki, sizdə şəhərinizdəki havaya aid son 10 ilin məlumat toplusu var: bu, bir neçə göstərici üzrə 3500-dən artıq müşahidə deməkdir! “Qış mövsümü daha isti keçməyə başladımı” sualına cavab vermək üçün zaman ərzində yüzlərlə qeyddəki temperatur dəyişikliyini qiymətləndirməlisiniz! 3500 sətri bir-bir nəzərdən keçirmək effektiv deyil, lakin aqreqasiya etmək mümkündür, yəni hər il üzrə orta temperaturu hesablayıb temperaturun dinamikasını izləyə bilərsiniz.

Çox vaxt aşağıda qeyd edilən aqreqasiya növlərindən istifadə olunur:
● məcmu – bütün müşahidələrin cəmlənməsi
● orta qiymət – arifmetik qiymətin hesablanması
● minimum / maksimum – məlumatlardakı ən böyük və ya ən kiçik müşahidə
● miqdar – bu və ya digər qiymətin rastgəlmə sayı
PRAKTIKA
Praktiki məsələ
  • 1. Tətbiqi “Train Qlik Sense basics_Day 03.qvf” linkinin üzərindən yükləyin
    2. Tətbiq vərəqlərindəki tapşırıqları həll edin. Burada interfeysin əsas elementlərini mənimsəmək üçün təlimatlar var:
    – Məlumat modelinə necə baxmaq və vərəqlərə necə qayıtmaq olar
    – Ölçü və meyarlardan istifadə edərək necə redaktə rejiminə keçmək və vizuallaşdırma yaratmaq olar
    3. "Next" düyməsini basaraq bütün tətbiq vərəqlərini bir-bir keçin
Faydalı linklər
Əgər daha ətraflı məlumat əldə etmək istəyirsinizsə, mövzuları öyrənmək və biliklərinizi artırmaq üçün aşağıdakı linklərə daxil olun
Marafonun çatına qoşulun
Marafon zamanı ünsiyyət saxlaya bilmək üçün Telegram-da xüsusi bir çat yaratdıq. Qrupaqoşulun, materiallara dair suallar verin, mütəxəssislərin fikirlərini və rəylərini oxuyun, həmkarlarınızla tanış olun, yeni biliklər əldə edin!

2022