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概要
ガイド付きNLQは、レポート作成のスキルがほとんどないビジネスユーザーでも、データ分析を容易に行うことができます。使いやすく理解しやすいフィールドをビューに提供することで、ビジネスユーザーの経験を可能な限り成功に導きます。
このセクションでは、ビジネスユーザーを念頭に置いて、ビューレベルからガイド付きNLQの体験を向上させるためのチェックリストをまとめています。チェックリストの後、各オプションについて詳細を説明しています。
チェックリスト
- ガイド付きNLQのフィールドを制限する
フィールド数を少なくすることで、ガイド付きＮＬＱの実行時間を短縮し、フィールドの選択しが多すぎて困っているユーザーをサポートします。 - フィルター値のキャッシングを理解する
ガイド付きNLQはすでに高速ですが、ロードフィルターの値によって設定時の柔軟性が増します。 - 意味のあるフィールド名をつける
書き表されたフィールド名は、初めて使うユーザーにとって役立ちます。 - 複数形の追加
フィールド名に複数形を追加することで、ガイド付きユーザーが自然な流れで質問することを実現します。 - 直感的な計算フィールドの準備
ユーザーがよりシンプルな質問を作成できるように、計算フィールドの作成を検討してみましょう。 - 非連続の日付フィールドの準備
日付件数を使用して、データを分析する方法を増やしていきます。 - フォーカスエリアの作成
フォーカスエリアでは、複雑なデータを素早く簡単に絞り込むことができるため、ユーザーは長くて複雑な質問を必要がありません。 - ユーザーのアクセスをスキルレベルに合わせる
非常に複雑なビューは、高度なデータスキルとデータセットに精通したユーザーのみに提供することをお勧めします。（NLQへのアクセスも含みます） - 日付の階層を整理する
日付の階層が正しく設定されていないと、データの集計結果が異なる場合があります。
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ガイド付きNLQのフィールドを制限
ガイド付きNLQをすべてのフィールドでオンするのではなく、不透明な値を持つフィールドなど、ユーザーが使用する可能性のないフィールドを除外することが合理的です。ガイド付きNLQのフィールドを制限することで、いくつかのメリットがあります。
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フィールドの使用を制限するには、ビューの自動分析設定の基本変数タブで行えます。
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フィルター値のキャッシングを理解する
Yellowfinでは、NLQ対応のディメンションフィールドでフィルター値のキャッシングを行い、読み込み速度の低下の可能性を回避します。フィルターの値をキャッシュすることで、ユーザーが値の選択を求められたときに、利用可能な値の表示を高速化することができます。Yellowfinは、どのフィールドがキャッシュされると多くのシステムのリソースを使う可能性があるか判断し、そのフィールドに対して自動的にキャッシュを無効にします。ガイド付きは、ユーザーが質問した際に、キャッシュされていない値をフェッチします（ライブクエリ）。
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- ビューの自動分析設定の「基本変数」タブを開いていることを確認します。
- ダイアログボックスのディメンションのセクションへスクロールダウンし、フィルター値をキャッシュせずにNLQで使用したいフィールドをみつけます。
- ガイド付きNLQがチェックされていることを確認し、「フィールドの使用制限」コラムのドロップダウンリストをクリックします。
- 「フィルター値を読み込む」をクリックすると、赤いチェックが入ります。
赤いチェックが入っている場合、無効を示します。
- 「適用」ボタンをクリックし、ドロップダウンリストを閉じ、「送信・実行」ボタンとクリックして変更を保存します。
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意味のあるフィールド名をつける
「Count」と名付けられたフィールドは、ガイド付きNLQのユーザーにとっては役に立ちません。ガイド付きNLQで質問をする際、フィールド名のドロップダウンリストが表示され、ユーザーが選択します。その為、フィールド名は明確かつ内容を正しく反映したものでなければなりません。フィールド名の変更は、ビューの自動分析設定の「基本変数」タブで行うことができます。ここで変えたフィールド名は、ビューと新しく作成されたコンテンツに反映されます。（既に作成されたコンテンツに影響はありません）
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複数形の追加
ガイド付きNLQでは、フィールド名に複数形を追加するオプションを含みます。複数形を追加することで、ユーザーはより自然な文章の流れを作ることができ、質問の仕方ではなく質問内容に焦点をおくことができます。これは任意ですが、推奨しています。
複数形フィールド名は、ビューの自動分析設定の「基本変数」タブで追加することができます。ここで追加した複数形フィールド名は、ガイド付きNLQと自動インサイトの両方で使われます。
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直感的な計算フィールドの準備
ガイド付きNLQの定義では、自然言語がベースになっているため、複雑な計算は文章には含まれません。その代わり、計算フィールドとしてビュー内に設定することができます。
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追加フィールドは、ビューの準備段階からできます。詳しい情報は、Wikiページ計算フィールドをご確認ください。
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非連続の日付フィールドの準備
ガイド付きNLQは、広範囲の日付期間を含み、それらをすべて連続的なものとして扱います。例えば、過去24か月間の月別（請求書発行日）の売上を求めると、24か月分のデータを示す折れ線グラフが表示されます。
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連続しないフィールドは、ビューの準備段階から作成できます。詳しい情報はWikiページ日付関数をご確認ください。
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フォーカスエリアの作成
フォーカスエリアでは、複雑なデータを素早く簡単に絞り込むことができ、ユーザーは長くて複雑な質問を書く必要がありません。ビジネスユーザーにとっては、便利で時間の節約にもなります。ユーザーがデータで一番よく使うフィルターを調べると、便利なフォーカスエリアを見つけることができます。
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フォーカスエリアは、ビューの準備段階からで作成できます。詳しい情報はWikiページフォーカスエリアについてのページをご確認ください。
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ユーザーのアクセスをスキルレベルに合わせる
ユーザーを知り、必要に応じてアクセス権を与えることをお勧めします。ビジネスユーザーは、ガイド付きNLQを使ったとしても、複雑なデータセットをどのように照会すればよいのか分からない場合があります。そのようなユーザーに高度なデータセットへのアクセスを与えると、ユーザーから不満が生じたり、サポートが必要だったり、事実が正確に反映されていないレポートが作成されたりするリスクがあります。この場合、複雑なデータセットへのアクセスを、データアナリストのみに限定することを検討することをお勧めします。
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日付の階層を整理する
ガイド付きNLQでは、ビュー内で日付の階層を使用することが重要となっています。日付階層がないと、間違った日付の粒度で質問をした場合、不正確な結果になる可能性があります。
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6月の月別平均値を求めると、31÷1ヶ月＝31なので、「31」と表示されます。
通常、日付階層はドリルダウン階層ですが、粗い粒度の時間フィールドから細かい粒度の時間フィールドとなっており、例えば、年、月、日のように正しい順序でドリルダウンします。日付関数を適用して、より粒度の粗いフィールドを作成することができます。例えば、日単位の粒度を持つ開始日フィールドに「月開始日」の日付関数を適用すると、月単位の粒度を持つ開始日フィールドの新しいバージョンが作成されます。通常、日付階層はドリルダウン階層で、粗い粒度の時間フィールドから細かい粒度の時間フィールドとなっており、例えば、年、月、日のように正しい順序でドリルダウンします。日付関数を適用して、より粒度の粗いフィールドを作成することができます。例えば、日単位の粒度を持つ開始日フィールドに「月開始日」の日付関数を適用すると、月単位の粒度を持つ開始日フィールドの新しいバージョンが作成されます。
日付の粒度の改善や、階層の作成は、ビューの準備段階から作成できます。詳しい情報はWikiページ日付の粒度についてのページをご確認ください。
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