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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。
- ディメンションフィールドとデータのキャッシュが減るので、システムに必要なリソースが少なくなります。
- 質問することのないフィールドに目を通さなくなるので、ユーザーの時間を無駄にすることがありません。
実生活の中で多くの選択肢の中から選ばないといけない場合、どのような選択肢があるのか知りたい、自分の選択がどのような影響を与えるのか知りたくなります。ガイド付きNLQでは、フィールドの選択しを減らすことで、新しい情報を学ぶ際の負荷を軽減することができます。データセットをできる限りシンプルにすることで、ビジネスユーザーが最小限のサポートでガイド付きNLQを使い始めることができるようになります。
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。
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）。
このキャッシュ閾値は手動で調整することはできませんが、Yellowfinは、フィルター値のキャッシングとライブクエリを無効にするオプションが含まれています。「フィルター値を読み込む」のチェックボックスです。
フィルター値を読み込むのチェックボックスは、ビューの各フィールドで使用できます。例えば、Eメールアドレスフィールドには何十万の値を含まれているかもしれませんが、ガイド付きNLQユーザーは膨大なリストの中からEメールを選ぶことはありません。しかし、ユーザーが今月の新規アカウントをリストアップするために質問をし、個人的な挨拶メールをおくることができるようにしたい場合は、ガイド付きでもこのフィールドが必要になります。
このオプションをデータに適用するかどうかは、データ自体やユーザーがデータをどう使うかによります。例えば、ユーザーがフィルター値を読み込むオプションが無効になっているフィールドについて質問売る場合、ガイド付きNLQは手作業でフィルター値を入力するように足趾、該当する結果を表示します。ユーザーが「Monday」と入力し、データに類似した値「monday」、「Mon」、「mon」が含まれている場合、類似した値の結果は除外されます。経験則上、ガイド付きNLQ内でフィルターとして使用される可能性のあるフィールドでフィルター値の読み込みを無効にすることは、推奨されません。
フィルター値のキャッシングを無効にすると、多くのフィールドを持つビューや大量のデータを持つビューのシステムのリソースを節約することができます。例えば、スキーチームのチュートリアルデータでは、アスリートIDフィールドをガイド付きから除外することなく、フィルター値のキャッシングを無効にしています。
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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）
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。
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。
計算フィールドは、ガイド付きNLQの複雑さを取り除くことができます。計算フィールドは比率や時間差異などのシンプルな計算から、独自のカスタムSQLまで含めることができます。結果として得られるフィールドは、必要に応じて異なるフォーマットに変換することができます。
スキーチームチュートリアルを例にすると、アスリートの国の総数を数える個別フィールドを作成し、「アスリートの国数」というメトリックフィールドとして保存することができます。ガイド付きNLQのフィールドとして有効にすると、この計算フィールドは、ビューで有効になっている他のメトリクスと一緒に表示され、ビジネスユーザーが計算を実行することなく質問の一部として選択できるようになります。
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。
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。
しかし、ビジネスユーザーは月曜日だけの売上が見たいと思う場合があるかもしれません。連続的なデータの流れを中断したい場合は、離散的（非連続的）なフィールドを使用して、すべての月曜日のデータなど、連続的なデータの中から異なる値のサブセットを提供します。曜日、時間、州などに基づいて回答を提供したい場合は、既存の連続フィールドから非連続の日付フィールドを作成します。
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。
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。
地理的な地域、期間、数字の範囲に焦点をあてたり、複数の事柄を組み合わせてみることもできます。
フォーカスエリアのメリット：
- 簡単に設定でき、ビジネスユーザーがガイド付きNLQで継続して利用できる（一度作成すれば何度でも使えます）。
- 手動でフィルターを追加する必要がなく、ビジネスユーザーの質問に費やす時間を節約できます。
- ビジネスユーザーは、質問に長いフィルターを記述する必要がなくなります。
- 便利なフィルターアクセス（ガイド付きNLQの上部にあるドロップダウン）
- フォーカスエリアの切り替えが早いので、比較がすぐできます。
- ビジネスユーザーのニーズに合わせたフルカスタマイズが可能です。
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。
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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