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IBM Cognos AnalyticsVersión 11.1.0

Guía del usuario de paneles de control ehistorias

IBM

Contenido

Capítulo 1. Iniciación a Paneles de control e historias.............................................1

Capítulo 2. Paneles de control................................................................................3Paneles de control de Cognos Analytics: una guía de aprendizaje............................................................ 3

Carga de datos........................................................................................................................................3Creación de un panel de control ........................................................................................................... 4¿Qué más se puede hacer con Cognos Analytics?.............................................................................. 10

Creación de un panel de control................................................................................................................11Plantillas............................................................................................................................................... 11Configuración de la página en un panel de control............................................................................. 12Modificación de la plantilla en un panel de control con pestañas......................................................12Personalización de pestañas............................................................................................................... 13Ajustar objetos a una cuadrícula y a cada uno de ellos...................................................................... 14Creación de una visualización en un panel de control........................................................................ 15Uso compartido de contenido..............................................................................................................15Restablecimiento de un panel de control............................................................................................30Creación de paneles de control plurilingües....................................................................................... 30

Exploración de datos................................................................................................................................. 32Asistente...............................................................................................................................................32Visualización de los datos subyacentes.............................................................................................. 35Visualización de los datos de visualización subyacentes .................................................................. 35Cambio de columnas o miembros en una visualización..................................................................... 36Selección de columnas desde un activo de datos distinto................................................................. 36Cómo detallar los datos más o menos.................................................................................................36Trabajo con un punto de datos............................................................................................................ 37Cómo volver a enlazar orígenes........................................................................................................... 37Resolución de conexiones de orígenes de datos ambiguos............................................................... 38Acercamiento y alejamiento................................................................................................................ 38Expansión y contracción de jerarquías en tablas de referencias cruzadas........................................39Visualizaciones de expansión.............................................................................................................. 39

Visualizaciones...........................................................................................................................................40Utilización de un tipo de visualización distinto................................................................................... 40Percepciones en visualizaciones......................................................................................................... 71Importar una visualización personalizada a un panel de control....................................................... 71Previsión en las visualizaciones...........................................................................................................71Visualizaciones recomendadas............................................................................................................74Resaltado con color de los datos con formateo condicional ............................................................. 74Agrupación de los datos ......................................................................................................................74Opciones del eje de valores................................................................................................................. 75Creación de grupos de datos personalizados......................................................................................75Cómo mostrar u ocultar filas y columnas en una tabla de referencias cruzadas...............................76Cómo mostrar los datos como puntos en una visualización...............................................................77Cómo mostrar los datos como puntos redimensionables en una visualización................................ 77Repetición de una visualización por fila o columna............................................................................ 77Suprimir valores nulos en una tabla o tabla de referencias cruzadas................................................ 79Personalización de valores nulos.........................................................................................................80Personalización de etiquetas de unidades.......................................................................................... 80Establecimiento de un temporizador para renovar una visualización de forma automática.............80Adición de un título a una visualización...............................................................................................81

iii

Limitación de los datos a los valores superior o inferior en una visualización del panel decontrol............................................................................................................................................. 81

Realizar cálculos en medidas y crear una columna nueva..................................................................82Expansión de jerarquías para visualizar todos los miembros en el árbol de datos........................... 82Utilización de mapas............................................................................................................................ 83Configuración del acceso a los detalles en un informe ......................................................................91Adición de una definición de acceso a los detalles para un panel de control a otro......................... 94Edición de una definición de acceso a los detalles para un panel de control a otro .........................94Análisis de fecha relativa..................................................................................................................... 95Cómo hacer coincidir paletas de colores en varias visualizaciones................................................... 96

Widgets ......................................................................................................................................................97Adición de texto....................................................................................................................................97Adición de imágenes y formas ............................................................................................................ 97Adición de páginas web .......................................................................................................................98Adición de vídeo o audio...................................................................................................................... 98Cambio de páginas web, soportes e imágenes .................................................................................. 99Adición de un widget de cuaderno.......................................................................................................99

Filtros......................................................................................................................................................... 99Filtrado de datos en una visualización ............................................................................................. 100Resaltado de puntos de datos en todas las visualizaciones ............................................................101Adición de un widget de filtro............................................................................................................ 102Conservación o exclusión de puntos de datos en una visualización................................................ 103Desconexión de visualizaciones y widgets de filtro.......................................................................... 103Filtrado de datos en la pestaña actual ............................................................................................. 104Filtrado de datos en todas las pestañas ...........................................................................................104Borrado de filtros .............................................................................................................................. 105Eliminación de filtros .........................................................................................................................105

Ordenación...............................................................................................................................................106Ordenación por orden numérico........................................................................................................106Ordenación en orden alfabético........................................................................................................ 106Orden personalizado..........................................................................................................................107

Formateo .................................................................................................................................................107Cómo trabajar con la leyenda............................................................................................................ 107Cambio de colores..............................................................................................................................108Cómo crear una paleta de colores.....................................................................................................109Cómo hacer coincidir paletas de colores en varias visualizaciones................................................. 111Cambio de eje ....................................................................................................................................111Mejorar la visibilidad de las etiquetas............................................................................................... 112Adición de etiquetas a la visualización..............................................................................................113Cambio de la orientación de etiquetas..............................................................................................113Cambio de la ubicación de la etiqueta de valor................................................................................ 113Conexión de puntos de datos con líneas suavizadas........................................................................114Configuración de la interpolación entre puntos de datos en una visualización...............................114Utilización de un símbolo distinto..................................................................................................... 115Cambio de tamaño o color de burbujas.............................................................................................115Cambio de la orientación de una nube de palabras..........................................................................115Muestra u ocultación de líneas de cuadrícula...................................................................................116Cómo mostrar u ocultar relleno.........................................................................................................116Trabajo con objetos............................................................................................................................116Cambio del diseño de un objeto en un panel de control...................................................................117Formato de texto en una tabla o tabla de referencias cruzadas...................................................... 117Desacoplado de la barra de herramientas........................................................................................ 118

Propiedades de los datos........................................................................................................................ 118Cambio en la forma de agregar datos................................................................................................118Edición de cabeceras de columna..................................................................................................... 119Modificación del formato de datos.................................................................................................... 119Habilitación del almacenamiento de datos en memoria caché........................................................120

Previsión.................................................................................................................................................. 121

iv

Características de previsión...............................................................................................................122Opciones de previsión........................................................................................................................123Tipos de visualizaciones que dan soporte a la previsión.................................................................. 126Datos de previsión..............................................................................................................................126Detalles estadísticos de previsión.....................................................................................................129Modelos de previsión......................................................................................................................... 132

Principios del análisis de datos avanzado.............................................................................................. 134preparación de los datos................................................................................................................... 135preparación de datos para campos numéricos.................................................................................136preparación de datos para campos categóricos............................................................................... 136Preparación de campos para campos objetivo................................................................................. 137Controladores clave unidireccionales............................................................................................... 137Controladores clave bidireccionales................................................................................................. 138árbol de decisiones............................................................................................................................ 139Percepciones en visualizaciones....................................................................................................... 141relaciones........................................................................................................................................... 150Diferencias entre Cognos Analytics y Watson Analytics con respecto al análisis de datos

avanzado....................................................................................................................................... 151Pruebas estadísticas................................................................................................................................155

Análisis de la varianza (ANOVA).........................................................................................................155Árbol de clasificación......................................................................................................................... 157Árbol de regresión..............................................................................................................................157Prueba de chi-cuadrado de frecuencias iguales............................................................................... 157Prueba de independencia de chi-cuadrado...................................................................................... 158Prueba de influencia.......................................................................................................................... 158Prueba de influencia t........................................................................................................................ 159Regresión lineal múltiple................................................................................................................... 159Prueba residual estudiada................................................................................................................. 161Prueba de comparación de suma...................................................................................................... 161Prueba de influencia de suma........................................................................................................... 162

Términos estadísticos............................................................................................................................. 162Recuento ajustado R-cuadrado......................................................................................................... 162Filtro de categorías de recuento ajustado de R-cuadrado............................................................... 163R cuadrado ajustado ......................................................................................................................... 163Categórico.......................................................................................................................................... 163Valor de chi-cuadrado........................................................................................................................163Ajuste de chi-cuadrado para datos difusos.......................................................................................163Continua............................................................................................................................................. 163V de Cramér........................................................................................................................................164Regla de decisión............................................................................................................................... 164Desviación de la distribución global.................................................................................................. 164Valor F.................................................................................................................................................165Frecuencia.......................................................................................................................................... 165Ponderaciones de frecuencia............................................................................................................ 165Medida de impureza Gini................................................................................................................... 165Controlador clave............................................................................................................................... 166Puntuación de z modificada...............................................................................................................166Distribución normal............................................................................................................................166Distribución global............................................................................................................................. 167Ponderaciones de regresión.............................................................................................................. 167R2........................................................................................................................................................ 167Nivel de significación......................................................................................................................... 167Valor de significación......................................................................................................................... 167Error estándar.................................................................................................................................... 168Distribución estadística..................................................................................................................... 168Significación estadística.....................................................................................................................168Residuos estudentizados...................................................................................................................168valor t..................................................................................................................................................169

v

Capítulo 3. Historias.......................................................................................... 171Iniciación a la primera historia................................................................................................................171

Creación de una historia nueva..........................................................................................................172Creación de un esquema................................................................................................................... 172Llenado de escenas............................................................................................................................173Ajuste de la línea temporal................................................................................................................ 174Añadir animaciones............................................................................................................................175

Creación de una historia..........................................................................................................................176Creación de una historia desde un panel de control.........................................................................176Creación de una nueva historia empezando de cero........................................................................ 177

Estilos de transición................................................................................................................................ 177Añadir widgets......................................................................................................................................... 178

Adición de visualizaciones desde su colección de chinchetas.........................................................178Creación de un widget desde una nueva visualización.....................................................................179Creación de un widget desde la bandeja de datos............................................................................179Creación de un widget de una única columna desde el panel de origen......................................... 179Creación de un widget de varias columnas desde el panel de origen..............................................179Creación de un widget desde un nuevo cálculo................................................................................ 180

Tipos de animaciones..............................................................................................................................180Animaciones de widgets.................................................................................................................... 180Animaciones de datos........................................................................................................................181

Añadir animaciones................................................................................................................................. 182Añadir animaciones de widgets.........................................................................................................182Cómo agregar una animación de entrada a los datos ...................................................................... 183

Utilización de la línea temporal...............................................................................................................183Utilización del depurador de la línea temporal................................................................................. 184Definir cuándo los objetos entran o salen de una escena................................................................ 184Modificación del título de una línea temporal para soportes, páginas web e imágenes................. 185Resaltado de datos de la línea temporal...........................................................................................185

Trabajar con escenas...............................................................................................................................186Añadir un título a una escena............................................................................................................ 186Añadir una nueva escena de plantilla predeterminada a una historia............................................. 186Selección de una plantilla para una nueva escena........................................................................... 186Cambiar el orden de las escenas.......................................................................................................187Duplicado de una escena...................................................................................................................187Suprimir una escena.......................................................................................................................... 187

Opciones de reproducción...................................................................................................................... 187Marcadores de navegación................................................................................................................ 188Reproducir todas las escenas............................................................................................................188Bucle...................................................................................................................................................188Renovar al iniciar................................................................................................................................189Modo quiosco..................................................................................................................................... 189

Prueba de una historia o una escena...................................................................................................... 189Compartir su historia............................................................................................................................... 190

Índice............................................................................................................... 191

vi

Capítulo 1. Iniciación a Paneles de control e historiasIBM® Cognos Analytics proporciona paneles de control e historias para comunicar sus ideas y análisis.Puede ensamblar una vista que contenga visualizaciones como un gráfico, diagrama, trazo, tabla, mapa ocualquier otra representación visual de datos.

Creación de un panel de control o una historia

Si usted es un usuario nuevo de paneles de control e historias, revise los siguientes pasos para obtenerinformación sobre el flujo de trabajo general necesario para crear una vista.

1. Pulse y después Panel de control o Historia.2. Seleccione una plantilla. Cognos Analytics proporciona plantillas que contienen diseños y líneas de

cuadrícula predefinidos para obtener una organización y alineación de las visualizaciones en una vista.3. Añada visualizaciones a su vista de una o varias de las siguientes maneras;

• Si sabe el tipo de visualización que desea utilizar, seleccione el tipo de visualización y, acontinuación, añada columnas a la misma.

• Si conoce los datos que desea ver, pero no está seguro de cómo presentarlos, pulse y añada unorigen al panel Orígenes seleccionados. A continuación, arrastre columnas al lienzo. CognosAnalytics las muestra en la visualización apropiada.

• Arrastre las visualizaciones recopiladas desde el panel Mis chinchetas para crear la historia conrapidez.

4. Limite los datos que se visualizan realizando un filtrado de una o varias de las siguientes maneras:

• Puede filtrar visualizaciones individuales o en todas las visualizaciones de la vista.• Incluso puede filtrar una columna que no se visualice en la visualización utilizando un filtro de

contexto.• Puede seleccionar un valor específico o un rango de valores.

5. Amplíe su vista y centre la atención en visualizaciones añadiendo soportes, páginas web, imágenes,formas y texto.

6. Personalice su vista cambiando el tema. Puede elegir temas claros, oscuros o el predeterminado.También puede personalizar las propiedades de visualización específicas, como el color de relleno ydel borde y la opacidad.

7. Cree visualizaciones más útiles o complejas añadiendo columnas a una visualización existente.Arrastre otra columna a una visualización y ésta cambiará para correlacionar los nuevos datosañadidos.

8. Puede deshacer y rehacer sus últimas acciones siguiendo su secuencia. La capacidad de deshacer yrehacer acciones anteriores estará disponible hasta que cierre la vista.

9. Pruebe la vista.

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2 IBM Cognos Analytics Versión 11.1.0 : Guía del usuario de paneles de control e historias

Capítulo 2. Paneles de controlExplore visualizaciones de peso de sus datos en IBM Cognos Analytics y descubra modelos y relacionesque impactan sobre su empresa. A continuación, comunique los conocimientos que ha descubierto en unpanel de instrumentos y comparta la información con otras personas.

Paneles de control de Cognos Analytics: una guía de aprendizajeIBM Cognos Analytics integra la creación de informes, modelado, paneles de control de análisis,exploración, historias y la gestión de eventos para que pueda comprender los datos de su organización ytomar decisiones empresariales efectivas.

Esta guía de aprendizaje muestra los aspectos básicos de la creación de un panel de control.

Escenario de la guía de aprendizaje

En esta guía de aprendizaje, usted es un gestor de recursos humanos al que se ha asignado un proyectogrande – va a liderar una nueva iniciativa de formación para toda su empresa de forma global. Deseaobtener información sobre dónde se invierte actualmente el presupuesto de formación en todas las áreasde la empresa porque, en este momento, solo sabe cómo se gasta en su área de la empresa en concreto.

Carga de datosEmpecemos obteniendo datos para la guía de aprendizaje.

Procedimiento

1. Vaya a 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. En función de su navegador, es posible que se le pregunte que desea hacer con él. Pulse Guardar.3. En Cognos Analytics, pulse Examinar.

También puede pulsar el icono Nuevo y, a continuación, pulsar Cargar archivos .

4. Vaya dónde ha guardado "IBM_HR_Training 2014-17.csv" y selecciónelo.


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

El activo de datos aparece en la carpeta Mi contenido.

Nota: Puede refinar los datos filtrándolos o cambiando las propiedades. Sin embargo, no deberefinarlos en esta guía de aprendizaje.

5. Pulse Aceptar.

Creación de un panel de controlPuede explorar sus datos y comunicar fácilmente los análisis y la información que descubra.

Procedimiento

1. En la página de inicio, pulse el icono Nuevo en la parte inferior de la ventana.

2. Pulse Panel de control.

3. Verá plantillas predefinidas que contienen líneas de cuadrícula para facilitar la organización yalineación de visualizaciones y otros elementos del panel de control.

Seleccione la plantilla con 4 paneles y, a continuación, pulse Aceptar.


4. Añadamos un activo de datos a este panel de control de forma que podamos explorar sus datos.a) En el panel Datos, pulse el icono Añadir un origen.

b) Diríjase a la carpeta Mi contenido y seleccione "IBM_HR_Training_2014-17.csv". Pulse Añadir.5. Exploremos los datos añadiendo una visualización al panel de control.

a) Arrastre "Departamento" al panel izquierdo superior y suéltelo en el cuadrado que aparece en elpanel.

Ahora podrá ver una lista de departamentos.

Capítulo 2. Paneles de control 5

b) Arrastre "Contrataciones externas" al lienzo y suéltelo en la lista "Departamentos". En lavisualización de columnas, verá que los departamentos de ventas contratan a la mayoría depersonas externas seguido de los departamentos de finanzas.

6. Cambiemos el tipo de visualización.a) Pulse sobre cualquier espacio en blanco en la visualización de columna. Aparece una barra de

herramientas.


b) Pulse el icono Cambiar visualización en la barra de herramientas.

c) Pulse Todas las visualizaciones.d) Pulse el icono Burbuja empaquetada.

7. Añadamos una segunda visualización utilizando una forma distinta de crear una visualización.a) Pulse el icono Visualizaciones en el panel lateral.

b) Pulse el icono Mapa de árbol.

Se crea un mapa de árbol vacío con campos de datos vacíos en el lateral, lo que indica dóndedebe añadir datos.

c) Pulse el icono Orígenes.


d) Arrastre "Organización" al campo Jerarquía de área.e) Arrastre "Coste de curso" al campo Tamaño.f) Cierre la visualización. También puede cerrar el panel Datos si desea más espacio para las

visualizaciones.

8. Ocultemos la leyenda para tener más espacio para el mapa de árbol.a) Seleccione la visualización del mapa de árbol.b) Pulse el icono Propiedades.

c) Pulse Leyenda y desmarque la casilla de verificación Mostrar leyenda.

Eche un vistazo a la visualización. El tamaño de cada recuadro en el mapa de árbol indica la cantidadde formación impartida por cada organización.

9. Tiene dos o más paneles en los que puede crear más visualizaciones o añadir widgets como texto oformas.


10. Añadamos un filtro para ver el impacto de la duración de los cursos en las visualizaciones.a) Pulse el icono Orígenes.

b) Arrastre los "Días de curso" al área de filtro Esta pestaña.c) Para definir el filtro, pulse Días de curso en el área de filtro.

d) Mueva el deslizador para mostrar los cursos con una duración más breve o escriba un nuevopunto final. Hemos tomado el 14.5 como el punto final pero puede seleccionar uno distinto. PulseAceptar.


11. Otra forma de filtrar datos es seleccionar uno o varios puntos de datos en una visualización yobservar el impacto en las otras visualizaciones. Pulse "Finanzas" en la visualización de burbujaempaquetada.

Eche un vistazo a la visualización de mapa de árbol. No contiene la columna Departamento, por loque se filtra mediante el Departamento de finanzas.

12. Guarde el panel de control y, a continuación, utilice el conmutador en la barra de la aplicación paracerrarlo.

¿Qué más se puede hacer con Cognos Analytics?Recapitulemos: ha aprendido a cargar datos, ha creado visualizaciones que le han mostrado nuevosenfoques sobre sus datos y ha filtrado datos de varias maneras distintas. Ahora puede empezar aexplorar sus propios datos.


¿Qué más se puede hacer con el panel de control?

Puede ampliar el panel de control que ha creado. Aquí se indican algunas ideas:

• Utilice los widgets de texto para anotar el panel de control con descripciones.• Proporcione más información añadiendo soportes y enlaces a páginas web.• Formatee el panel de control, por ejemplo, cambiando los colores o el tema.• Añada imágenes y formas para fomentar su atractivo visual.• Cree una historia en su panel de control. Una historia consiste en visualizaciones y una narración a lo

largo del tiempo.• Abra una visualización del panel de instrumentos en Explore para obtener conocimientos analíticos

avanzados y ver las relaciones en los datos.

Espere, ¡hay más!

Puede realizar muchas más cosas con Cognos Analytics:

• Crear informes sofisticados, de múltiples páginas, y de varias consultas teniendo en cuenta varias basesde datos.

• Utilizar el modelado de datos y configurar datos a partir de los servidores de datos y los archivoscargados.

• Planificar actividades• Gestionar contenido y gestionar la cuenta.• ¡Y más!

Para obtener más información, revise el menú de Ayuda.

¡Diviértase!

Creación de un panel de controlUn panel de control ayuda a supervisar eventos o actividades de un vistazo proporcionandoconocimientos clave y análisis sobre sus datos en una o varias páginas o pantallas.

Procedimiento

1. Pulse el icono Nuevo i, a continuación, pulse Panel de control.2. Seleccione una plantilla para utilizarla y pulse Aceptar.

Las plantillas predefinidas contienen líneas de cuadrícula para facilitar una organización y alineaciónde visualizaciones y otros elementos. Por ejemplo, puede crear una infografía para resaltarinformación con imágenes en una página por la que pueda desplazarse.

PlantillasIBM Cognos Analytics proporciona plantillas que contienen diseños y líneas de cuadrícula predefinidospara facilitar la organización y alineación de las visualizaciones.

Cuando crea un panel de control nuevo, elija una plantilla con pestañas para crear un panel de control convarias pestañas o elija una infografía para un panel de control de desplazamiento largo y desplazable.También puede ocultar las pestañas en un panel de control con pestañas si sólo desea una pestaña ymenos desorden en la pantalla.

Cómo ocultar el botón de pestaña Si el panel de control tiene solamente una pestaña, puede que el botón de una sola pestaña le

parezca innecesario. Puede ocultar el botón de pestaña para crear más espacio en la pantalla.


Procedimiento

1. Abra un panel de control con pestañas que tenga sólo una pestaña.2. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Propiedades.

3. Pulse Pestañas.4. Pulse el botón Mostrar pestañas para ocultar el botón de pestaña.

Configuración de la página en un panel de control Puede configurar su panel de control para crear el diseño que necesita para sus fines comerciales.

Acerca de esta tarea

Puede establecer si el posicionamiento de diseño es relativo o absoluto.

Cuando elija un estilo de diseño, tenga en cuenta el tamaño de pantalla del dispositivo que se utilizarápara ver el panel de control.

Puede definir el tamaño de la página o seleccionarlo a partir de una serie de valores predefinidos.

Si opta por un posicionamiento del diseño absoluto, los objetos retienen su tamaño y posición,independientemente del tamaño de la pantalla del dispositivo en el que se visualizan. Para los tamañosde pantalla pequeños, el posicionamiento absoluto puede hacer que sea más necesario desplazarsearriba y abajo porque los objetos son más grandes que la pantalla. El posicionamiento absoluto da comoresultado un área grande que no está dividida en secciones. Elija absoluta si desea que las visualizacionesaparezcan exactamente como tamaño y colocarlas, independientemente del tamaño de pantalla deldispositivo en el que se ven.

La opción Ajustar a página restablece la vista del panel de control para que se ajuste a la pantalla.Cuando selecciona el posicionamiento de diseño absoluto, la opción Ajustar a página no está disponible.

Si elige el posicionamiento de diseño relativo, los objetos ajustan su tamaño y posición entre sí, los datosque muestran y el tamaño de la pantalla del dispositivo en el que se visualizan. Seleccione elposicionamiento relativo de diseño si desea que el tamaño y la posición de las visualizaciones se ajustenpara que se ajusten al tamaño de pantalla del dispositivo en el que se ven. El aspecto del panel de controlpuede cambiar en función del tamaño de la pantalla en el que se visualiza.

Procedimiento

1. Abra un panel de control.2. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Propiedades.

Si no ve el icono Propiedades, pulse el icono Cambiar a editar.

3. En Lienzo, seleccione un posicionamiento de diseño relativo o absoluto.4. En Tamaño de página, seleccione el tamaño de página en el menú Preestablecido o especifique el

ancho y la altura. Opcionalmente, seleccione la opción Ajustar a página.

Modificación de la plantilla en un panel de control con pestañasPuede cambiar la plantilla mientras se monta un panel de control con pestañas. Después de cambiar laplantilla, mueva los objetos para que encajen bien.

Antes de empezarSi no hay separadores en el panel de instrumentos, abra las propiedades del panel de instrumentos,expanda el menú Pestañas y pulse Mostrar pestañas.


Procedimiento

1. En un panel de control, seleccione una pestaña y, a continuación, pulse la pestaña seleccionada.2. Pulse el icono Modificar plantilla.

3. Seleccione una plantilla.

Personalización de pestañasPersonalización del estilo de pestañas individuales o para todas las pestañas del panel de control. Puedemover las pestañas a la parte superior, a la izquierda, a la parte inferior o a la derecha del panel de controly puede añadir iconos a sus pestañas.

Personalización del estilo de las pestañas para las pestañas individuales Para pestañas individuales en su panel de control, puede cambiar el color del título de la pestaña,

la barra bajo el título que indica la pestaña que está seleccionada y el color de relleno de la pestaña.

Procedimiento

1. Abra un panel de control que tenga como mínimo una pestaña.2. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Propiedades.


3. Pulse Pestañas.4. En Estilo de pestañas individuales, seleccione la pestaña que desee personalizar.5. Seleccione un color para el título de la pestaña.6. Seleccione un color para la barra de debajo del título de las pestañas que indica la pestaña que está

seleccionada.7. Seleccione un color de relleno para esta pestaña.

Consejo: También puede pulsar Seleccionar color personalizado para que se abra el selector decolor en lugar de elegir de entre las opciones de color predeterminadas.

Personalización del estilo de las pestañas para todas las pestañas Es posible cambiar el color del título de la pestaña a nivel global, para todas las pestañas del panel

de control, así como la barra bajo el título que indica la pestaña que está seleccionada y el color derelleno de la pestaña.

Procedimiento



3. Pulse Pestañas.4. Bajo Estilo de pestañas maestro, seleccione un color para los títulos de las pestañas.5. Seleccione un color para la barra de debajo del título de las pestañas que indica la pestaña que está

seleccionada.6. Seleccione un color de relleno para las pestañas.

Consejo: También puede pulsar Seleccionar color personalizado para que se abra el selector decolor en lugar de elegir de entre las opciones de color predeterminadas.


Cambio de la posición de las pestañas Puede mover las pestañas que se van a visualizar a la parte superior, a la izquierda, a la parte

inferior o a la derecha del panel de control.

Procedimiento



3. Pulse Pestañas.4. Desde Posición de las pestañas, seleccione Superior, Izquierda, Inferior o Derecha.

Adición de iconos en pestañas Puede añadir iconos a sus pestañas y controlar la colocación y el color de los iconos.

Procedimiento



3. Pulse Pestañas.4. En Estilo de pestañas individuales, seleccione la pestaña a la que desee añadir un icono.5. En Visual, seleccione un icono.6. Seleccione un color para el icono.7. Pulse Atrás en el panel de propiedades.8. En Pestañas, seleccione la posición del icono en la pestaña, en relación al título, por ejemplo, A la

derecha del título.

Ajustar objetos a una cuadrícula y a cada uno de ellos Puede visualizar una cuadrícula en su panel de control o historia para que le ayude a colocar

objetos exactamente donde los quiera. Puede ajustar los objetos a la cuadrícula y a los objetos entre sí.

Procedimiento

1. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Propiedades.

2. Si no ve el icono Propiedades, pulse el icono Cambiar a editar.

3. Para garantizar un panel de control o historia completos, asegúrese de que no se ha destacado ningúnelemento pulsando en cualquier punto del fondo alejado del objeto o visualización.

4. En la pestaña General, abra Lienzo.5. En la sección Cuadrícula, complete una o varias de las acciones siguientes:


Objetivo Acción

Mostrar u ocultar la leyenda. Establecer la opción Mostrar cuadrícula comoactivada o desactivada. Esta opción está enforma predeterminada para los paneles decontrol que se crean en el release actual.

Ajustar objetos a la cuadrícula en el lienzo Establecer la opción Ajustar a cuadrícula comoactivado o desactivado. Esta opción está enforma predeterminada para los paneles decontrol que se crean en el release actual.

Ajustar objetos entre sí Establezca la opción Ajustar a objetos comoactivado o desactivado. Esta opción está activadapor omisión.

Creación de una visualización en un panel de controlMientras se ensambla un panel de control, es posible que se dé cuenta de que necesita otra visualización.Puede crear otra en el panel de control.

Procedimiento

1. Pulse Orígenes.

Si no ve el icono Orígenes, pulse el icono Cambiar a editar.

2. En el panel Orígenes seleccionados, expanda el activo de datos que desea utilizar.

Si hay un activo de datos diferente abierto, pulse el icono Retroceder al lado del nombre del activo dedatos que está abierto.

3. Para crear la nueva visualización, complete uno de las siguientes acciones:

• Arrastre una columna al lienzo.

IBM Cognos Analytics crea una visualización para que coincida con la columna. Por ejemplo, alañadir Año o Departamento, se crea una tabla. Si arrastra una medida, como Ingresos, se crea unavisualización de barra.

• Pulse el icono Visualizaciones y seleccione un tipo. A continuación, añada una columna a cadaranura de datos.

Uso compartido de contenidoSi un administrador conecta Cognos Analytics a Slack o habilita la compartición de correo electrónico, sepuede enviar el contenido del informe de Cognos Analytics y el panel de control a otros usuarios. Tambiénpuede compartir su contenido de Cognos Analytics mediante enlaces URL y HTML incluido en páginasweb. Sólo para paneles de control, puede guardar el contenido como un documento PDF exportado.

Puede compartir contenido de dos ubicaciones:

• su lienzo de Cognos Analytics• la carpeta Contenido de equipo

Compartición de contenido del lienzoEn Cognos Analytics, puede enviar el contenido de Cognos Analytics que está visualizando en su lienzo

Crear informe o Panel de control a sus compañeros a través del Correo electrónico o Slack.


Para obtener más información, consulte la publicación del blog Colaboración mejorada con la integraciónde Slack en IBM Cognos Analytics 11.1

Antes de empezarEl administrador debe configurar un servidor de correo electrónico o una plataforma de colaboraciónantes de poder utilizar esta característica.

Procedimiento

1. Mientras se visualiza el contenido de Cognos Analytics en el componente Creación de informes o Panel

de control, pulse el icono Compartir en la barra de aplicación que aparece en la parte superior dela ventana de Cognos Analytics.

Consejo: Aparece un icono Compartir distinto en el menú contextual, después de pulsar el icono

Más para una carpeta de contenido o en la página de Bienvenida. Sin embargo, el panelCompartir que se invoca desde un menú contextual le permite compartir salidas y paneles de controlde informes guardados. Para compartir una imagen de un activo que esté abierta y que esté

visualizando actualmente, debe pulsar el icono Compartir en la barra de aplicación.2. En el panel Compartir, pulse la pestaña Enviar.

Consejo: Si no aparece la pestaña Enviar, el administrador no ha configurado un servidor de correo yuna plataforma de colaboración.

3. Pulse una de estas plataformas:

• Correo electrónico: Vaya al paso “4” en la página 16.

Consejo: Si no se muestra Correo electrónico como una plataforma, el administrador no harealizado la tarea habilitar compartición de contenido por correo electrónico.

• nombre_plataforma_Slack: Vaya al paso “5” en la página 17.

Consejo: Si una plataforma Slack aparece en gris, el administrador ha inhabilitado la plataforma. Sino forma parte del espacio de trabajo Slack, puede unirse mediante la ventana emergente y, acontinuación, puede volver a pulsar el espacio de trabajo en Cognos Analytics para seguircompartiendo el contenido.

4. Si ha seleccionado Correo electrónico, en el panel Compartir con correo electrónico, siga estospasos:a) Busque un nombre de destinatario, grupo, rol, lista de distribución o contacto y, a continuación,

pulse Buscar directorio. Repita este paso, según sea necesario.

Sugerencias:

• Para añadir una dirección de correo electrónico, escriba la dirección completa y pulse Intro.• Si comienza a escribir el nombre de alguien a quien ha enviado un correo recientemente,

rápidamente aparecerá el nombre completo y podrá seleccionarlo.• Puede acotar los resultados de la búsqueda y agilizar la recuperación escribiendo algunos

caracteres en los campos de destinatario.• Se muestran los resultados de la búsqueda para todos los espacios de nombres en los que ha

iniciado sesión. Es posible que tenga que desplazarse para ver los resultados de un espacio denombres diferente.

• También puede buscar un destinatario pulsando Directorio > espacio de nombres.

Para buscar rápidamente una entrada:

– Escriba texto en el campo Buscar.


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


Puede pulsar el icono Método de búsqueda para busca las entradas que contienen,empiezan por o coinciden exactamente con el texto que ha escrito.

– Pulse el icono de filtrado para acotar la vista de las entradas.b) Escriba el asunto del correo electrónico.c) Escriba el mensaje que desea enviar.

Consejo: Para asignar un formato a su mensaje, utilice los botones Estilos y Formato.

5. Si ha seleccionado nombre_plataforma_Slack, en el panel Compartir con Slack: nombre_plataforma,siga estos pasos:a) Especifique un nombre de canal o destinatario.

Consejo: Empiece a teclear un nombre de canal de Slack (empezando por el símbolo hashtag (#) oun nombre de usuario de Slack si desea enviar un mensaje directo en Slack. A medida que escribe,la lista de opciones posibles se filtra, hasta que puede seleccionar la que desea.

b) Escriba el mensaje que desea enviar.

Consejo: Debe incluir algún texto en el mensaje.6. Seleccione Incluir enlace si desea que el destinatario pulse un enlace a su contenido.

Consejo: Incluir enlace solo aparece si su contenido está ubicado en la carpeta Contenido de equipo.Otros usuarios no pueden enlazar el contenido ubicado en Mi contenido.

7. Seleccione Incluir imagen si desea adjuntar una imagen de su contenido al mensaje de correoelectrónico o de Slack.

8. Si ha seleccionado la opción Incluir imagen, puede ir al panel Modificar su imagen (opcional) de laizquierda y editar la imagen antes de enviarla.

9. Pulse Enviar.

ResultadosEl mensaje (y la imagen, si es aplicable) se envía a los destinatarios seleccionados mediante correoelectrónico o Slack.

Edición del contenido de lienzo para su comparticiónPuede anotar una imagen de captura de pantalla de su contenido de Cognos Analytics antes decompartirlo mediante correo electrónico o Slack.

Antes de empezar

Abra un panel de control o informe, vaya a la vista que desee editar y, a continuación empiece los pasospara enviar un mensaje a través de correo electrónico o utilizando Slack.

Procedimiento

1. Diríjase al panel Modificar su imagen (opcional) de la izquierda.

Sugerencias:

• Al anotar su imagen, la única manera de perder sus cambios es pulsando Cancelar en el panelCompartir con Slack a la derecha. Si accidentalmente pulsa la parte superior o la izquierda de labarra de herramientas, Modificar su imagen (opcional) desaparece temporalmente. Sin embargo,

puede reanudar la edición donde se había quedado pulsando el icono Compartir .

• Utilice el botón Maximizar para aumentar la ventana Modificar su imagen y oculte el panel

Compartir con Slack o Compartir con correo electrónico. Utilice el botón Minimizar pararevertir a la vista original.

2. Para añadir a la imagen texto, una flecha o una línea a mano alzada, siga estos pasos:


a) Vaya a la barra de herramientas en el panel Modificar su imagen (opcional) y pulse unode estos iconos:

• Icono Cuadro de texto

• Icono de Flecha • Icono de Bolígrafo

b) Seleccione un color.c) Escriba el texto o dibuje una flecha o línea.d) Pulse Listo.

3. Para añadir un rectángulo a la imagen, siga estos pasos:a) Vaya a la barra de herramientas del panel Modificar la imagen (opcional) y pulse el icono

Rectángulo .

b) Pulse el icono de borde y, a continuación, seleccione el color del borde.

Consejo: Si ha seleccionado previamente un color de borde, el icono de borde aparece en esecolor.

c) Pulse el icono Relleno y, a continuación, seleccione el color de relleno.

Consejo: Si ha seleccionado previamente un color de relleno, el icono Relleno aparece en esecolor.

d) Pase el ratón sobre la imagen y pulse, arrastre y luego suelte para dibujar un rectángulo.e) Pulse Listo.

4. Para editar texto, flechas, líneas a mano alzada o rectángulos añadidos, siga estos pasos:a) Asegúrese de que ha seleccionado Terminado en los pasos anteriores para que aparezca la barra

de herramientas Modificar la imagen .b) Pulse la imagen.c) Para seleccionar un objeto, pulse en él.

Aparece un rectángulo con asas de arrastre alrededor del objeto.

Consejo: También puede pulsar Tabulador sucesivamente para seleccionar cada objeto que hacreado en el orden en el que los ha creado. Para obtener más información, consulte “Comandos deteclado para editar contenido del lienzo” en la página 19.

d) Para mover un objeto seleccionado, mueva el cursor sobre el objeto seleccionado para que el

cursor cambie al icono Mover cursor y, a continuación, arrastre el objeto a la posición quedesee.

e) Para cambiar el tamaño de un objeto seleccionado, seleccione y arrastre uno de sus manejadores.

f) Para suprimir uno o varios objetos seleccionados, pulse el icono Suprimir .g) Para suprimir todos los objetos que ha añadido a la imagen, desde la barra de herramientas

Modificar la imagen , pulse Borrar.5. Para recortar la imagen, siga estos pasos:

a) Vaya a la barra de herramientas del panel Modificar la imagen (opcional) y pulse el icono de

recorte .b) En la imagen, pulse, arrastre y, a continuación, suelte para dibujar un rectángulo resaltado sobre el

área que desea recortar.c) Pulse Listo.

6. Si es necesario, complete los demás pasos para enviar un mensaje por correo electrónico o Slack.


ResultadosSu mensaje y el contenido de Cognos Analytics editado se comparten con los recipientes de Slack que haseleccionado.

Comandos de teclado para editar contenido del lienzoPuede utilizar los atajos de teclado como alternativa para invocar un comando pulsando una combinaciónde teclas del teclado.

En las tablas siguientes se muestran los atajos de teclado para editar una imagen en el lienzo que tieneprevisto compartir con sus compañeros.

Comando de un teclado de PC Comando de un teclado deMacintosh

Descripción

t t Activar la herramienta deTextbox

a a Activar la herramienta de flecha

p p Activar la herramienta de lápiz

r r Activar la herramientaRectángulo

c c Activar la herramienta de recorte

q q Rotar objeto(s) 10 grados en elsentido de las agujas del reloj

Despl+Q Despl+Q Rotar objeto(s) 10 grados en elsentido de las agujas del reloj

Suprimir/Retroceso Suprimir Suprimir objeto(s)

[ [ Si el objeto de selección activo esun recuadro de texto, reduzca elárea envasada de palabrashorizontalmente por 5 px.

Despl+{ Despl+{ Si el objeto de selección activo esun recuadro de texto, reduzca elárea envasada de palabrashorizontalmente por 50 px.

] ] Si el objeto de selección activo esun recuadro de texto, reduzca elárea envasada de palabrashorizontalmente por 5 px.

Despl+} Despl+} Si el objeto de selección activo esun recuadro de texto, expanda elárea envasada de palabrashorizontalmente por 50 px.

Ctrl+z Ctrl+z/Comando+z Deshacer acción anterior

Ctrl+y Ctrl+y/Comando+y/ Rehacer acción anterior

Escape Escape Cerrar panel completo



Descripción

Tab Tab Mover la selección deherramientas en la barra deherramientas de izquierda aderecha una a la vez. Si pulsa latecla Tabulador en laherramienta final (por ejemplo,Borrar/Hecho), el foco se muevede la barra de herramientas a laimagen.

Despl+Tab Despl+Tab Mover la selección deherramientas en la barra deherramientas de derecha aizquierda una a la vez. Al pulsarDespl+Tabulador en la primeraherramienta se mueve el foco dela barra de herramientas alelemento padre.

Intro Intro/Retorno Activar la herramienta/colorseleccionada


Descripción

Flecha hacia arriba Flecha hacia arriba Desplazar la imagen hacia arriba(si es aplicable)

Flecha abajo Flecha abajo Desplazar la imagen hacia abajo(si es aplicable)

Flecha izquierda Flecha izquierda Desplazar la imagen a laizquierda (si es aplicable)

Flecha derecha Flecha derecha Desplazar la imagen a la derecha(si es aplicable)

Flecha hacia arriba Flecha hacia arriba Mover el objeto seleccionadohacia arriba 5 px.

Flecha abajo Flecha abajo Mover el objeto seleccionadohacia abajo 5 px.

Flecha izquierda Flecha izquierda Mover el objeto seleccionado a laizquierda 5 px.

Flecha derecha Flecha derecha Mover el objeto seleccionado 5px.

Despl+Flecha arriba Despl+Flecha arriba Mover el objeto seleccionadohacia arriba 50 px.

Despl+Flecha abajo Despl+Flecha abajo Mover el objeto seleccionadohacia abajo 50 px.

Despl+Flecha izquierda Despl+Flecha izquierda Mover el objeto seleccionado a laizquierda 50 px.

Despl+Flecha derecha Despl+Flecha derecha Mover el objeto seleccionado a laderecha 50 px.



Descripción

Despl+Alt+Flecha arriba Alt+Flecha arriba Escalar los objetos seleccionadospor arriba 5 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha abajo Alt+Flecha abajo Escalar los objetos seleccionadospor abajo 5 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha izquierda Alt+Flecha izquierda Escalar los objetos seleccionadospor la izquierda 5 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha derecha Alt+Flecha derecha Escalar el objeto seleccionadopor la derecha 5 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha arriba Despl+Alt+Flecha arriba Escalar los objetos seleccionadospor arriba 50 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha abajo Despl+Alt+Flecha abajo Escalar los objetos seleccionadospor abajo 50 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha izquierda Despl+Alt+Flecha izquierda Escalar los objetos seleccionadospor la izquierda 50 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Despl+Alt+Flecha derecha Despl+Alt+Flecha derecha Escalar los objetos seleccionadospor la derecha 50 px. La esquinainferior derecha estáseleccionada para el escalado.

Tab Tab Pulsar sucesivamente paraseleccionar cada objeto que hacreado en el orden en el que hacreado los mismos. Si el objetofinal ya está seleccionado,pulsando Tabulador sedesplazará el foco de la imagenal Panel de Compartir.

Despl+Tab Despl+Tab Pulsar sucesivamente paraseleccionar cada objeto que hacreado en el orden en el que hacreado los mismos. Si el primerobjeto ya está seleccionado,pulsando Despl+Tabuladordesplazará el foco de la imagen ala barra de herramientas.



Descripción

Intro Intro/Retorno Especificar el Modo de edición derecuadro de texto si el objeto deselección activo es un recuadrode texto.

Escape Escape Deseleccionar cualquier objetoactivo. Si el objeto seleccionadoes un recuadro de texto y seencuentra actualmente en elmodo de edición de Recuadro detexto, saldrá de la modalidad deedición de Recuadro de texto.

Escape Escape Deseleccionar el objeto activo ydejar de dibujar. Si el objeto deselección activo es un recuadrode texto, salga de la modalidadde edición de recuadros de texto

Intro Intro/Retorno Comenzar a dibujar un objeto conel cursor virtual simulando unevento de ratón inactivo.

Intro Intro/Retorno Finalizar el dibujo de un objetocon el cursor virtual simulandoun ratón

Flecha hacia arriba Flecha hacia arriba Mover el cursor virtual haciaarriba 5 px.

Flecha abajo Flecha abajo Mover el cursor virtual haciaabajo 5 px.

Flecha izquierda Flecha izquierda Mover el cursor virtual a laizquierda 5 px.

Flecha derecha Flecha derecha Mover el cursor virtual a laderecha 5 px.

Despl+Flecha arriba Despl+Flecha arriba Mover el cursor virtual haciaarriba 50 px.

Despl+Flecha abajo Despl+Flecha abajo Mover el cursor virtual haciaabajo 50 px.

Despl+Flecha izquierda Despl+Flecha izquierda Mover el cursor virtual a laizquierda 50 px.

Despl+Flecha derecha Despl+Flecha derecha Mover el cursor virtual a laderecha 50 px.

Exportación de un panel de control a PDFPuede crear un PDF de su panel de control para imprimirlo o compartirlo electrónicamente.

Antes de empezar

Antes de exportar el panel de control a PDF, tenga en cuenta lo siguiente:

• Mantenga los márgenes de impresión predeterminados en la ventana de impresión de su navegador.


• Lo que ve en su pantalla es lo que verá en la salida del PDF. Por ejemplo, una pantalla grande muestramás filas en una tabla que una pantalla pequeña y esta diferencia se captura en el PDF.

• Asegúrese de que el controlador de su dispositivo de impresora esté configurado para usar laresolución máxima.

• Utilice la opción de visualización previa para ver qué aspecto tendrá el PDF antes de imprimirlo.

Consejo: Para obtener los mejores resultados de salida del PDF, es posible que deba probar con unnavegador web diferente como Google Chrome.


Debido a que cada navegador web maneja la impresión de forma diferente, en función del navegador y delsistema operativo que esté utilizando, debe seleccionar valores particulares en la ventana de impresión.Cuando exporta un panel de instrumentos a PDF, consulte los pasos siguientes para obtener más detallessobre el navegador y el sistema operativo específicos.

Procedimiento

1. Abra un panel de control.2. Si está en modo de edición, pulse el icono Cambiar a vista previa para cambiar al modo de vista

previa.

3. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Más.

4. Seleccione la pestaña Exportar.5. Seleccione un tamaño de página y una orientación.6. Para incluir una lisa de los filtros que se aplican al panel de control, seleccione Incluir filtros.7. Pulse Exportar.

Importante: El diálogo de Cognos Analytics para el tamaño de página y la orientación es el primerpaso para formatear de forma apropiada el panel de control para exportarlo a PDF. En la ventana deimpresión del navegador es donde debe asegurarse de que el tamaño de página y la orientación esténbien configurados.

Se abre la ventana de impresión del navegador.8. Asegúrese de que los valores de la ventana de impresión del navegador coincidan con las opciones de

Exportar a PDF que ha seleccionado.Por ejemplo, si ha seleccionado la orientación Vertical en la interfaz de usuario de IBM CognosAnalytics, antes de imprimir el PDF, asegúrese de que la ventana de impresión del navegador estéestablecida en Vertical.

Nota: Si selecciona el tamaño de página Tabloide, algunos navegadores etiquetan este tamaño depágina como 11x17.

Qué hacer a continuación

El PDF generado debería tener un aspecto como el de su panel de control. Sin embargo, es posible quevea algunas ligeras diferencias. Para obtener instrucciones detalladas sobre su navegador y su sistemaoperativo específicos, consulte las instrucciones siguientes:

Windows 10, Navegador: Chrome, Destino de impresión: Microsoft Print to PDF

Windows 10, Navegador: Firefox, Destino de impresión: Microsoft Print to PDF

Windows 10, Navegador: Internet Explorer, Destino de impresión: Microsoft Print to PDF

Windows 8, Navegador: Firefox o Internet Explorer, Destino de impresión: Adobe Acrobat Print to PDF

macOS o iOS, Navegador: Safari


macOS, Navegador: Chrome

macOS, Navegador: Firefox

Windows 10, Navegador: Chrome, Destino de impresión: Microsoft Print to PDFComplete los pasos siguientes si exporta un panel de control a PDF mediante Chrome en Windows.

Procedimiento

1. En la ventana de impresión de un navegador, seleccione el destino de impresión: Microsoft Print toPDF.

2. En el diálogo Imprimir, expanda Más opciones.3. En la lista Tamaño del papel, seleccione la página que coincida con el Tamaño de papel que haya

seleccionado en el diálogo IBM Cognos Analytics Exportar a PDF. La orientación de la página seselecciona de manera automática.

4. Asegúrese de que se borra la opción Gráficos en segundo plano.5. Pulse Imprimir para exportar el archivo a PDF.

Windows 10, Navegador: Firefox, Destino de impresión: Microsoft Print to PDFComplete los pasos siguientes si exporta un panel de control a PDF mediante Firefox en Windows.

Procedimiento

1. En la barra de aplicaciones de Firefox, seleccione el menú Abrir y seleccione Imprimir.2. Pulse Configurar página.3. En el diálogo Configurar página, asegúrese de que Imprimir fondo (colores e imágenes) está

seleccionado y Ajustar al ancho de página está deseleccionado.

Nota: No ajuste los márgenes predeterminados de la pestaña Márgenes y encabezado/pie depágina.

4. Pulse Aceptar.5. En la barra de aplicaciones IBM Cognos Analytics, pulse el icono Más.6. Si no puede ver el icono Más, pulse el icono Cambiar a vista previa para cambiar primero al modo de

vista previa.7. Seleccione Exportar a PDF.8. Seleccione un tamaño y una orientación de página y, a continuación, pulse Aceptar.

Se abre la ventana de impresión del navegador.9. Seleccione del destino de impresión: Microsoft Print to PDF.

10. En la ventana de impresión del navegador, pulse Propiedades.11. En el diálogo Propiedades: Documento de Microsoft Print to PDF, pulse el menú desplegable

Orientación y seleccione el valor que coincide con la Orientación que seleccionó en el diálogo IBMCognos Analytics Exportar a PDF.

12. Pulse Avanzadas.13. En el diálogo Opciones avanzadas de Microsoft Print to PDF, pulse el menú desplegable Tamaño

del papel y seleccione el valor que coincide con el Tamaño del papel que seleccionó en el diálogoIBM Cognos Analytics Exportar a PDF.

14. Pulse Aceptar.15. Pulse Aceptar para cerrar el diálogo Propiedades: Documento de Microsoft Print to PDF.16. Pulse Aceptar para exportar el archivo a PDF.

Windows 10, Navegador: Internet Explorer, Destino de impresión: Microsoft Print to PDFComplete los pasos siguientes si exporta un panel de control a PDF mediante Internet Explorer enWindows.


Procedimiento

1. En la ventana de impresión de un navegador, seleccione el destino de impresión: Microsoft Print toPDF.

2. En el diálogo Microsoft Print to PDF, defina el mismo tamaño de página y orientación que seleccionóen el diálogo Exportar a PDF.

3. Pulse Aceptar.

Windows 8, Navegador: Firefox o Internet Explorer, Destino de impresión: Adobe Acrobat Print to PDFMicrosoft Print to PDF no está disponible en Windows 8 (o anterior). Por lo tanto, deberá instalar AdobeAcrobat DC u otro controlador de impresión y añadirlo como dispositivo de impresión propio.

macOS o iOS, Navegador: SafariComplete los pasos siguientes si exporta un panel de control a PDF mediante Safari en macOS o iOS.

Procedimiento

1. En la ventana de impresión del navegador, seleccione el tamaño de la página.

Nota: Si seleccionó el tamaño de página Tabloide en el diálogo IBM Cognos Analytics Exportar a PDF,seleccione 11x17 en la ventana de impresión macOS.

2. En la ventana de impresión del navegador, seleccione la misma Orientación que seleccionó en eldiálogo IBM Cognos Analytics Exportar a PDF.

3. Habilite Imprimir fondos.4. Habilite Imprimir encabezados y pies de página.5. En el menú desplegable PDF, seleccione Guardar como PDF.6. Escriba un nombre, seleccione una carpeta y pulse Guardar para guardar el PDF.

macOS, Navegador: ChromeComplete los pasos siguientes si exporta un panel de control mediante Chrome en macOS.

Procedimiento

1. En la ventana de impresión del navegador, habilite Encabezados y pies de página.2. Habilite Gráficos de fondo.3. Pulse Guardar.4. Escriba un nombre, seleccione una carpeta y pulse Guardar para guardar el PDF.

macOS, Navegador: FirefoxComplete los pasos siguientes si exporta un panel de control mediante Firefox en macOS.

Procedimiento

1. En la ventana de impresión del navegador, seleccione el tamaño de la página.

Nota: Si seleccionó el tamaño de página Tabloide en el diálogo IBM Cognos Analytics Exportar a PDF,seleccione 11x17 en la ventana de impresión macOS.

2. En la ventana de impresión del navegador, seleccione la misma Orientación que seleccionó en eldiálogo IBM Cognos Analytics Exportar a PDF.

3. Borre Ignorar Escala y Ajustar al ancho de página.4. Habilite Imprimir colores de fondo.5. Habilite Imprimir imágenes de fondo.6. En el menú desplegable PDF, seleccione Guardar como PDF.7. Escriba un nombre, seleccione una carpeta y pulse Guardar para guardar el PDF.


Compartición de activos desde la carpeta Contenido de equipoCon los compañeros puede compartir salidas de informes o paneles de control que se hallan en la carpetaContenido del equipo.

Compartición de activos desde Contenido de equipo a través del correo electrónicoPuede compartir salidas de informes o paneles de control de Cognos Analytics en la carpeta Contenido

del equipo por Correo electrónico.

Antes de empezarEl administrador debe configurar un servidor de correo antes de utilizar esta función.


Cognos Analytics le permite seleccionar Compartir en el menú contextual de un activo desde variospuntos de acceso.

• la carpeta Contenido del equipo

• la página Inicio de la lista de los activos abiertos recientemente

• el panel Resultados de la búsqueda

• el panel Reciente

Nota: En la tarea siguiente se describe el acceso al menú contextual desde la carpeta Contenido deequipo. Sin embargo, puede utilizar cualquier punto de acceso de los que figuran anteriormente.

Procedimiento

1. Guarde su panel de control o salida de informe en la carpeta Contenido de equipo.

Consejo: Otros usuarios no disponen de autorización para abrir contenido en su carpeta Micontenido.

2. Vaya al activo guardado en la carpeta Contenido de equipo.

3. Pulse el icono Más para el activo y, a continuación, en el menú contextual, pulse Compartir.

Consejo: En la barra de aplicación de la parte superior de la ventana aparece un icono Compartir

distinto cuando está visualizando contenido en el lienzo:

• Si está editando un informe o un panel de control nuevo en el lienzo y pulsa el icono Compartir en la barra de aplicación, el panel Compartir solamente le permitirá compartir el contenido de lavista actual. La salida del informe guardado anteriormente no se puede compartir pulsando el icono

Compartir en la barra de aplicación.• Si está visualizando un archivo en formato PDF de una salida de informe guardado y pulsa el icono

Compartir en la barra de aplicación, el panel Compartir solamente le permitirá compartir laversión guardada en formato PDF como un enlace o un archivo adjunto.

4. En el panel Compartir, pulse la pestaña Enviar.

Consejo: Si no aparece la pestaña Enviar, el administrador no ha configurado un servidor de correo yuna plataforma de colaboración.

5. Pulse Correo electrónico.

Consejo: Si no se muestra Correo electrónico como una plataforma, el administrador no ha realizadola tarea habilitar compartición de contenido por correo electrónico.

Aparecerá el panel Compartir con correo electrónico.


6. Busque un nombre de destinatario, grupo, rol, lista de distribución o contacto y, a continuación, pulseBuscar directorio. Repita este paso, según sea necesario.

Sugerencias:

• Para añadir una dirección de correo electrónico, escriba la dirección completa y pulse Intro.• Si comienza a escribir el nombre de alguien a quien ha enviado un correo recientemente,

rápidamente aparecerá el nombre completo y podrá seleccionarlo.• Puede acotar los resultados de la búsqueda y agilizar la recuperación escribiendo algunos

caracteres en los campos de destinatario.• Se muestran los resultados de la búsqueda para todos los espacios de nombres en los que ha

iniciado sesión. Es posible que tenga que desplazarse para ver los resultados de un espacio denombres diferente.

• También puede buscar un destinatario pulsando Directorio > espacio de nombres.

Para buscar rápidamente una entrada:

– Escriba texto en el campo Buscar.

Puede pulsar el icono Método de búsqueda para busca las entradas que contienen,empiezan por o coinciden exactamente con el texto que ha escrito.

– Pulse el icono de filtrado para acotar la vista de las entradas.7. Conserve el asunto predeterminado o escriba uno nuevo.8. Escriba el mensaje que desea enviar.

Consejo: Para asignar un formato a su mensaje, utilice los botones Estilos y Formato.9. Seleccione Incluir enlace si desea que el destinatario pulse un enlace a su contenido.

Consejo: Incluir enlace solo aparece si su contenido está ubicado en la carpeta Contenido deequipo. Otros usuarios no pueden enlazar el contenido ubicado en Mi contenido.

10. Pulse Enviar.

ResultadosEl mensaje se envía a los destinatarios seleccionados a través del correo electrónico.

Compartición de activos desde Contenido de equipo mediante SlackEn Cognos Analytics, puede enviar salidas de informes o paneles de control de Cognos Analytics de la

carpeta Contenido del equipo mediante Slack.

Para obtener más información, consulte la publicación del blog Colaboración mejorada con la integraciónde Slack en IBM Cognos Analytics 11.1

Antes de empezarEl administrador debe configurar una plataforma de colaboración antes de poder utilizar estacaracterística.


Cognos Analytics le permite seleccionar Compartir en el menú contextual de un activo desde variospuntos de acceso.

• la carpeta Contenido del equipo

• la página Inicio de la lista de los activos abiertos recientemente

• el panel Resultados de la búsqueda




• el panel Reciente

Nota: En la tarea siguiente se describe el acceso al menú contextual desde la carpeta Contenido deequipo. Sin embargo, puede utilizar cualquier punto de acceso de los que figuran anteriormente.

Procedimiento

1. Guarde su panel de control o salida de informe de Cognos Analytics en la carpeta Contenido deequipo.

Consejo: Otros usuarios no disponen de autorización para abrir contenido en su carpeta Mi contenido.2. Vaya al activo guardado en la carpeta Contenido de equipo.



distinto cuando está visualizando contenido en el lienzo:

• Si está editando un informe o un panel de control nuevo en el lienzo y pulsa el icono Compartir en la barra de aplicación, el panel Compartir solamente le permitirá compartir el contenido de lavista actual. La salida del informe guardado anteriormente no se puede compartir pulsando el icono

Compartir en la barra de aplicación.• Si está visualizando un archivo en formato PDF de una salida de informe guardado y pulsa el icono

Compartir en la barra de aplicación, el panel Compartir solamente le permitirá compartir laversión guardada en formato PDF como un enlace o un archivo adjunto.

4. En el panel Compartir, pulse la pestaña Enviar.

Consejo: Si no aparece la pestaña Enviar, el administrador no ha configurado una plataforma decolaboración.

5. Pulse nombre_plataforma_Slack.

Consejo: Si una plataforma Slack aparece en gris, el administrador ha inhabilitado la plataforma. Si noforma parte del espacio de trabajo Slack, puede unirse mediante la ventana emergente y, acontinuación, puede volver a pulsar el espacio de trabajo en Cognos Analytics para seguircompartiendo el contenido.

Aparecerá el panel Compartir con Slack: nombre_plataforma.6. Especifique un nombre de canal o destinatario.

Consejo: Empiece a teclear un nombre de canal de Slack (empezando por el símbolo hashtag (#) o unnombre de usuario de Slack si desea enviar un mensaje directo en Slack. A medida que escribe, la listade opciones posibles se filtra, hasta que puede seleccionar la que desea.

7. Escriba el mensaje que desea enviar.

Consejo: Debe incluir algún texto en el mensaje.8. Seleccione Incluir enlace si desea que el destinatario pulse un enlace a su contenido.

Consejo: Incluir enlace solo aparece si su contenido está ubicado en la carpeta Contenido de equipo.Otros usuarios no pueden enlazar el contenido ubicado en Mi contenido.

9. Pulse Enviar.

ResultadosEl mensaje se envía a los destinatarios seleccionados a través de Slack.


Enlace a contenido guardadoEn Cognos Analytics, puede crear un URL para cualquier vista en el panel de control o en el informe. Acontinuación, puede enviar el URL por correo electrónico o incrustar el URL en una página web u otropanel de control o informe.

Puede contener objetos de contenido, tales como informes y paneles de control, con un URL que abredirectamente el objeto de contenido, en lugar de tener que examinar el objeto de contenido desde lapantalla de bienvenida de Cognos Analytics. También puede incluir objetos de contenido de CognosAnalytics (excepto módulos de datos) en páginas web personalizadas. Un objeto de contenido incluido novisualiza la aplicación o las barras de navegación.

Procedimiento

1. Guarde su panel de control o salida de informe de Cognos Analytics en la carpeta Contenido deequipo.

Consejo: Otros usuarios no disponen de autorización para abrir contenido en su carpeta Mi contenido.2. Vaya a la vista que desea enviar a un compañero de trabajo.



distinto si está visualizando contenido en el lienzo. Sin embargo, si pulsa ese icono, el panelCompartir solamente le permitirá compartir el contenido desde la vista actual y no desde la salidaguardada anteriormente.

4. En el panel Compartir, pulse la pestaña Enlace.

Consejo: Puede modificar el URL para realizar otras acciones como, por ejemplo, abrir un informe paraeditarlo o ejecutar el informe, o cambiar el formato de salida del informe. Para obtener másinformación, consulte Creación de URL personalizados para visualizar y ejecutar contenido de CognosAnalytics en la publicación Manual de usuario - Cómo empezar IBM Cognos Analytics .

5. Si desea enviar el enlace a un compañero de trabajo por correo electrónico, realice lo siguiente:

a) En la sección Enlace, pulse el icono Copiar .

El URL se copia en el portapapeles.b) Pegue el URL en el correo electrónico y envíe el correo electrónico.

6. Si desea incluir el código html para su vista en una página web, vaya a la sección Inclusión de código:y siga estos pasos:a) Si desea cambiar la altura y el ancho del iframe que contendrá el código, ajuste los valores en los

campos Anchura y Altura.

b) pulse el icono Copiar .

El URL se copia en el portapapeles.c) Pegue el URL en el texto html de la página web.

Ejemplo de autenticación con contenido incorporadoEl ejemplo de contenido incorporado muestra cómo utilizar la API REST de IBM Cognos Analytics paraque un usuario inicie sesión y, a continuación, visualizar el contenido incorporado.

Procedimiento

1. Copie la carpeta contenido_incluido desde la carpeta <ubicación_instalación>\samples ala carpeta <ubicación_instalación>\webcontent.

2. Abra el archivo \webcontent\embedded_content\preLoginSample.html en un editor de textoy localice el elemento <select>:


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

3. Para cualquier espacio de nombres configurado que desee ver como una selección en la página deinicio de sesión, defina el elemento <option> dentro del elemento <select> utilizando la siguientesintaxis:

<option value="ID_espacio_nombres">nombre_espacio_nombres</option>

El ID_espacio_nombres corresponde a la propiedad Namespace ID, como se ha definido para elespacio de nombres en Cognos Configuration, bajo Seguridad > Autenticación. Elnombre_espacio_nombres puede ser cualquier palabra. No obstante, se prefiere el nombre definido enCognos Configuration.

4. Abra el archivo \webcontent\embedded_content\iFrameSample.html y sustituya los objetosiFrame por los objetos Embed iFrame de su instalación de Cognos Analytics.

5. En un navegador web, escriba http://<nombre_servidor>:<puerto>/embedded_content/preLoginSample.html

ResultadosSe muestra una página web de inicio de sesión. Después de iniciar sesión, se muestra el contenidoincorporado.

Restablecimiento de un panel de controlPuede restablecer el panel de control para revertir la última versión guardada del panel de control.

Antes de empezar

Si no puede ver la opción de restablecer el panel de control, significa que este nunca se ha guardado.

Para restablecer todos los cambios aplicados desde la última vez que guardó el panel de control, sigaestos pasos:

Procedimiento

1. Abra un panel de control guardado.2. Pulse el icono Conmutar para editar .3. Realice uno o varios cambios en el panel de control.4. Pulse el icono Cambiar a vista previa .

5. En la barra de herramientas, pulse el icono Restablecer panel de control .6. Pulse Aceptar.

El panel de control vuelve a la última vista guardada. Los cambios que haya realizado desde la últimavista guardada se perderán

Consejo: Tras guardar el panel de control, el icono Restablecer panel de control desaparece de labarra de herramientas.

Creación de paneles de control plurilingüesPuede crear un panel de control o una historia en diferentes idiomas para que los usuarios puedannavegar por su panel de control en el idioma que deseen. Esta actividad también se denominalocalización del panel de control.



En las propiedades del panel de control, en la sección Avanzadas, se encuentra la opción de idiomas. Enesta opción podrá empezar a configurar un idioma predeterminado y encontrará los diferentes idiomasdisponibles en los que puede visualizar su panel de control.

El contenido traducido puede incluir títulos de pestañas, títulos de visualización y colores de bordes delas visualizaciones. Para las propiedades de widgets de texto, los cambios en las familias de tipos deletra, tamaños, estilo, color del texto, color de relleno y color de borde también pueden capturarse en unpanel de control traducido. También puede traducir las descripciones de las imágenes, medios y widgetsde páginas web. En las historias puede traducir los nombres de escena y otros elementos.

Los usuarios pueden definir el idioma del contenido en Mis preferencias. Una vez traducido un panel decontrol, el usuario abre éste y IBM Cognos Analytics correlaciona el idioma del contenido con los idiomasdisponibles de la lista de Idiomas. Si el idioma de contenido no coincide con ningún idioma de la listaIdiomas, se visualiza el idioma predeterminado para el panel de instrumentos. Por ejemplo, si el idiomadel contenido de un usuario está establecido en francés de Canadá, cuando el usuario abre el panel decontrol, los idiomas de la lista de Idiomas se correlacionan en el orden siguiente:

• Francés (Canadá)• Francés• Francés (cualquier país)• Idioma predeterminado de la lista de Idiomas

Los usuarios también pueden seleccionar el idioma preferido para la IBM Cognos Analytics interfaz deusuario. Para obtener más información, consulte Configuración de idioma.

Procedimiento

1. Abra un panel de control.2. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Propiedades.


3. Pulse Avanzadas.4. Pulse Definir idioma predeterminado y seleccione el idioma que desea utilizar.

El primer idioma que elija será el idioma predeterminado y encabezará la lista de idiomas en el panelPropiedades del panel de control. Puede definir un idioma diferente como predeterminado en otromomento.

5. En el panel Propiedades del panel de control, en Idiomas, pulse el icono de menú correspondiente al idioma en el que desea traducir y pulse Editar traducciones.Ya puede traducir el panel de control.

6. Localice el idioma predeterminado traduciendo widgets de texto, títulos de las visualizaciones, títulosde las pestañas, etc.

7. Pulse Listo.

Nota: Si el idioma aún no se ha añadido y pulsa Listo sin realizar cambios en el panel de control, elidioma no se añadirá a la lista de Idiomas.

8. También puede descargar un archivo CSV con todas las cadenas de texto del panel de control que

necesitan localización. Para ello, pulse el icono de menú correspondiente al idiomapredeterminado, y pulse Descargar.Puede enviar esta lista a un traductor para su localización.

Nota: No puede cargar el archivo CSV. El archivo CSV traducido le servirá de referencia para quepueda traducir el panel de control a mano.


9. Pulse Añadir otro idioma y seleccione un idioma de la lista.Localice cada área traducible marcada con un icono de modo de traducción

10. Pulse Listo.

11. Para cambiar el idioma predeterminado, pulse el icono de menú correspondiente al idioma quedesea definir como predeterminado, y luego pulse Definir como predeterminado.

12. Para cambiar cualquier idioma de la lista de Idiomas por otro, pulse el icono de menú del idiomaal que desea cambiar, y luego pulse Cambiar idioma.

ResultadosEl panel de control se abre traducido en el idioma en función de los idiomas presentes en la lista deIdiomas y del conjunto de idiomas de contenido de las preferencias del usuario.

Exploración de datosPuede explorar los datos que aparecen en una visualización utilizando el título interactivo, acceder acolumnas con más o menos detalles y visualizando los detalles de un punto de datos.

AsistenteIBM Cognos Analytics incluye un asistente integrado que soporta la entrada basada en texto y le ayuda aobtener conocimientos rápidos sobre sus datos y simplificar su analítica. En tan solo unos pasos, puedeacceder a orígenes de datos clave, crear visualizaciones y arrastrarlos al lienzo Exploración o Panel decontrol. La entrada de texto solo admite el idioma inglés.

Puede utilizar dos interfaces:

1. Panel de asistente completo2. Panel de asistente compacto

Panel de asistente completo

El panel de asistente completo está formado por tres secciones: barra de herramientas, salida y campode entrada. Puede ejecutar acciones en la barra de herramientas como, por ejemplo, volver a establecerla historia. La salida se visualiza en un área desplazable que incluye todas las respuestas anteriores. Elcampo de entrada, etiquetado como Hacer una pregunta de forma predeterminada, es donde se puedeespecificar la entrada conversacional basada en texto.

Abra la vista del panel completo pulsando el icono Asistente . Si está utilizando el panel compacto,sólo en Exploración puede conmutar al panel completo pulsando Abrir en vista completa.

Panel de asistente compacto

El panel compacto sólo está disponible en la interfaz Exploración. Puede abrir el panel completopulsando Formular una pregunta en el área del panel compacto.

El panel compacto solo muestra la última entrada y respuesta. Para ver el historial completo, pulse el

enlace Abrir en vista completa en el panel compacto o el icono Asistente .

En el campo Formular una pregunta, puede pulsar la tecla de flecha arriba o flecha abajo para ver unalista de los mandatos recomendados. A medida que escribe el texto, una característica de escrituraanticipada ofrece sugerencias sobre lo que puede preguntar. Este es un gran modo de formular laspreguntas adecuadas y escribir menos.


Para repetir la última pregunta, pulse la burbuja de respuesta o utilice el acceso directo del teclado(Mayús + flecha arriba) y luego pulse Intro. Puede desplazarse por las preguntas anteriores pulsandoMayús + flecha arriba/abajo.

Las visualizaciones que aparecen en al panel Asistente están condensadas y pueden excluir algunainformación. Puede ver los detalles completos de la visualización en Explorar o Panel de control. En elAsistente, puede arrastrar visualizaciones a un lienzo de Exploración o del Panel de control.

Para borrar el historial de conversaciones y devolverlo a su estado inicial, pulse el icono Restableceren la barra de herramientas, Si especifica restablecer o borrar el resultado es el mismo. El iconoRestablecer solo se muestra en el panel completo. No está disponible en el panel compacto.

Importante: La renovación de la pestaña de navegador de Cognos Analytics también restablece suhistorial.

Mandatos del asistenteEl asistente es una potente función que le permite hacer preguntas en lenguaje natural. En este tema semuestran algunos de los mandatos que puede utilizar con el asistente.

Formular preguntas utilizando el lenguaje natural. Por ejemplo, show Profit, (Mostrar beneficios), essinónimo de list Profit, (listar beneficios), what is Profit? (¿qué son los beneficios?), tell meabout Profit (informadme de los beneficios) y Profit (Beneficios).

Estas son algunas de las preguntas que se utilizan comúnmente en un principio:help

Muestra información general y de uso general.mostrar datos

Lista todos los orígenes de datos soportados a los que tiene acceso en Mi contenido y en Contenidodel equipo. Los orígenes de datos soportados son:

• Archivos cargados (csv, tsv, xls, xlsx y zip)


• Módulos de datos• Conjunto de datos• Paquetes de Framework Manager

Nota: Consulte Enriquecer paquetes en el documento Gestión.

Cuando los resultados superen el número de elementos visualizados, pulse Más para ver hasta 100orígenes de datos. Desplácese hasta la parte inferior de la lista y pulse Menos para contraer la lista.

show source <source-name>

Visualiza una lista de campos relevantes y detalles para el origen de datos especificado. La barra deherramientas muestra el <source-name> que está en contexto. De forma predeterminada, CognosAnalytics utiliza el origen activo de su panel de control o panel de exploración. En los resultados,puede pulsar los nombres de campos para obtener más información sobre estos campos concretos.Pulsar los nombres de campos es equivalente a preguntar show column <column-name>.

Cuando los resultados superen el número de elementos visualizados, pulse Más para ver hasta 100orígenes de datos. Desplácese hasta la parte inferior de la lista y pulse Menos para contraer la lista.

show column <column-name>Se muestra información y los campos relacionados para la columna especificada. Pulsar los camposrelacionados es equivalente a preguntar show column <column1> y <column2>. Si se determina quela columna especificada tiene influenciadores, puede escribir what influences <column-name> paraver su lista de influenciadores.

what influences column <column-name>Muestra una lista de los campos que influyen en los resultados de la columna especificada.

show chart <column1> and <column2>Muestra visualizaciones que muestran la relación entre <column1> y <column2>. Desplácese por lasvisualizaciones pulsando las flechas a la izquierda y a la derecha. Cada visualización incluye un iconode información en el ángulo superior derecho. Pase el cursor por encima del icono para verdescripciones acerca de los datos subyacentes. Opcionalmente, puede especificar más columnas,pero un exceso de columnas puede dar como resultado unas visualizaciones menos eficaces.

Si pulsa Mostrar visualizaciones relacionadas se devuelven visualizaciones basadas encampos influyentes y relacionados.

Si pulsar Crear panel de control desde los gráficos se crea un nuevo panel de controlbasado en los gráficos generados más recientemente. Si escribe Crear panel de controlrelacionado se genera el mismo panel de control. Si los gráficos contienen agregaciones de nivelsuperior o inferior, estos modificadores se aplican al panel de control generado.

Aplicar agregaciones y filtros puede ayudar a añadir foco y crear visualizaciones más atractivas. Lasagregaciones incluyen total, promedio, recuento, máximo/mínimo, superior/inferior, mejor/peor, etc.Los siguientes son algunos ejemplos de agregación:show top <num> <column1> by <column2>

Muestra los valores superiores de <column1> basados en el contexto de <column2>. Porejemplo, show top 5 Sales by Region. Si no se especifica <num>, se utiliza el valorpredeterminado de 10.

<column1> es una medida agregada o no agregada, mientras que <column2> es una columnacategórica.

show average <column-name>Muestra el promedio de todos los valores encontrados en <column-name>.

how many <column-name>Si <column-name> es una categoría, se devuelve el número de elementos diferentes. Si<column-name> es una medida, se devuelve el total de la suma.

show maximum <column-name>Muestra el valor más alto encontrado en <column-name>.


show minimum <column-name>Muestra el valor más bajo encontrado en <column-name>.

show total <column-name>Muestra el total de la suma de todos los valores encontrados en <column-name>.

Puede añadir filtros para series geográficas, (tales como País o Estado), o para series temporales,(tales como Mes o Año). No está soportado filtrar por fecha en este momento. Las agregaciones yfiltros se pueden combinar para generar resultados más granulares. Los siguientes son algunosejemplos basados en datos de muestra:

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

Opcionalmente utilice K (para millares) o M (para millones).• 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

Las visualizaciones filtradas incluyen un icono de filtro ( ), que se encuentra en el ángulo superiorderecho del gráfico. Pase el ratón por el icono para ver el filtro aplicado.

create dashboardGenera un nuevo panel de control basado en el origen de datos seleccionado actualmente. Puedemodificar las visualizaciones, pestañas, el orden, etc., y guardar su nuevo panel de control. De formapredeterminada, el panel de control incluirá análisis avanzados y gráficos predictivos.

La generación automática de paneles de control para orígenes de datos más grandes puede causarproblemas de rendimiento. Como solución alternativa, puede escribir create simple dashboardpara generar un panel de control básico. A continuación, puede modificar el panel de controlsustituyendo los gráficos por visualizaciones más sofisticadas, tales como un análisis decontroladores o gráficos en espiral.

Visualización de los datos subyacentesLa bandeja de datos muestra todas las filas y columnas que están disponibles para poder realizar unanálisis.

Procedimiento

1. Pulse el icono Orígenes.


2. Revise y explore las columnas que están disponibles para su utilización.

Visualización de los datos de visualización subyacentes En la barra de herramientas de una visualización o desde la bandeja de datos puede visualizar los

datos que constituyen su visualización.

Procedimiento

1. Abra un panel de control.2. Seleccione la visualización para la que desea ver los datos.3. Pulse el icono Abrir bandeja de datos en la parte inferior del lienzo.

Si no ve el icono Abrir bandeja de datos, pulse el icono Cambiar a editar.


Los datos para la visualización seleccionada se visualizan en una tabla en la pestaña Datos devisualización.

4. Pulse el Menú de datos de visualización para alternar entre una visualización agregada odesagregada.

Cambio de columnas o miembros en una visualizaciónPuede centrarse en puntos que sean de su interés cambiando los datos que aparecen en la visualización.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización con la que desea trabajar.2. En el panel Orígenes seleccionados, expanda el activo de datos que desea utilizar.

Si hay un activo de datos diferente abierto, pulse el icono Retroceder al lado del nombre del activo dedatos que está abierto.

3. Para sustituir la columna, arrastre una nueva columna al eje.Por ejemplo, si tiene años en un eje y arrastra meses a la parte superior del mismo, verá datos parameses.

4. Para eliminar una columna, pulse el icono Menú y, a continuación, pulse Eliminar columna.

Selección de columnas desde un activo de datos distintoPuede utilizar datos de más de un activo de datos en su panel de control. Cada visualización debe utilizardatos de un único activo de datos. No puede utilizar datos de varios activos de datos en la mismavisualización.

Procedimiento

1. En el panel Orígenes seleccionados, pulse el icono Añadir un origen.

Si no ve el icono Añadir un origen, pulse el icono Retroceder al lado del nombre del activo de datosque está abierto.

2. Busque y seleccione el activo de datos que desea utilizar.3. Ahora puede arrastrar elementos del nuevo activo de datos hasta el lienzo de su panel de control.

Cómo detallar los datos más o menosExplore sus datos en distintos niveles para obtener una perspectiva más amplia o una vista másdetallada.

Nota: Si vuelve a detallar menos después de haber detallado más, podría perder filtros que se habíanaplicado. Por ejemplo, cree un filtro para incluir los datos de las regiones de ventas de Estados Unidos yCanadá. Entonces, decide profundizar acerca de Florida. Cuando vuelva a solicitar una perspectiva másamplia, el análisis ya no incluirá el Canadá en su ámbito.

Procedimiento

1. Pulse el botón derecho del ratón en la visualización.2. Para ver más detalles, pulse el icono Detallar más.


3. Para obtener una perspectiva más amplia, pulse el icono Navegar y seleccione otra columna paraexplorarla.

Trabajo con un punto de datosPuede visualizar detalles, seleccionar o realizar acciones en un punto de datos.

Acerca de esta tareaPuede trabajar con un punto de datos individual de distintas formas:

• Puede visualizar sus detalles. Es posible que desee ver los datos de una parte específica de unavisualización. Por ejemplo, una barra de visualización muestra los ingresos por ventas mensuales decada país en los que realiza ventas. La barra correspondiente al Reino Unido en enero muestra la cuotaproporcional del Reino Unido, pero no el número de ingresos.

• Puede seleccionarla. Esto permite ver el punto de datos resaltado en todas las visualizacionesrelacionadas en la pestaña actual del panel de control.

• Puede realizar acciones en el mismo. Por ejemplo, puede mantener o excluir en la visualización, detallarmás, ordenar o filtrar el mismo.

Procedimiento

1. Para ver los detalles de un punto de datos, como una barra, sección o burbuja, pase el cursor sobre elmismo.

Aparece una ayuda contextual que muestra información sobre el punto de datos.2. Para seleccionar el punto de datos, pulse sobre éste.3. Para realizar acciones sobre el punto de datos, pulse con el botón derecho del ratón sobre el mismo.

Aparece una ayuda contextual con detalles sobre el punto de datos. En la parte inferior de la ayudacontextual, aparecen los botones de acción.

Cómo volver a enlazar orígenesPuede volver a enlazar un panel de control en el mismo origen o con un origen distinto directamentedesde el panel de control.


El origen que se vuelve a enlazar (destino) debe ser del mismo tipo que el origen original. Por ejemplo, unmódulo de datos se puede volver a enlazar solamente a un módulo de datos, un paquete a un paquete yun archivo subido a un archivo subido.

Además de los tipos de origen coincidentes, se deben cumplir las siguientes condiciones:

• Todas las columnas del origen original deben existir en el origen de destino, y las propiedadesIdentificador de columnas (con mayúsculas y minúsculas coincidentes) y los tipos de datos debencoincidir. Por ejemplo, el archivo A con las columnas ColA y ColB se puede volver a enlazar al archivo A(en una carpeta distinta) con las columnas ColA y ColB. Si se vuelve a enlazar al archivo A con lascolumnas colA y colB no funcionará.

• Para paquetes y módulos de datos, deben coincidir todas las tablas del origen original deben existir enel origen de destino y en las propiedades Identificador de las tablas (con mayúsculas y minúsculascoincidentes).

• Para los archivos, el nombre del archivo de destino debe coincidir exactamente con el nombre delarchivo de origen. Todos los nombres de columna entre los dos archivos deben coincidir.

• Si el archivo es una hoja de cálculo con varias hojas, todos los nombres de las hojas deben coincidirentre los dos archivos.


Por ejemplo, las visualizaciones están enlazadas a un origen denominado "Sales_Data.xlsx". Puede volvera enlazar sus visualizaciones a un origen actualizado de "Sales_Data.xlsx" o a un origen diferentedenominado "Sales_Data.xlsx", guardado en una carpeta distinta. Si aparecen las mismas columnas enambos orígenes, las visualizaciones se actualizan automáticamente. Si las columnas no coinciden, lavisualización indica que falta un campo. Para resolver las columnas no coincidentes, expanda lavisualización y actualice manualmente las columnas.

Nota: Cuando vuelva a enlazar un origen de datos y haya varias conexiones de origen de datos e inicios desesión de origen de datos asociados a sus credenciales, aparecerá un mensaje que le solicitará queresuelva las conexiones ambiguas.

Para conmutar la conexión de origen de datos mientras está creando un panel de control o una historia,utilice Volver a enlazar en el panel Orígenes seleccionados.

Procedimiento

1. Abra el panel Orígenes seleccionados.2. Pulse el icono Más junto a un origen de datos.

3. Pulse Volver a enlazar y navegue hasta el origen de datos que desee utilizar.

Resolución de conexiones de orígenes de datos ambiguosAl abrir un panel de control o historia y encontrar que hay varias conexiones de origen de datos e iniciosde sesión de origen de datos asociados con sus credenciales, se le solicitará que resuelva las conexionesambiguas.

Procedimiento

Cuando se le solicite, seleccione una conexión para utilizarla con su origen de datos y pulse Aceptar.

Si la conexión también tiene un inicio de sesión ambiguo, se le preguntará dos veces; una sobre laconexión y otra sobre el inicio de sesión.

Acercamiento y alejamientoEs posible que a veces desee acercarse a una visualización para ver más detalles, como cuando se tratade una barra de visualización extensa. Para las visualizaciones que admiten el zoom, utilice el botón dedesplazamiento de su ratón o los iconos de la visualización para acercarse o alejarse.

Procedimiento

Para acercar o alejar, utilice la rueda del ratón.

ResultadosCuando tenga una visualización de columna que muestre los resultados de todos los años, puedeacercarse y enfocar el año que desea investigar.


Expansión y contracción de jerarquías en tablas de referencias cruzadasPuede expandir las jerarquías en una tabla de referencias cruzadas que muestra datos de un origen dedatos OLAP y ver diversos niveles de datos a la vez.


Lleve a cabo los pasos siguientes para expandir o contraer una jerarquía de tabla de referencias cruzadas.

Procedimiento

1. Abra una tabla de referencias cruzadas que esté utilizando un origen de datos OLAP.2. Pulse el icono más en una celda para expandir la jerarquía y ver los niveles de datos.3. Pulse el icono menos en una celda expandida para contraer la jerarquía.

Visualizaciones de expansiónUtilice la modalidad de foco para maximizar el tamaño de una visualización para revisar de forma rápidael contenido del gráfico.


La modalidad de foco también está disponible en la vista previa para consumidores del panel de control.

Procedimiento

1. Seleccione una visualización.


2. Pulse el icono Expandir .

VisualizacionesPuede cambiar el tipo de visualización o cambiar las columnas que se utilizan en la visualización.

Utilización de un tipo de visualización distintoLas visualizaciones comunican comparaciones, relaciones y tendencias. Resaltan y hacen más claras lascifras. Para elegir un tipo de visualización, primero tenga en cuenta lo que quiere que ilustre lavisualización y lo que hará que el público atienda a la visualización.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización con la que desea trabajar.2. Pulse el icono Cambiar visualización en la barra de herramientas.

De forma predeterminada, la barra de herramientas se halla en la parte superior del panel de control.

Pulse el icono de barra de herramientas de desacoplado si desea mover la barra deherramientas a una visualización seleccionada.

3. Pulse el tipo de visualización que desea utilizar.

Observe cómo cada tipo de visualización comunica los datos de forma distinta. Por ejemplo, utilice unavisualización en barras, columnas o líneas para comparar un conjunto de valores. Utilice unavisualización de área o línea para realizar el seguimiento de las relaciones. Utilice un mapa de árbol ola visualización circular para ver las partes de un todo.

4. Si selecciona un tipo de visualización que requiere la utilización de distintas ranuras de datos, añadauna columna a cada ranura de datos vacía que tenga un a asterisco (*) en la misma.

ÁreaUtilice un área visualización para enfatizar la magnitud del cambio a lo largo del tiempo.

Los gráficos de áreas son como gráficos de líneas, con la diferencia de que las áreas por debajo de laslíneas están rellenadas con colores o modelos. Los gráficos apilados son útiles para comparar lascontribuciones proporcionales en una categoría. Trazan el valor relativo con el que cada serie de datoscontribuye al total.

Puesto que una visualización de área aplica los resultados para cada columna o elemento, el total detodos los resultados se ve fácilmente.

Por ejemplo, una visualización de área es excelente para consultar los ingresos a lo largo del tiempo endiversos productos.

Por ejemplo, esta visualización de áreas muestra el valor de duración de clientes para cada clase devehículo por mes. Puesto que la visualización de áreas apila los resultados, puede ver los totales de cadames.


La visualización de áreas se ha creado arrastrando los siguientes elementos de datos desde el panelOrígenes:

• Arrastre el tipo Mes de caducidad en el campo Eje-x.• Arrastre Clase de vehículo al campo Color.• Arrastre Valor de duración de clientes al campo Uso crítico

Ejemplos

Puede ver un ejemplo de una visualización de nube de palabras en el informe de ejemplo Análisis delvalor de duración de clientes. Puede encontrar el ejemplo aquí: Contenido del equipo > Ejemplos >Informes > Análisis del valor de duración de clientes.

Si falta cualquier objeto de ejemplo, póngase en contacto con el administrador.

BarraUtilice una visualización de barras para comparar valores de una o más columnas, tales como las ventasde productos o las ventas de productos de cada mes.


Las visualizaciones de barras usan marcadores de datos horizontales que se disponen en grupos paracomparar valores individuales. Puede utilizar visualizaciones de la barra para comparar datos discretos omostrar tendencias a lo largo del tiempo.

Una visualización de barras puede mostrar los cambios durante un período de tiempo específico o puedecomparar y contrastar dos o más columnas durante un período de tiempo a lo largo del tiempo. Si haytantas barras que no permiten la lectura de las etiquetas, filtre los datos para centrarse en unsubconjunto de los datos o utilice un mapa de árbol.

Utilice el campo Destino para mostrar las medidas que se han de comparar con un valor de destino.

Utilice el campo y-start para definir dónde debe iniciarse la medida.

BurbujaUtilice una visualización de burbuja para mostrar relaciones entre columnas que contienen valoresnuméricos, como ingresos y beneficios.

Una visualización de burbuja utiliza puntos de datos y burbujas para trazar medidas en cualquier punto deuna escala. Se traza una medida a lo largo de cada eje. El tamaño de la burbuja representa una terceramedida. Utilice las visualizaciones de burbujas para representar datos financieros o cualquier dato en elque estén relacionados los valores de medida.

Las burbujas tienen diferentes tamaños y colores. El eje X representa una medida. El eje Y representa otramedida, y el tamaño de las burbujas representa la tercera medida. En el ejemplo que se muestra acontinuación, el color se representa como una cuarta medida.

El ejemplo que se muestra representa los meses desde la incepción de políticas.

Cree la visualización de burbuja arrastrando los elementos de datos siguientes desde Análisis de

clientes al panel Orígenes :

• Arrastre Meses desde incepción de políticas al campo eje-x.• Arrastre Importe total reclamado al campo eje-y.• Arrastre Valor de duración de clientes al campo Tamaño.


• Arrastre Estado laboral al campo Color.

Puede personalizar el gráfico de burbujas. Por ejemplo, para que se muestre el eje-x del gráfico deburbujas como se muestra en el ejemplo, siga estos pasos:

1. Pulse la visualización, a continuación, en el panel Campo , pulse el elemento de datos <Importetotal reclamado>.

2. Pulse y establezca las opciones siguientes:

• Tipo de formato: Moneda• Símbolo de moneda: K• Posición del símbolo de moneda: Fin• Número de posiciones decimales: 0• Escala: -3 (presenta valores en millares).

Para cambiar el tamaño de la visualización, pulse la visualización, a continuación, establezca la siguienteopción en el panel de propiedades:

• Tamaño - Anchura: 700 px, Altura: 300 px

Pulse para cerrar el panel Propiedades.

Ejemplos

Puede ver ejemplos de las visualizaciones en el informe de ejemplo Análisis del valor de duración declientes. Puede encontrar los ejemplos aquí: Contenido del equipo > Ejemplos > Informes > Análisisdel valor de duración de clientes.


ViñetaUtilice los gráficos de viñetas para mostrar las medidas que se deben comparar con un valor de destino.

En un centro de llamadas, se puede utilizar un gráfico de viñetas para medir las métricas como elvolumen de llamada, la velocidad de respuesta de llamada y el porcentaje de llamadas abandonadas.

En la fabricación, se puede utilizar un gráfico de viñetas para realizar el seguimiento de métricas como elnúmero de defectos y los pedidos que se envían.

En un contexto de fitness, se puede utilizar un gráfico de viñetas para medir métricas como los pasos quese toman y las calorías que se han quemado.

Las visualizaciones de viñetas comparan una medida real (la viñeta) con la medida de destino (el destino).Las visualizaciones de viñetas también relacionan las medidas comparadas con las regiones coloreadasen el fondo que proporcionan mediciones más cualitativas, tales como buenas, satisfactorias y pobres.Las visualizaciones de viñetas pueden mostrarse en tamaños pequeños, mientras que todavía setransporta información de manera efectiva.

Una visualización de viñetas presenta una sola medida primaria. Por ejemplo, los ingresos del año encurso. Y compara esa medida con una o más otras medidas para enriquecer su significado. Por ejemplo,en comparación con un destino. La medida principal se visualiza en el contexto de un rango derendimiento cualitativo, como por ejemplo, pobre, satisfactorio y bueno.

Si selecciona una visualización de viñeta, especifique los campos siguientes:

• El campo Barra real especifica la medida real.• El campo Destino especifica la medida de destino.• El campo Rango mínimo especifica el rango cualitativo mínimo.• El campo Rango de medio especifica el rango cualitativo medio.• El campo Rango máximo especifica el rango cualitativo superior.


Nota: La obtención de detalles no está disponible para una visualización de viñetas.

Asegúrese de que los rangos mínimo, medio y máximo se relacionan con la medida real y la medida dedestino.

La visualización viñetas se ha creado arrastrando los siguientes elementos de datos desde el panelOrígenes:

• Arrastre Rango mínimo al campo Rango mínimo.• Arrastre Rango mínimo al campo Rango mínimo.• Arrastre Rango máximo al campo Rango máximo.• Arrastre Rango máximo al campo Barra actual.• Arrastre Destino al campo Destino.• Arrastre Clase de vehículo al campo Datos adicionales.

Ejemplos

Puede ver un ejemplo de una visualización de viñetas en el informe de ejemplo Análisis del valor deduración de clientes. Puede encontrar el ejemplo aquí: Contenido del equipo > Ejemplos > Informes >Análisis del valor de duración de clientes.


ColumnaUtilice una visualización de columna para comparar valores de una o varias columnas, tales como ventasde productos y ventas de productos mensuales.

Las visualizaciones de columnas usan marcadores de datos verticales que se disponen en grupos paracomparar valores individuales. Utilice visualizaciones de columna para comparar datos discretos omostrar tendencias a lo largo del tiempo.

Una visualización de columna muestra un cambio en un periodo de tiempo específico o puede comparar ycontrastar dos o más columnas en un periodo de tiempo o a lo largo del tiempo. Si hay tantas barras queno permiten la lectura de las etiquetas, filtre los datos para centrarse en un subconjunto de los datos outilice un mapa de árbol.

Por ejemplo, los ingresos de cada línea de producto se agrupa por trimestre, lo que resalta el rendimientode cada trimestre.


Utilice el campo Destino para mostrar las medidas que se han de comparar con un valor de destino.

Utilice el campo y-start para definir dónde debe iniciarse la medida.

Tabla de referencias cruzadasUtilice una tabla de referencias cruzadas si desea mostrar las relaciones entre tres o más columnas. Lastablas de referencias cruzadas muestran datos en filas y columnas con información resumida en lospuntos de intersección.

Por ejemplo, esta tabla de referencias cruzadas muestra los costes de los cursos de cada departamentopor organización.

Desde la versión 11.1.4 de Cognos Analytics, puede arrastrar datos del panel Orígenes seleccionados einsertar datos en una columna/fila o arrastrar los datos encima de datos existentes para sustituirlos.


Reproductor de datosUtilice un reproductor de datos para ver una animación del impacto de una columna en las otrasvisualizaciones.

árbol de decisionesUn árbol de decisiones muestra una jerarquía conectada de cuadros para representar los valores de losregistros.

Los registros se segmentan en grupos, los cuales se denominan nodos. Cada nodo contiene registros queson estadísticamente similares entre sí con respecto al campo de destino. Por ejemplo, un nodo puedecontener los registros de los hombres que tienen más de 18 años de educación. A continuación, losnodos se pueden utilizar para predecir el valor de campo de un destino. Por ejemplo, el nodo sobre loshombres y la educación se puede utilizar para predecir el salario.

Cada rama de un árbol de decisiones corresponde a una regla de decisión. Para obtener más informaciónsobre las reglas de decisión, consulte “Visualización de reglas de decisión” en la página 49

Para mejorar el rendimiento, debido al número de filas en el origen de datos, el análisis se basa en unamuestra representativa de los datos completos.

Por ejemplo, una visualización de árbol de decisiones puede ser similar a la siguiente:

Nota: Los filtros no están soportados para las visualizaciones de árbol de decisiones.

Para obtener más información, consulte “Exploración de una visualización de árbol de decisiones” en lapágina 46.

Exploración de una visualización de árbol de decisionesSe utiliza una visualización de árbol de decisión para ilustrar cómo los datos subyacentes predicen undestino elegido y resaltan los conocimientos clave sobre el árbol de decisiones.


La fuerza predictiva de un árbol de decisión determina el grado en el que las decisiones representadaspor cada ramificación que se muestra en el árbol, predice el valor del destino.

Los árboles de decisiones tienen un único destino. Si el campo objetivo del árbol de decisiones escontinuo, los indicadores clave de conocimiento resaltan los grupos inusualmente altos o bajos. Si elcampo objetivo del árbol de decisiones es categórico, los conocimientos clave serán la modalidad del


nodo. La modalidad del nodo es la categoría o las categorías más frecuentes del campo de destino dentrodel grupo.


Cuando revise un árbol de decisiones:

• Si desea ver todos los controladores, utilice la pestaña Diagrama de árbol o la pestaña Reglas.• Si desea centrarse en los controladores clave, utilice la pestaña Expansión de árbol.

Para editar o añadir controladores de claves, pulse el en el campo objetivo.

Los conocimientos varían en función del tipo de su destino. Si predice una medida continua, por ejemplounos ingresos, la edad, o beneficios, el árbol de decisiones muestra en el nodo el valor promedio deldestino según qué condiciones se hayan dado hasta ese momento en el grupo representado por el nodo.Por ejemplo, si tiene un árbol que predice ingresos y tiene una rama que tiene un género y una ciudad. Sisigue la ruta desde hombre a Chicago, el valor que se encuentra en el nodo de Chicago es el ingresopromedio de los hombres en Chicago.

Procedimiento

1. Si tiene una medida continua, el ejemplo siguiente ilustra el árbol de decisiones.

El color muestra si el valor del nodo está asociado con valores altos, medianos o bajos del destino. Elcolor del nodo se basa en el promedio del destino de la medida. Cuanto más alto es el valor promediodel destino para un nodo, el color es más oscuro.

Por ejemplo, a continuación se muestra la visualización detallada del restaurante Spending. Laterminal internacional es un fuerte predictor del alto gasto de los restaurantes para los viajeros denegocios. La limpieza insuficiente del aeropuerto es un predictor del gasto bajo para los viajeros deconferencias y convenciones.

El minimapa lee ayuda a moverse por las áreas del árbol. El minimapa es especialmente útil si haymuchos nodos.

En este ejemplo, los cinco valores de destino más altos se indican con un número. Puede elegir entrelas opciones siguientes:

• Árbol completo. No se indican los valores más altos ni más bajos específicamente.

• Primeros cinco valores de destino más altos. Se muestran los cinco primeros valores de destino másaltos.

• Los cinco valores de destino más bajos. Se muestran los cinco valores de destino más bajos.

Si tiene una medida categórica, seleccione la categoría para la que desea ver los cinco destinosprincipales o los cinco más bajos del menú 5 primeros nodos para: o del menú 5 últimos nodospara:.

En el caso de que se haya acercado demasiado, los cinco nodos principales o los cinco últimos no sonvisibles.


2. Si tiene una medida categórica, el ejemplo siguiente muestra el árbol de decisiones.

El color muestra qué valor de campo o valores son los más representados.

En la pestaña Expansión de árbol, puede ver que si las medidas dentro del árbol de decisión sonpredictores fuertes para un valor de destino o valores de destino, los colores prevalecerán en esenodo. Los valores no significativos se dejan fuera.

Por ejemplo, se muestra a continuación la visualización detallada del estado civil en la pestañaExpansión del árbol. Muestra que ser empleado es un fuerte predictor de estar casado.

En la pestaña Diagrama de árbol, los nodos muestran visualmente la distribución de la gente porestado civil.


Visualización de reglas de decisiónUna regla de decisión predice un resultado en el campo de destino. La visualización de las reglas dedecisión le ayuda a determinar qué condiciones son más probables en un resultado específico.

Por ejemplo, tenga en cuenta algunas reglas de decisión hipotéticas que podrían predecir el abandono.Estas reglas pueden identificar las clasificaciones en función de los rangos para la edad de los clientes yel número de reclamaciones anteriores. A partir de estas reglas, puede observar que los clientes que notienen o 1 reclamación y tienen más de 50 son más propensos a abandonar la iglesia.

Cada rama de un árbol de decisiones corresponde a una regla de decisión.

Procedimiento

1. En un árbol de decisiones, pulse Reglas.2. Revise las reglas de decisión.3. Para volver a la visualización, pulse Diagrama de árbol.

Análisis de controladorUna visualización de análisis de controlador muestra los controladores clave, o predictores, para undestino determinado. Cuanto más cerca esté el controlador de la derecha, más fuerte será.

IBM Cognos Analytics utiliza algoritmos sofisticados para proporcionar conocimientos altamenteinterpretables que se basan en un modelado complejo. No tiene que saber qué pruebas estadísticas sevan a ejecutar en sus datos. Cognos Analytics selecciona las pruebas correctas para los datos.

Los controladores clave para destinos continuos y categóricos están disponibles en la visualización deanálisis de controlador en paneles de control y exploraciones.

Para obtener más información, consulte la documentación sobre Pruebas estadísticas en la publicaciónIBM Cognos Analytics Paneles de control e historias Guía del usuario.

Por ejemplo, esta visualización de análisis de controlador muestra que la combinación de la clase devehículo, el tipo de ubicación, la cobertura, el estado civil y el estado de empleo son los impulsores másfuertes del objetivo, la cantidad total de la reclamación.




Si pasa el puntero del ratón por encima de un punto de datos, la visualización del análisis del controladormuestra lo que controla el importe total de la reclamación.

Nota: Los filtros no están soportados para visualizaciones de análisis de controlador.

Mapa de calorUtilice una visualización de mapa de uso crítico para ver la relación entre columnas, representadas en unavista de tipo matriz.

Una visualización de mapa de calor utiliza el color y la intensidad del color para mostrar la relación entredos columnas.

Por ejemplo, esta visualización de mapa de uso crítico muestra el valor promedio de duración de clientespor género y educación.

Cree la visualización de mapa de uso crítico arrastrando los elementos de datos siguientes desde el panel

Orígenes :


• Arrastre Género al campo Filas.• Arrastre Educación al campo Columnas.• Arrastre Valor de duración de clientes al campo Uso crítico.

Ejemplos



JerarquíaUtilice una jerarquía cuando desee ver los datos en filas y columnas.

Por ejemplo, esta jerarquía muestra tipos de producto.

Burbuja de jerarquíaUtilice una visualización de burbuja de jerarquía cuando desee mostrar relaciones entre columnas quecontengan valores, como pérdidas netas. Es parecida a la visualización de burbuja, pero las burbujasestán bien empaquetadas en lugar de dispersadas por una cuadrícula. Las burbujas utilizan el anidadopara representar la jerarquía. Una visualización de burbuja de jerarquía muestra una gran cantidad dedatos en un espacio pequeño.


El tamaño de cada burbuja muestra una dimensión cuantitativa de cada punto de datos. Muestra muchosniveles de una jerarquía y las relaciones entre grupos basados en los atributos asignados. Utiliza eltamaño y el color de la burbuja para transmitir información comparativa sobre las categorías.

Las burbujas tienen diferentes tamaños y colores.

Por ejemplo, esta visualización de burbujas de jerarquías muestra el valor de duración de clientes porclase de vehículo y por tamaño de vehículo. Cada burbuja es una clase de vehículo diferente en untamaño de tres vehículos. El tamaño de cada burbuja lo determina el valor de duración de clientes dedicha clase de vehículo. Los colores de las burbujas se determinan por el tamaño del vehículo.

La visualización de burbujas empaquetadas jerárquicas se ha creado arrastrando los siguienteselementos de datos desde el panel Orígenes:

• Arrastre Clase de vehículo y Clase de vehículo al campo Burbujas.• Arrastre Valor de duración de clientes al campo Tamaño.• Arrastre Tamaño del vehículo al campo Color

Ejemplos




KPIUtilice una visualización KPI para mostrar un indicador de rendimiento clave (KPI) que contiene dosmedidas relacionadas, tales como ingresos reales e ingresos objetivo. Opcionalmente, puede visualizaruna sparkline y una forma descriptiva en sus visualizaciones KPI.

Una visualización KPI compara un valor base con un valor de destino y muestra la varianza entre las dosmedidas.

Por ejemplo, esta visualización KPI muestra los ingresos reales en rojo con una flecha abajo que indicaque han bajado los ingresos en comparación con el valor de destino. En este caso, el valor de destino sonlos ingresos objetivo. Una sparkline muestra la forma de la variación a lo largo del tiempo y tiene el mismocolor que el valor base.

Cree una visualización KPI similar arrastrando las medidas de su propio origen de datos a los campos deuna visualización KPI vacía:

1. En la barra lateral, pulse el icono Visualizaciones y luego pulse KPI.2. Arrastre una medida al campo Valor de destino.3. Arrastre otra medida al campo Valor base. Este es el valor de destino real.4. Arrastre otra medida al campo Tiempo. Este valor crea una sparkline de su visualización KPI. Puede

añadir varias medidas, por ejemplo Años y Meses, al campo Tiempo.

Utilice las propiedades para personalizar una visualización KPI. Por ejemplo, de forma predeterminada,las propiedades se establecen en un color verde condicional cuando se cumple el valor de destino y en uncolor rojo condicional si no se cumple el valor de destino. Para visualizar el destino actual en otro color,puede seleccionar el conmutador Color condicional para desactivar la función y, a continuación,seleccionar un color en Color de elemento.

Realice los pasos siguientes para inhabilitar la función Color condicional y seleccione un colorpersonalizado para el valor base y sparkline:

1. Seleccione la visualización KPI en su panel de control.


2. Pulse el icono Propiedades .3. En la pestaña Visualización, pulse Color. El conmutador Color condicional está habilitado de forma

predeterminada.4. Seleccione el conmutador Color condicional para inhabilitar los colores rojo y verde condicionales.5. En Color de elemento, seleccione un color.

Cuando está habilitado el Color condicional, puede personalizar las propiedades de la visualización KPI.La información siguiente describe cada una de las propiedades KPI bajo Establecer rango:

• Escalado

Utilice la propiedad Escala para elegir entre Numérico o Porcentaje cuando se seleccionan los valorespara los rangos. Seleccione Numérico para utilizar el rango con el que comparar el valor base.Seleccione Porcentaje para ver una comparación del porcentaje del valor base con el valor de destino.

• Número de rangos

Puede elegir los rangos 1 - 3.

La información siguiente describe las propiedades KPI bajo Establecer rango:

• Valor inicial y Valor final

Seleccione un rango y establezca Valor inicial y Valor final.

Consejo: No puede especificar Mínimo y Máximo como valores. Para restaurar el valor Mínimo delValor inicial en el primer rango del valor, o el valor Máximo del Valor final en el último rango, suprimael campo que desee restaurar.

• Color de texto

Seleccione un rango y establezca el color del valor base, sparkline y forma de indicador.• Forma de indicador

Seleccione un rango y elija una forma para mostrarla en la visualización KPI cuando el valor base estéincluido entre el valor inicial y el valor final del rango. Por ejemplo, es posible que desee mostrar unaflecha abajo cuando el valor base esté por debajo de un umbral determinado en comparación con elvalor de destino.

La información siguiente describe cómo ocultar la sparkline:

• Para ocultar la sparkline, en la pestaña Visualización, bajo Gráfico, seleccione el conmutador Mostrarsparkline para inhabilitar la característica.

Mapa heredadoUtilice un mapa heredado cuando desee ver los patrones en los datos por geografía. Puede utilizar unmapa heredado cuando no esté conectado a Internet.

Por ejemplo, esta visualización de mapas heredados muestra los ingresos por país minorista con el colormás oscuro que indica mayores ingresos.


Para obtener más información, consulte https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEP7J_11.1.0/com.ibm.swg.ba.cognos.ug_ca_legacymaps.doc/ug_ca_legacymaps.pdf.

LíneaUtilice una visualización de línea para mostrar tendencias conforme avanza el tiempo.

Una visualización de líneas puede comparar las tendencias y los ciclos, inferir relaciones entre lasvariables o mostrar el rendimiento de una sola variable en el tiempo.

Para que una visualización de líneas sea eficaz, utilice una columna temporal en el eje x, como años,trimestres, meses o días. Si el eje x muestra algo distinto, como el Canadá, Países Bajos, Reino Unido yEstados Unidos, utilice una visualización de barra o columna.

Por ejemplo, esta visualización de línea muestra la tendencia en los costes de los cursos pordepartamento durante el año.


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

Línea y columnaUtiliza una visualización de línea y columna para resaltar relaciones entre múltiples series de datoscombinando barras y líneas con una visualización.

Por ejemplo, esta visualización de línea y columna muestra la relación entre el coste del curso y losgastos totales por departamento.

ListaUtilice una visualización de lista para crear una visión general de los datos de forma jerárquica.

Otro uso de la visualización de lista es crear el widget de filtro. El ejemplo siguiente muestra cómo puedeutilizar la visualización de lista como un widget de filtro.


MapaUtilice un mapa cuando quiera ver los modelos de sus datos según la geografía.

El activo de datos debe contener datos geográficos, tales como países, estados, provincias o continentes.

Nota: Los mapas no muestran animaciones si se definen los valores del sistema para facilitar el acceso envalores para que no se muestren las animaciones.

Los mapas de Cognos Analytics dan soporte a los siguientes continentes:

• Norteamérica• Sudamérica• África• Asia• Europa• Antártica• Oceanía

Para determinar si una columna tiene datos de mapa, Cognos Analytics analiza una muestra de 2000valores en la columna de ubicación en busca de nombres de lugares reconocibles. Si se reconoce el 80 %o más como valores de mapa, Cognos Analytics genera un mapa.

Por ejemplo, tiene cuatro países en la columna de su ubicación: Brasil, China, India y Rusia. El errortipográfico de India hace que solo el 75 % de los valores sean nombres de lugares reconocibles, por loque no se podrá ver un mapa como punto de partida. No obstante, si existen cinco países y uno de ellostiene un error tipográfico, el mapa se verá.

Por ejemplo, esta visualización de mapa muestra los ingresos por país minorista con el color más oscuroque indica mayores ingresos.


MarimekkoUna visualización Marimekko es similar a una visualización de columna apilada. Muestra los datos através de varias alturas e incluye una dimensión adicional de los datos a través de diferentes anchuras decolumna. El ancho de las columnas se basa en el valor que se asigna al campo de ancho. La altura de cadasegmento individual es un porcentaje del valor total respectivo de la columna.

Puede detectar rápidamente segmentos grandes como, por ejemplo, una vertical específica que tiene unagran parte de una región. También puede identificar espacios en blanco, como por ejemplo una verticalsubrepresentada en una región específica.

La visualización Marimekko es útil para comparaciones de parte a entero, donde es necesario mostrar unamedida/variable extra.

La visualización Marimekko permite que los datos se describan simultáneamente en dos dimensiones.Por ejemplo, los segmentos de mercado a menudo se extienden por el eje X, correspondiendo la anchurade cada columna al valor financiero de un segmento. Puede utilizar visualizaciones marimekko en casos,por ejemplo, donde desea mostrar la contribución de ingresos por línea de producto. O el productointerno bruto por país.

La visualización Marimekko puede mostrar el número total o parcial. Si desea utilizar porcentajes apiladosen lugar de un número, utilice la opción Mostrar como gráfico de porcentaje apilado.

El ejemplo siguiente muestra la contribución del valor de duración de clientes y estado de empleo en lasdiferentes clases de vehículos con la opción Mostrar como gráfico de porcentajes apilados habilitada.


La visualización marimekko se ha creado arrastrando los siguientes elementos de datos desde el panelOrígenes:

• Arrastre el tipo Clase de vehículo al campo Barras.• Arrastre Valor de duración de clientes al campo Longitud.• Arrastre Estado laboral al campo Color

Ejemplos



RedUtilice una visualización de red si desea ver las conexiones entre columnas de su activo de datos. Unavisualización resulta una buena opción para mostrar conexiones, redes y puntos de intersección.

Las visualizaciones de red muestran un conjunto de nodos, representados por símbolos, y enlaces,representados por vías de acceso, para mostrar la relación entre entidades o elementos.

Utilice los campos Desde y Hasta para definir la relación que desea investigar.

Por ejemplo, una visualización de red puede mostrar la aceptación de oferta por clase de vehículo.


Cree la visualización de red arrastrando los siguientes elementos de datos desde la sección Ofertas al

panel Orígenes :

• Arrastre Oferta al campo Desde.• Arrastre Clase de vehículo al campo Hasta.• Arrastre Aceptado al campo Anchura de línea.

A continuación, establezca las propiedades de tamaño y nodo.

1. Pulse la visualización y, a continuación, pulse . Establezca las opciones siguientes en el panelPropiedades:

• Tamaño - Anchura: 500 px, Altura: 300 px• Tamaño mínimo de nodos: 20• Tamaño máximo de nodos: 100

2. Pulse para cerrar el panel Propiedades.

Ejemplos



Burbuja empaquetadaUtilice una visualización de burbuja cuando desee mostrar relaciones entre columnas que contenganvalores numéricos como ingresos. Es parecida a la visualización de burbuja, pero las burbujas están bienempaquetadas en lugar de dispersadas por una cuadrícula. Una visualización de burbuja empaquetadamuestra una gran cantidad de datos en un espacio pequeño.

Las burbujas tienen diferentes tamaños y colores.

Por ejemplo, esta visualización de burbujas empaquetadas muestra contrataciones externas pordepartamento. Cada burbuja es un departamento distinto. El tamaño de cada burbuja viene determinadopor el número de contrataciones externas del departamento.


Gráfico circularUtilice una visualización circular para resaltar proporciones. Cada sección muestra la relación relativa acada parte del conjunto.

Por ejemplo, esta visualización circular muestra el número de días del curso de cada departamento.

PuntoUtilice la visualización de punto para mostrar tendencias conforme avanza el tiempo.

Una visualización de punto puede comparar tendencias y ciclos, inferir relaciones entre variables omostrar como rinde una única variable conforme avanza el tiempo.


Una visualización de punto se parece a un gráfico de líneas sin líneas de conexión.

Para que una visualización de líneas sea eficaz, el eje X debe mostrar el tiempo, como por ejemplo años,trimestres, meses o días. Si el eje x muestra algo distinto, por ejemplo el Canadá, los Países Bajos, elReino Unido y los Estados Unidos, utilice una visualización de barras.

Los valores de datos se trazan verticalmente.

Por ejemplo, esta visualización de línea muestra los ingresos de un trimestre por tipo de método depedido. Los pedidos web han crecido dramáticamente durante este período.

RadialEn una visualización radial, cada barra aparece en un círculo con barras más largas que representanvalores más grandes. Pase el cursor por encima de una barra para ver detalles sobre la misma, como elvalor exacto representado por la barra. Cada barra empieza a las 12 del mediodía en el sentido de lasagujas del reloj para los valores positivos y en sentido contrario a las agujas del reloj para los valoresnegativos.

Las visualizaciones radiales, también conocidas como gráficos de marcación o velocímetros, muestraninformación en forma de lectura en un dial. La visualización radial solo es válida con una categoría.

Por ejemplo, esta visualización muestra las renovaciones por tipo de oferta y género.


Cree la visualización radial arrastrando los siguientes elementos de datos desde la sección Análisis de

clientes al panel Orígenes :

• Arrastre Renovar tipo de oferta al campo Barras.• Arrastre Número de políticas al campo Longitud.• Arrastre Género al campo Color.

El paso siguiente es establecer las propiedades de clasificación para Renovar tipo de oferta y Género.

1. Pulse la visualización, a continuación en el panel Datos pulse el elemento de datos <Renovar tipo deoferta>.

2. Pulse 3. En el panel Propiedades, para Orden de clasificación, seleccione Ascendente.4. En el panel Datos, pulse el elemento de datos <Género>.5. En el panel Propiedades, para Orden de clasificación, seleccione Descendente.

6. Pulse para cerrar el panel Propiedades.

Ejemplos



DispersiónLas visualizaciones de dispersión utilizan puntos de datos para trazar dos medidas en cualquier lugar a lolargo de una escala, no solo en las marcas de escala regulares.

Las visualizaciones de dispersión son útiles para explorar correlaciones entre diferentes conjuntos dedatos.

En el ejemplo siguiente se muestra la correlación entre los ingresos y el beneficio bruto de cada tipo deproducto.


EspiralUna visualización en espiral muestra los controladores clave, o los predictores, para un destinodeterminado. Cuanto más cerca esté el controlador del centro, más fuerte será.

IBM Cognos Analytics utiliza algoritmos sofisticados para proporcionar conocimientos altamenteinterpretables que se basan en un modelado complejo. No tiene que saber qué pruebas estadísticas sevan a ejecutar en sus datos. Cognos Analytics selecciona las pruebas correctas para los datos.

Los controladores clave para destinos continuos y categóricos están disponibles en la visualización enespiral y las exploraciones.

Para obtener más información, consulte la documentación sobre Pruebas estadísticas en la publicaciónIBM Cognos Analytics Paneles de control e historias Guía del usuario.

Por ejemplo, esta visualización en espiral muestra que la combinación de la clase de vehículo, el tipo deubicación, la cobertura, el estado civil y el estado de empleo son los impulsores más fuertes del objetivo,la cantidad total de la reclamación.

Puede excluir los controladores del análisis. Pulse con el botón derecho del ratón sobre un controlador y

pulse el icono Editar controladores . Seleccione los controladores que desea incluir en el análisis.




Nota: Los filtros no están soportados para visualizaciones en espiral.

Barras apiladasUtilice una visualización de barras apiladas para comparar contribuciones proporcionales para cadaelemento con el total, como ventas de productos y ventas de productos mensuales.

Una visualización de barras apiladas puede mostrar los cambios producidos durante un período detiempo específico o comparar las contribuciones proporcionales de cada elemento con el total. Si haytantas barras que no permiten la lectura de las etiquetas, filtre los datos para centrarse en unsubconjunto de los datos o utilice un mapa de árbol.

Columna apiladautilice la visualización de columnas apiladas para comparar las contribuciones proporcionales de cadaelemento con el total, como las ventas de productos y las ventas de productos mensuales.


Una visualización de columnas apiladas puede mostrar los cambios durante un período de tiempoespecífico o puede comparar las contribuciones proporcionales de cada elemento con el total. Si haytantas barras que no permiten la lectura de las etiquetas, filtre los datos para centrarse en unsubconjunto de los datos o utilice un mapa de árbol.

ResumenUtilice una visualización de resumen si desea ver el total de una medida o el recuento de una columnacategórica.

Por ejemplo, esta visualización de resumen muestra los ingresos totales de todos los tipos de producto.

Por ejemplo, esta visualización de resumen muestra el número de departamentos de su organización.


ExpansiónSe utiliza una visualización de expansión para ilustrar cómo los datos subyacentes predicen un destinoelegido y resaltan los conocimientos clave.

Para obtener más información sobre la visualización de proyección solar, consulte “Exploración de unavisualización de árbol de decisiones” en la página 46.

TablaUtilice una tabla para mostrar información detallada de su base de datos, como listas de productos ylistas de clientes. Una tabla muestra datos en filas y columnas. Cada columna muestra todos los valorespara un elemento de datos de la base de datos o un cálculo que se basa en los elementos de datos de labase de datos.

Por ejemplo, esta tabla muestra el coste del curso de cada departamento.

Adición de más columnas a una tabla

Puede centrarse en puntos que sean de su interés añadiendo más datos a la visualización.

1. Arrastre otra columna al campo en la que desee los datos adicionales.2. Suelte la columna al lado de la columna existente.

Desde la versión 11.1.4 de Cognos Analytics, puede arrastrar datos del panel Orígenes seleccionados einsertar datos en una columna/fila o arrastrar los datos encima de datos existentes para sustituirlos.


Mapa de árbolUtilice una visualización de mapa de árbol para identificar modelos y excepciones en un activo de datosextenso y complejo.

Los mapas de árbol muestran relaciones entre un gran número de componentes utilizando la codificaciónde tamaño y color en un conjunto de rectángulos anidados.

Un mapa de árbol coloreado por categoría identifica la categoría nivel 1 por color. Los tamaños de losrectángulos representan los valores. En un mapa de árbol coloreado por valor, los tamaños de losrectángulos representan uno de los valores y el color representa un segundo conjunto de valores. Noutilice datos que incluyan números negativos. Los mapas de árbol omiten los números negativos.

Muchos activos de datos tienen una estructura jerárquica. Por ejemplo, puede tener datos acerca delmargen de beneficio de alimentos en una tienda de comestibles. Bajo la categoría general de frutas, hayuna categoría para cítricos. Aparecen listados varios cítricos, como pomelos, naranjas y limones. Un mapade árbol le indica cómo está rindiendo cada uno de los cítricos cuando se comparan entre sí y con otrostipos de alimentos.

Por ejemplo, esta visualización de mapa de árbol muestra los costes del curso por organización.

Para anular la selección de un recuadro que haya seleccionado, Ctrl+click el recuadro seleccionado.

CascadaUtilice una visualización de cascada para comprender el efecto acumulativo que tiene una serie devalores positivos y negativos sobre un valor inicial. Las barras de una visualización de cascada no sontotales.

Una visualización en cascada muestra como aumenta y disminuye un valor inicial mediante una serie devalores intermedios, que genera un valor acumulativo final visualizado en la columna del extremoderecho. Los valores intermedios pueden estar basados en el tiempo o en categorías.

Las siguientes son algunas visualizaciones en cascada de ejemplo:

• Visualizar los ingresos netos después de añadir los aumentos y descensos de ingresos y costes parauna empresa a lo largo de un trimestre.

• Las ventas acumulativas de productos a lo largo de un año con un total anual.


Esta visualización en cascada muestra el delta de asegurado por mes.

Creación de una visualización en cascada

1. Cree un nuevo panel de control.2. Abra el módulo de datos de ejemplo: Seleccionar un origen > Contenido del equipo > Ejemplos >

Datos > Análisis del cliente.3. Pulse Visualizaciones y pulse Cascada para añadir la visualización en cascada al panel de control.4. Pulse Orígenes

5. Arrastre los elementos de datos siguientes desde la sección Asegurados:

• Arrastre Mes al eje-x.• Arrastre Delta al eje-y.

6. Establezca las propiedades para el elemento de datos Delta. Pulse , seleccione Formato > Moneday establezca las opciones siguientes:

• Abreviar• Moneda: Predeterminado• Visualización de moneda: Predeterminado

Pulse para cerrar el panel.7. Establezca las propiedades del diseño de la visualización. Pulse

En la pestaña Visualización puede establecer las opciones de color de columna, eje, posición deleyenda y gráfico.

Por ejemplo, establezca estas opciones

• Color de columna de totales positivos: #8DC945• Mostrar leyenda: Desactivado

En la pestaña General, puede establecer el aspecto, diseño, posición y tamaño.

Nota: Las propiedades de tamaño se establecen como un porcentaje si la propiedad Panel de control> Lienzo > Posicionamiento de diseño está establecida en Relativo, y en px si se ha establecido


Posicionamiento de diseño en Absoluto. Para obtener más información, consulte “Configuración dela página en un panel de control” en la página 12.

Cuando haya terminado, pulse

para cerrar el panel Propiedades.8. Pulse Contraer

para devolver la visualización en cascada al panel de control.

Nube de palabrasUtilice una visualización de nube de palabras cuando desee ver una visualización basada en texto de unacolumna. La altura del texto representa la escala. El propio nombre representa los diferentes miembrosde la columna.

Consejo: El activo de datos debería contener al menos 15 columnas y al menos 100 filas para crear unanube de palabras efectiva.

Por ejemplo, esta visualización de nube de palabras muestra el valor del tiempo de vida del cliente portamaño y clase de vehículo.

La nube de palabras se ha creado arrastrando los siguientes elementos de datos desde el panel Orígenes:

• Arrastre el tipo de Tamaño de vehículo al campo Palabras.• Arrastre el CLTV promedio al campo Tamaño.• Arrastre Clase de vehículo al campo Color

Ejemplos




Percepciones en visualizacionesIBM Cognos Analytics proporciona información analítica que le ayuda a detectar y validar relacionesimportantes y diferencias significativas en función de los datos que presenta la visualización.

La información está disponible pulsando el icono Información de las visualizaciones elegibles. Alactivar los conocimientos, el resumen aparece en el recuadro Conocimientos y los elementos devisualización relacionados se resaltan y se proporcionan detalles en el mensaje de ayuda contextualcorrespondiente. Puede controlar cada uno de los conocimientos disponibles por separado.

Procedimiento

1. En una visualización que dé soporte a conocimientos, pulse el icono Conocimientos .2. En función de la visualización, se muestran los siguientes conocimientos:

• Promedio Proporciona la media del valor de destino visualizado.• Fuerza predictiva Muestra la fuerza predictiva de la relación entre los campos objetivo y explicativo.• Línea de ajuste Muestra cuándo existe una relación lineal o cuadrática entre los campos objetivo y

explicativo.• Diferencias significativas Muestra los valores que son más altos o menos que el promedio o la

tendencia.• Más frecuente Muestra los valores que se notifican con más frecuencia.

Importar una visualización personalizada a un panel de controlPuede importar visualizaciones personalizadas a su panel de control de IBM Cognos Analytics.


Para obtener más información sobre el desarrollo de visualizaciones personalizadas, consulte eldocumento Desarrollo de visualizaciones personalizadas en la publicación IBM Cognos AnalyticsVisualizaciones personalizadas Guía del desarrollador.

Procedimiento

1. Crear un panel de control.

2. Pulse el icono Visualización en la barra de herramientas.3. Pulse la pestaña Personalizar.

Si no hay visualizaciones personalizadas disponibles, es posible añadir una visualización personalizadamediante el icono Añadir una visualización personalizada

de la pestaña Personalizar.4. En el panel Visualizaciones personalizadas, seleccione la visualización personalizada que desea

utilizar.

Previsión en las visualizacionesLa función de previsión proporciona el modelado de datos de series temporales y previsiones basadas enlos datos presentados en las visualizaciones correspondientes.

La función de previsión se controla mediante el cuadro de diálogo Previsión disponible en el ánguloderecho de cada visualización elegible. Una visualización es elegible si tanto el tipo de visualización comolos datos especificados están soportados para la previsión. Cuando está disponible el cuadro de diálogoPrevisión y está activada la función, se realiza la estimación de los modelos de series temporales y lasprevisiones calculadas se muestran en la visualización. El cuadro de diálogo Previsión contiene controlesde usuario que ayudan a generar modelos adecuados, previsiones y los límites de confianzacorrespondientes. Todos los resultados se actualizan cuando se ajusta cualquiera de los controles.


Mientras se muestran las previsiones y los límites de confianza o mientras están disponibles en lavisualización, la especificación del modelo de series temporales y el resumen del proceso de datos estándisponibles en los detalles de estadísticas de previsión que se encuentran en la bandeja de datos debajode la visualización.

La sugerencia correspondiente a un valor futuro muestra el punto del tiempo correspondiente, el valor deprevisión, así como un límite superior e inferior para el valor de previsión. Los valores de previsión y loslímites de confianza se muestran en una visualización.

Procedimiento

1. En una visualización que soporta la previsión, pulse el icono Previsión .2. En función de la visualización, se muestran las opciones de previsión siguientes:

Periodos de previsiónEl número de pasos para la previsión posterior.El valor predeterminado es Automático, el cual es el 20% de la longitud de los datos históricos.Los valores que falten al final de una serie en particular también se pronosticarán pero no contaránen el número especificado de periodos de previsión.

Últimos periodos ignoradosHace caso omiso a una cantidad de puntos de datos especificado al final de una serie temporalcuando se crea el modelo y se realizan las previsiones. Los valores que faltan al final de una parteno omitida de una serie también se pronosticarán. Se debe especificar el valor Últimos periodosignorados como un entero no negativo como, por ejemplo: 0, 1, 2, 3.El valor predeterminado es 0. Si no hay ningún valor que falte, se utilizan todos los datos históricosen la generación del modelo y el primer punto de previsión se muestra después del último puntode datos históricos. Se pueden ignorar hasta 100 puntos de datos.


Si se hace caso omiso del último periodo de datos puede resultar útil cuando los datos sonincompletos. Por ejemplo, es posible que esté realizando una previsión a mitad de mes. Excluyaeste mes de la previsión estableciendo Últimos periodos ignorados en 1.

La siguiente visualización muestra una previsión que ignora los resultados de septiembreestableciendo Últimos periodos ignorados en 1.

Nivel de confianzaLa certeza con la que se espera que el valor verdadero esté en el rango concreto. Para ver elintervalo de confianza correspondiente pase el cursor por cualquier valor de previsión paraobtener una sugerencia. El intervalo de confianza se muestra como el límite superior e inferior.Puede seleccionar 3 límites de confianza diferentes: 90%, 95% y 99%. El valor predeterminado esel 95% y el límite inferior y superior definen el rango en que puede estar un 95% seguro de que elvalor verdadero está dentro de dicho rango.

Periodo estacionalLa estacionalidad con la que se ha de crear el modelo. La estacionalidad es cuando la serietemporal tiene una variación cíclica predecible. Por ejemplo, cada año durante un periodovacacional.

El valor predeterminado es Automático. El valor Automático detecta automáticamente laestacionalidad creando varios modelos con diferentes periodos estacionales y seleccionando elmejor.

Puede especificar la estacionalidad especificando un entero negativo, por ejemplo: 0, 1, 2, 3 comoel periodo estacional.Para especificar un modelo no estacional, establezca el Periodo estacional en 0 o 1. Solo semuestra un modelo con la estacionalidad especificada por el usuario si el modelo estacional esmás preciso que todos los modelos no estacionales


Visualizaciones recomendadasIBM Cognos Analytics proporciona un número de visualizaciones recomendadas en función de los datoscon los que está trabajando.

Utilizando un conducto de aprendizaje automático que se deriva de los datos de formación y de la entradade los especialistas de visualización, Cognos Analytics coincide con sus datos con las visualizaciones quemuestran sus datos.

Cuando se arrastra una medida o una columna al lienzo,Cognos Analytics elige una visualizaciónrecomendada para usted. Puede cambiarlo seleccionando otra visualización de Visualizacionesrecomendadas o de Todas las visualizaciones.

Resaltado con color de los datos con formateo condicionalEl formateo condicional permite ver la distribución de los datos y resaltar los puntos de datosexcepcionales con colores en las visualizaciones de tabla o de tabla de referencias cruzadas. Por ejemplo,puede resaltar en rojo las cifras de ventas bajas o utilizar el color verde para resaltar las cifras de ventaspor encima de un umbral determinado.

Procedimiento

1. Seleccione una visualización de tabla o de tabla de referencias cruzadas y pulse la pestaña Campos

.2. Arrastre la medida que desea resaltar al campo Color.

3. Para editar el formateo condicional, pulse .

Utilice los controles deslizantes de la parte inferior de la visualización

• Puede añadir un punto de arrastre a otra categoría de color. Puede mostrar un máximo de cincocategorías de colores en el deslizador. Para añadir un punto de arrastre, pulse el lienzo bajo eldeslizador, cerca de donde desee que aparezca el nuevo punto de arrastre.

• Puede expandir manualmente el rango de valores del deslizador. Pulse el primer o el último punto

de arrastre del deslizador y arrástrelo fuera del rango actual. Los valores del deslizador seincrementarán.

• Puede eliminar un punto de arrastre del deslizador. Para hacerlo, pulse con el botón derecho del

ratón sobre el punto de arrastre y pulse el icono Suprimir. 4. Para utilizar una paleta de colores distinta o para cambiar el orden de los colores en la paleta,

seleccione la visualización y luego el icono Propiedades. 5. En Color, pulse Cambiar paleta condicional.6. Seleccione una paleta de colores diferente.

Agrupación de los datos Puede agrupar automáticamente los datos en bins para organizar y visualizar todos los datos en

una visualización.


Active la función Autoagrupar cuando haya demasiados datos para visualizar, o siempre que quieraagrupar los datos.

Nota: Autoagrupar sólo se puede aplicar a las medidas y a las bases de datos relacionales. Si estáutilizando un paquete OLAP, la opción Autoagrupar no está disponible.


Procedimiento

1. Expanda la visualización.

2. Seleccione una medida de un campo que no sea de medida, pulse el icono Más y pulseAutogrupo.

3. Pulse el botón de conmutación para habilitar Autoagrupar.4. En el campo Número de grupos, escriba un número en el rango de 5 a 100 para establecer cuántos

grupos se van a visualizar.

Nota: Es posible que no vea el número exacto de grupos que ha establecido en el campo Número degrupos porque cuando un grupo no tiene un valor, no se visualiza.

Opciones del eje de valoresCon las opciones del eje de valores, puede corregir el eje de valores en las visualizaciones elegibles.

Acerca de esta tareaEstán disponibles las opciones siguientes:

• Eje del valor muestra origen cero

Con la opción Eje del valor muestra origen cero se puede definir si desea que se muestre o que seoculte el origen cero en el eje del valor.

• Intervalo de marca del eje del valor

Con la opción, Intervalo de marca del eje del valor puede definir el intervalo en el eje del valor.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización y pulse el icono Propiedades

.2. En la pestaña Visualización, en Gráfico, defina las opciones siguientes:

• Eje del valor muestra origen cero• Intervalo de marca del eje del valor: Especifique un valor entero.

Creación de grupos de datos personalizadosPuede organizar los datos de columnas en grupos personalizados, de modo que resulte más fácil leer yanalizar los datos. Cree los grupos de datos personalizados directamente en el panel de control sin tenerque abrir el componente de modelado de datos.


Realice los pasos siguientes para crear un grupo, ver qué columnas se incluyen en el grupo, editar elnombre del grupo o eliminar un grupo.

Procedimiento

1. Abra una visualización que tenga una medida.2. Pulse cualquier espacio en blanco en la visualización.

Aparece una barra de herramientas.

3. Pulse el icono Seleccionar herramienta en la barra de herramientas.4. Seleccione las columnas que desea incluir en un grupo personalizado.


Consejo: De forma alternativa, pulse la tecla Crtl y pulse una o varias columnas que desee incluir enun grupo personalizado.

5. Pulse la tecla Ctrl y pulse una de las columnas.Se muestra un menú.

6. En el menú, pulse el icono Grupo de datos personalizado .7. Escriba un nombre para el grupo de datos personalizado y pulse Aceptar.8. Verá las columnas incluidas en un grupo de datos personalizado:

a) Pulse la tecla Ctrl y pulse la columna del grupo de datos personalizado en una visualización y

pulse el icono Obtención de detalles .Se muestran las columnas individuales por separado que forman parte del grupo de datospersonalizado.

b) Para volver a visualizar el grupo de datos personalizado como una columna, pulse la tecla Ctrl ypulse una columna, a continuación, pulse el icono Atrás .

9. Para editar el nombre de un grupo de datos personalizado:a) Pulse Ctrl y pulse la columna del grupo de datos personalizado en una visualización y, a

continuación, pulse el icono Grupo de datos personalizado .b) Pulse Cambiar nombre, escriba un nombre y pulse Aceptar.

10. Para eliminar un grupo de datos personalizado:a) Pulse Ctrl y pulse la columna del grupo de datos personalizado en la visualización y, a

continuación, pulse el icono Grupo de datos personalizado .b) Pulse Desagrupar.

Se elimina el grupo de datos personalizado de la visualización.

Resultados

Sus grupos de datos personalizados se muestran en la bandeja de datos del panel de control y en lasranuras de datos de las visualizaciones que utilizan grupos de datos personalizados. Los grupos de datospersonalizados no se muestran en el panel Orígenes seleccionados.

Cómo mostrar u ocultar filas y columnas en una tabla de referencias cruzadasMostrar u ocultar filas y columnas individuales en una tabla de referencias cruzadas y mantener losvalores correctos en las celdas Resumen.

Procedimiento

1. Pulse el botón derecho del ratón en la fila o en la columna de una tabla de referencias cruzadas quedesee ocultar.

2. Seleccione Ocultar .Se visualizará una línea azul que indica que existen valores ocultos.

3. Efectúe una doble pulsación sobre la barra azul para ver los valores ocultos.4. Para ver todos los valores ocultos, desde la barra de herramientas de una visualización, seleccione

Mostrar todo .


Cómo mostrar los datos como puntos en una visualizaciónUtilice la ranura de datos Puntos para que se muestren los datos por cada uno de los valores de unacolumna como un punto de la visualización.

Procedimiento

1. Abra una visualización que tenga un campo de datos Puntos.

2. Arrastre la medida para la que desea mostrar los puntos al campo de datos Puntos.3. Cierre la visualización.

Cómo mostrar los datos como puntos redimensionables en una visualizaciónUtilice la ranura de datos Tamaño para incluir los valores de una columna definiendo el tamaño de cadapunto de la visualización.

Procedimiento

1. Abra una visualización que tenga un campo de datos Tamaño.

2. Arrastre la medida para la que desea mostrar los puntos al campo de datos Tamaño.3. Cierre la visualización.

Repetición de una visualización por fila o columnaPuede repetir una visualización para cada miembro especificado de una fila o columna.

Por ejemplo, tiene una visualización circular que muestra la proporción de contrataciones internas pordepartamento.


La adición de "Año" a la ranura de datos Repetir (fila) sustituye la visualización única por unavisualización anual.


Procedimiento

1. Para repetir la visualización de forma vertical, arrastre la columna a la ranura de datos Repetir(columna).

Nota: Hay un límite de 20 visualizaciones que se pueden mostrar. Utilice un filtro si desea controlarqué miembros de la columna aparecen en las visualizaciones repetitivas.

2. Para repetir la visualización de forma vertical, arrastre la columna a la ranura de datos Repetir (fila).

Suprimir valores nulos en una tabla o tabla de referencias cruzadasSi está utilizando un paquete OLAP, puede suprimir los valores nulos de sus tablas y tablas de referenciascruzadas.


La supresión de nulos está habilitada de forma predeterminada. Cuando está habilitada la supresión denulos y una fila o columna completa contiene solo valores nulos, no se muestra la fila o columna. Cuandoalgunas de las celdas de su visualización son nulas, los valores de celda nulos individuales se muestrancomo (sin valor). Cuando está desactivada la supresión de nulos, los valores de celda nulos se muestrancomo (nulo).

Procedimiento

1. Pulse la tabla o tabla de referencias cruzadas que contiene valores nulos.

2. Pulse el icono Propiedades .

Si no ve el icono Propiedades, pulse el icono Cambiar a editar .


3. En la pestaña Visualización, bajo Gráfico, seleccione el conmutador Supresión para habilitar oinhabilitar el valor.

Nota: De forma alternativa, pulse la tabla o gráfico y pulse el icono Supresión en la barra deherramientas.

Personalización de valores nulos Puede dar formato a la forma en que se visualizarán los valores que faltan en las visualizaciones.

Acerca de esta tareaEsta personalización se aplica a todas las celdas de una visualización.

Procedimiento

1. Pulse el botón derecho en la celda, cabecera de tabla o barra de una visualización.

2. Pulse Formato .3. Seleccione un formato de la lista como, por ejemplo, Texto, Número, Porcentaje o Moneda.4. En el campo Caracteres de valores que faltan, escriba el valor que desee visualizar para los valores

nulos.5. Pulse en cualquier punto fuera de la ventana Formato para guardar los cambios.

Personalización de etiquetas de unidadesPuede dar formato al modo en que se van a ver las etiquetas de unidades en las visualizaciones.

Acerca de esta tareaEsta personalización se aplica a todas las celdas de la columna en las que lleve a cabo el cambio.

Procedimiento

1. Pulse el botón derecho en la celda, cabecera de tabla o barra de una visualización.

2. Pulse Formato .3. Seleccione un formato de la lista como, por ejemplo, Número o Moneda.4. En el campo Etiqueta de número, escriba el valor que desea que se visualice el número con formato.5. En la lista Posición de etiqueta, seleccione Valor predeterminado, Principio o Fin en función del

lugar en el que desee visualizar la etiqueta de número.6. Pulse en cualquier punto fuera de la ventana Formato para guardar los cambios.

Establecimiento de un temporizador para renovar una visualización de forma automáticaPuede establecer un temporizador en una visualización con un valor de segundos, minutos u horas paraindicar la frecuencia con la que desea que el elemento se renueve automáticamente.

Procedimiento

1. Pulse la visualización o el objeto.2. Pulse el icono Propiedades.


3. En la pestaña Visualización, en Gráfico, seleccione la casilla de verificación Renovarautomáticamente y establezca la frecuencia de renovación en segundos, minutos u horas.El icono Temporizador de widget aparece en la visualización.


Consejo: Pulse el icono Temporizador de widget para ver cuan do se ha producido la últimarenovación.

Adición de un título a una visualizaciónPuede añadir claridad añadiendo un título a una visualización.

Procedimiento

1. Pulse la visualización o el objeto.2. Pulse el icono Propiedades.


3. En la pestaña General, abra la sección Aspecto, seleccione la opción Mostrar título y escriba el títuloen la visualización.

En la pestaña Detalles de texto, puede cambiar las propiedades como familia de tipos de letra,tamaño de tipo de letra, color del texto, alineación y estilos.

Consejo: De forma predeterminada, la opción Mostrar título no está seleccionada.

Limitación de los datos a los valores superior o inferior en una visualización del panel decontrol

Desea centrar su visualización en los elementos de mayor importancia para su pregunta de negocio. Porejemplo, desea identificar los 100 mejores clientes y qué grupo de clientes tiene más valor.

Puede limitar los datos a los valores mejores y peores de un conjunto. La limitación conserva a la baja lacantidad de datos que se muestran en un área de trabajo, incluso aunque utilice orígenes de datosvoluminosos.

Puede definir una regla superior o inferior especificando:

• Un número como, por ejemplo, las 10 personas de ventas de rendimiento superior o inferior.• Un porcentaje, como los clientes que contribuyen al 10 % más alto de los ingresos totales.

Si el conjunto seleccionado contiene un filtro, la regla superior o inferior se aplica sólo a los valoresincluidos. Por ejemplo, si aplica un filtro para mostrar sólo a los minoristas con ingresos superiores a1.000.000 dólares, la regla inferior se aplica a los valores más bajos dentro de esos resultados.

Puede filtrar un conjunto de miembros para mostrar sólo aquellos miembros en la parte superior oinferior y basar el filtro en la medida que está utilizando.

Procedimiento

1. Pulse el icono Cambiar a editar.


3. Seleccione una columna, pulse el icono Más y pulse Arriba o abajo.4. Seleccione si desea filtrar los valores de Recuento superior, % superior, Recuento inferior o %

inferior.5. En el campo Por, especifique un miembro que desee utilizar para el filtrado superior o inferior.

Nota: Si los puntos de datos individuales tienen el mismo valor, la visualización muestra todos estosvalores incluso si ha especificado un límite de, por ejemplo, 10 valores.


Realizar cálculos en medidas y crear una columna nuevaSi desea calcular con valores que son el resultado de una agregación, deberá crear cálculos basándose enmedidas agregadas.

Por ejemplo, puede crear un cálculo añadiendo un valor fijo a una medida. El ejemplo siguiente añade 1millón a la medida de Importe total reclamado.

Puede utilizar un cálculo basándose en medidas solo en el panel de control donde ha creado el cálculo.No se almacena con el activo de datos.

Nota:

El cálculo se añade a una ranura de la visualización como una nueva medida. No tiene que ser la mismaranura desde la que ha creado el cálculo.

Procedimiento


2. Junto a una medida, pulse el icono Más y pulse Cálculo.3. En el cuadro de diálogo Crear cálculo, especifique un nombre para el cálculo.4. Puede utilizar estas operaciones matemáticas: suma (+), resta (-), multiplicación (*), división (/), o

exponenciación (^) o cambio de porcentaje (% cambio).

5. Utilice la opción Calcular después de agregación para establecer si el cálculo se ejecuta antes odespués de la agregación.

6. Pulse Aceptar.Si desea añadir la medida calculada a la ranura desde la que ha creado el cálculo, arrastre la medidacalculada a dicha ranura.

Expansión de jerarquías para visualizar todos los miembros en el árbol de datosEl árbol de datos de un panel de control o exploración muestra el contenido de orígenes relacionales ydimensionales. En ambos orígenes, relacional y dimensional, los miembros se muestran en el árbol dedatos.

Para ver el contenido de un origen dimensional, expanda el paquete que contiene los elementos deorigen. Los miembros dimensionales son los nodos de la carpeta Miembros.

Los miembros relacionales son los nodos de las columnas en los orígenes relacionales.

Puede iniciar la búsqueda de miembros desde el árbol de datos, desde el menú de jerarquía, niveles,miembros o columnas. Para obtener más información, consulte el tema Búsqueda de miembros en lapublicación Modelado de datos.

Miembros en un árbol de datos

Cada valor único de una columna se muestra como miembro en el árbol de datos.

En el siguiente árbol de datos de ejemplo, la columna Región contiene los siguientes miembros: Mediooeste, Nordeste, Sur y Oeste.


Utilización de mapasMapas ayuda a realizar análisis geográficos de datos mediante ubicaciones como estados, regiones ycódigos postales.

Se admiten más de 235.000 límites administrativos y más de 220.000 códigos postales en más de 245países.

Nota: Para obtener una lista de las ubicaciones soportadas, siga estos pasos:

1. Vaya a https://github.com/IBM/ca_mapping_features/blob/master/README.md.2. Siga la instrucción en el archivo README.3. Hay hojas de cálculo disponibles que contienen los tipos de límites administrativos y postales por país

así como las hojas de cálculo que contienen los nombres de límites administrativos por país.

Los datos se correlacionan de manera que coincidan con el nombre de la ubicación en el mapa con unaubicación de sus datos.

Los paneles de control tienen un límite de trazo o colocación en mapa de un máximo de 3.000 puntos dedatos en cualquier visualización.

Adición de un mapa a un panel de controlCuando se utiliza un mapa en un panel de control, pueden verse datos de una medida de ubicación, yasea como región rellena, un punto o ambos.

Antes de empezarDebe disponer de acceso a IBM Cognos. Este procedimiento utiliza datos de ejemplo de IBM Cognos GoSales. Si su administrador ha instalado estas muestras, éstas se encuentran en Contenido de equipo >Muestras > Modelos > GO Sales (consulta).


Este procedimiento muestra cómo crear un mapa que muestra los ingresos por región y el beneficio brutocomo puntos.

Nota: Otros nombres para un mapa pueden ser polígono, región rellenada y coropleta.

Procedimiento

Cree el mapa y añada los ingresos por región.1. Pulse Nuevo y, a continuación, pulse Panel de control.2. Deje el valor predeterminado en la ventana Seleccionar una plantilla y pulse Aceptar.


https://github.com/IBM/ca_mapping_features/blob/master/README.md

3. En el panel de la izquierda, pulse el icono Visualizaciones y, a continuación, pulse el icono Mapa.4. En el panel de la izquierda, pulse Orígenes y, a continuación, pulse Añadir un origen.5. Pulse Contenido de equipo > Muestras > Modelos > GO Sales (consulta) y pulse Añadir.6. Expanda GO Sales (consulta) > go_sales > Sales (consulta) > Ventas y arrastre losIngresos a la

ranura de datos Color de ubicación.7. Expanda Ramificación y arrastre Ciudad a la ranura de datos Ubicaciones.

El mapa se rellena y aparece un triángulo amarillo en la esquina superior derecha del mapa.

Consejo: Acérquese y aléjese del mapa para ver más o menos detalles. Pulse y arrastre paramoverse por el mapa.

8. Pulse el triángulo amarillo.Una ventana muestra la información de las ubicaciones sin resolver. Hay dos tipos de ubicaciones sinresolver: una región ambigua y una ubicación no reconocida. Para resolver el primer problema, añadacategorías para refinar las ubicaciones. Por ejemplo, añada Provincia o estado y País a la ranura dedatos Ubicación. Para resolver la segunda problema, limpie los datos renombrando las ubicaciones.

9. Para añadir puntos al mapa, arrastre medidas a las ranuras de datos Tamaño de punto y Color depunto.

10. Guarde el panel de control cuando termine.

Utilización de ubicaciones de latitud y longitud en un mapaAl utilizar un mapa en un panel de control, podrá mostrar datos de varias capas: regiones, puntos yubicaciones de latitud y longitud.

Antes de empezar

Para utilizar ubicaciones de latitud y longitud en el mapa, utilice un origen de datos que contenga datosde latitud y longitud. Por ejemplo:

Tabla 1. Tabla de ejemplo con datos de latitud y longitud

Ciudad Longitud Latitud Calificación Encuestas

Antwerp 4.402771 51.260197 7 30.000

Bruselas 4.355607 50.878899 9 76.000

En la parte superior del panel de la ranura de datos, pulse la flecha hacia abajo y seleccione Latitud/Longitud.

Nota: El formato de los datos de longitud y latitud debe ser el siguiente: Lat 51.260197 , Long4.402771. El formato 51° 26' 01.97'' N , 4° 40' 2.771'' E no se admite.

Procedimiento

1. Pulse Nuevo y, a continuación, pulse Panel de control.2. Deje el valor predeterminado en la ventana Seleccionar una plantilla y pulse Aceptar.

3. En el panel de la izquierda, pulse el icono Visualizaciones y, a continuación, pulse el icono Mapa.4. En el panel de la izquierda, pulse Orígenes y, a continuación, pulse Añadir un origen. Seleccione un

origen de datos que contenga datos de longitud y latitud.5. En la visualización, expanda y seleccione Longitud/Longitud.6. En el panel de la izquierda, expanda sus elementos de datos y arrastre la latitud y la longitud a las

ranuras de datos Latitud y Longitud.7. Arrastre Ciudad a la ranura de datos Etiqueta. Aparece la latitud, la longitud y el nombre de la ciudad

al desplazar el ratón por encima de los puntos de datos.8. Arrastre Calificación a la ranura de datos Tamaño y arrastre Encuestas a la ranura de datos Color.


Configuración de Mapbox para trabajar con Cognos AnalyticsIBM Cognos Analytics admite el uso de polígonos personalizados que proceden de Mapbox.

Crea una cuenta de Mapbox libre. Una vez creada la cuenta Mapbox, cargue el archivo de polígonopersonalizado geoJSON a Mapbox en mosaico. Si su geoJSON tiene menos de 5 MB, puede editar elgeoJSON directamente como conjunto de datos en Mapbox. Después de editar los archivos geoJSON,expórtelos a un mosaico. Asegúrese de que cada uno de los polígonos tiene al menos una propiedad conidentificación exclusiva como valor de cadena. Para obtener más información acerca de los mosaicos,consulte la documentación de Mapbox sobre un mosaico.

Los polígonos personalizados en formatos tales como .shp y KML se pueden convertir a geoJSON,utilizando, por ejemplo, QGIS.

Recuperación de datos desde Mapbox

Cuando tenga su hoja de datos creada en Mapbox, tome nota de la siguiente información de la página delmosaico:

• ID de mapa• Nombre de capa• Nombre de propiedad

Debe especificar estos valores si desea utilizar los datos de Mapbox en su mapa.

Recomendaciones

• Para aumentar el rendimiento y asegurarse de que los polígonos aparecen en el nivel de zoom 0 (vistaglobal), comprima los archivos geoJSON a menos de 10 MB. http://mapshaper.org/ es una herramientaque sirve para comprimir los archivos geoJSON.

Si los archivos geoJSON ocupan más de 10 MB, Mapbox define el nivel de zoom por omisión en un valordistinto de 0 como visión global. Si desea cambiar manualmente el zoom, puede hacerlo de variasformas:

– Mediante las API Tippecanoe, disponibles en Linux y Apple MacOs.– Descargando Mapbox Studio Classic en su ordenador Microsoft Windows y cambiando los niveles de

zoom mínimo y máximo.

Para obtener más información, consulte https://www.mapbox.com/help/adjust-tileset-zoom-extent/.• Para asegurarse de que la función de zoom automático funciona correctamente en IBM Cognos

Analytics - Reporting defina un identificador de polígono exclusivo como valor de cadena.• Si trabaja con polígonos personalizados en áreas pequeñas, por ejemplo a nivel de código postal,

desactive el zoom automático después de las cargas iniciales de datos. De esta forma se mejora laexperiencia al aplicar filtros, porque el mapa no restaura el zoom y lo aumenta numerosas veces.

• Las claves Mapbox son confidenciales y deben guardarse como tales.

Ejemplo de regiones personalizadas


https://www.mapbox.com/help/define-tileset/

http://mapshaper.org/

https://www.mapbox.com/help/adjust-tileset-zoom-extent/

Ejemplo de puntos personalizados

Utilización de puntos o regiones personalizados de Mapbox en una visualización de mapa en unpanel de controlCuando utiliza un mapa en un panel de control, puede utilizar información de puntos o regionespersonalizados de Mapbox en un mapa. Puede usar una capa extra en un mapa para visualizarinformación adicional. Por ejemplo, una capa de huso horario.

Antes de empezar

Para usar los mapas de vectores de Mapbox como medidas de ubicación en la visualización de su mapa,utilice una fuente de datos que contenga datos de regiones o de puntos. A continuación se muestra unatabla de ejemplo con datos de puntos o regiones:


Tabla 2. Tabla con datos de puntos y regiones

Ciudad Población Huso horario Compensación dehuso horario

TZ

Andorra la Vella 20430 Europa/Andorra 1 UTC+01:00

Abu Dhabi 603492 Asia/Dubai 4 UTC+04:00

El mosaico que genera Mapbox tiene las propiedades siguientes:

• ID de mapa personalizado• Nombre de capa personalizado• Nombre de propiedad personalizado

Procedimiento

1. Cree una cuenta Mapbox.2. Cargue su archivo geoJSON en Mapbox.

Importante: Antes de cargar archivos geoJSON, asegúrese de que sus propiedades de polígono nocontienen información confidencial.

3. En Mapbox, cree un mosaico basado en el archivo geoJSON.4. En IBM Cognos Analytics pulse en Nuevo y luego en Panel de control.5. Deje el valor predeterminado en la ventana Seleccionar una plantilla y pulse Aceptar.

6. En el panel de la izquierda, pulse el icono Visualizaciones y, a continuación, pulse el icono Mapa.7. En el panel de la izquierda, pulse Orígenes y, a continuación, pulse Añadir un origen. Seleccione una

fuente de datos que contenga datos de región o de puntos.8. En la visualización, expanda y seleccione

• Regiones, si desea usar los datos de región de Mapbox.• Puntos, si desea usar los datos de puntos de Mapbox.

9. En el panel de la izquierda, expanda los elementos de datos y arrastre los datos de puntos o regionesa la ranura de datos Ubicación.

10. Nota: Asegúrese de usar las mayúsculas/minúsculas correctamente en las propiedades de Mapbox.

Especifique las propiedades siguientes en función de si desea utilizar datos de regiones o de puntosde Mapbox. Estas propiedades forman parte del mapa de Mapbox. Los valores de las propiedades seobtienen del creador de mapas de Mapbox.En el panel Propiedades, bajo REGIONES, especifique las propiedades siguientes:

Opción Descripción

ID de mapa de región personalizado El ID de mapa exclusivo de Mapbox.

Nombre de la capa de regiónpersonalizado

El nombre de la capa que se utiliza en el mapa deMapbox.

Nombre de propiedad de regiónpersonalizado

El nombre de propiedad personalizado que deseautilizar del mapa de Mapbox.

En el panel Propiedades, bajo PUNTOS, especifique las propiedades siguientes:


ID de mapa de puntos personalizado El ID de mapa exclusivo de Mapbox.

Nombre de la capa de puntospersonalizado

El nombre de la capa que se utiliza en el mapa deMapbox.



Nombre de la propiedad de puntospersonalizado

El nombre de propiedad personalizado que deseautilizar del mapa de Mapbox.

11. Arrastre datos medibles a la ranura de datos Color de ubicación.Por ejemplo, población.

EjemploEjemplo de visualización de un mapa con una capa de región que muestra la población de cada husohorario. El diseño de los husos horarios está definido en un mapa de Mapbox.

Capa de mapa de agrupación en clúster de un mapaCuando utiliza un mapa en un panel de control, puede interactuar con las diferentes capas del mapa parapersonalizar la visualización del mismo. Puede agrupar puntos en un mapa para ayudar a los usuarios deinformes a analizar mejor los datos en distintos niveles de zoom. La agrupación de clúster del mapa estádisponible como propiedad en ambos puntos y en las capas de latitud y longitud.

Procedimiento




origen de datos que contenga datos de longitud y latitud.5. En la visualización, expanda y seleccione Longitud/Longitud.6. En el panel de la izquierda, expanda los elementos de datos y arrastre los datos de latitud y longitud

a las ranuras de datos Latitud y Longitud.7. Arrastre una medida a la ranura de datos Tamaño.

8. Pulse el icono Mostrar propiedades y abra la sección Capa de latitud/longitud.9. En el menú Tipo, seleccione Clúster.

10. Opcionalmente, puede cambiar la paleta de calor por la opción Paleta de calor y cambiar latransparencia con la barra deslizante Transparencia.

EjemploEl ejemplo siguiente muestra los datos de latitud/longitud que se combinan con el clúster como tipo. Lasubicaciones con la misma elevación se agrupan en clúster.

Capa de mapa de calor en un mapaCuando utiliza un mapa en un panel de control, puede interactuar con las diferentes capas del mapa parapersonalizar la visualización del mismo. Puede visualizar datos por ubicación que utilicen una capa demapa de calor en un mapa. La capa de mapa de calor está disponible como propiedad en ambos puntos yen las capas de latitud y longitud.

Procedimiento




origen de datos que contenga datos de longitud y latitud.5. En la visualización, expanda y seleccione Longitud/Longitud.6. En el panel de la izquierda, expanda los elementos de datos y arrastre los datos de latitud y longitud

a las ranuras de datos Latitud y Longitud.7. Arrastre una medida a la ranura de datos Tamaño.

8. Pulse el icono Mostrar propiedades y abra la sección Capa de latitud/longitud.9. En el menú Tipo, seleccione Calor.

10. En el menú Peso de calor, seleccione una de las opciones siguientes:Opción Descripción

Igual El tamaño de los puntos es igual.

Por ranura de color El tamaño de los puntos se controla mediante la medición en la ranura decolor.

Por ranura de tamaño El tamaño de los puntos se controla mediante la medición en la ranura detamaño.

11. Opcionalmente, puede cambiar la paleta de calor por la opción Paleta de calor y cambiar latransparencia con la barra deslizante Transparencia.

EjemploEl ejemplo siguiente muestra datos de latitud/longitud que se combinan con el calor como tipo. El tamañode los puntos se asemeja a la elevación de las ubicaciones.


Búsqueda y acercamiento en un mapaCuando utilice un mapa en un panel de control, puede buscar y acercarse automáticamente a loselementos que coincidan en los mapas. Por ejemplo, las regiones pequeñas que se hallan diseminadas enun área grande.

Procedimiento



origen de datos que contenga datos de ubicación.5. En la visualización, expanda y seleccione Ubicaciones.6. En el panel de la izquierda, expanda los elementos de datos y arrastre los datos de ubicación al

espacio de datos Ubicaciones.7. En la visualización, pulse el icono de búsqueda

y escriba una ubicación donde buscar.

8. Para habilitar o inhabilitar la función de búsqueda, pulse el icono Mostrar propiedades y abra lasección Gráfico > Control de habilitación de búsqueda.

EjemploEn el ejemplo siguiente se muestra una búsqueda para la ciudad de Calgary.

Configuración del acceso a los detalles en un informeUtilizando el acceso a detalles, puede navegar desde una visualización de un panel de control o unahistoria a un informe relacionado a la vez que se conserva el contexto original de la visualización.


Por ejemplo, puede examinar los ingresos por línea de producto en una visualización en su panel decontrol. Si se ha definido el acceso a detalles para su visualización, puede navegar a un informe quemuestre los ingresos por línea de producto durante los últimos cuatro años.

Para habilitar el acceso a detalles de una visualización, cree una o varias definiciones de acceso a detallesque enlacen la visualización con informes de destino relacionados. Las definiciones de acceso a detallesse pueden compartir con todas las visualizaciones en el panel de control que utiliza el mismo origen opueden ser específicas para una visualización individual.

Cuando acceda a detalles desde una visualización, el panel de control determina el contexto que debeaplicarse a cada una de las columnas en la definición de acceso a los detalles:

• Si se selecciona un valor de columna en la visualización o en otra visualización de la misma pestañautilizando el mismo origen de datos y dentro del mismo grupo de sucesos, este valor se pasa a ladefinición de acceso a los detalles.

• Si una columna tiene un filtro local definido en la visualización, pero ninguna selección en ningunavisualización de la misma pestaña, con el mismo origen de datos y grupo de sucesos, el filtro local sepasa a la definición de acceso a los detalles.

• Nunca se pasa un filtro local a otra visualización como parte del contexto de una definición de acceso alos detalles.

• Si una columna no tiene ningún valor seleccionado en ninguna visualización de la misma pestaña, con elmismo origen de datos y grupo de sucesos, o un filtro local de la visualización, el contexto de unacolumna es una combinación de los filtros Todas las pestañas y Esta pestaña.

• Si a una columna de medida se le asigna un origen en un destino de acceso a detalles, el valor de lacolumna se ignora. Cuando acceda a detalles del destino, se le solicitará un valor para la solicitudasociada.

Existen algunas restricciones en el contexto que se pasan a una definición de acceso a los detalles:

• Si la solicitud de un informe de destino es un filtro de rango y se seleccionan varios valores de columnaen la visualización, solo se pasa el primer valor al informe de destino.

• Un filtro de exclusión de una visualización nunca se pasa como contexto a un acceso a detalles.• Si un acceso a detalles del panel de control no proporciona el valor para un parámetro en un informe de

destino, el valor se obtiene a partir del parámetro global con el mismo nombre que el del parámetro, sies que existe.

Adición de una definición de acceso a los detalles en un informeUna definición de acceso a los detalles en una visualización enlaza la visualización con un informe dedestino relacionado. Una visualización puede tener varias definiciones de acceso a los detalles.


Al crear definiciones de acceso a los detalles para visualizaciones con filtros, los valores de filtro afectanal contexto que se pasa al informe de destino de las siguientes maneras:

• Si utiliza una columna con un filtro de rango como origen de acceso a los detalles, el rango se pasa alinforme de destino.

• Si utiliza una condición Incluir, todos los valores incluidos en el filtro se pasan al informe de destino.• Si utiliza una condición Excluir, no se pasa ninguno de los valores del filtro al informe de destino.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización con la que desea trabajar.2. En la barra de herramientas, pulse el icono Acceso a detalles .3. Pulse Añadir nuevo acceso a detalles.

Si no puede ver el icono Añadir nuevo acceso a detalles, pulse primero el icono Conmutar para

editar en la barra de aplicación.


4. En la carpeta Contenido de equipo, explore el informe de destino al que desea acceder a los detalles.a) Si el informe de destino de acceso a detalles tiene solicitudes, utilice las listas desplegables que

asocian las columnas de su visualización con las solicitudes del informe de destino. Un filtro debetener al menos un valor seleccionado antes de que se visualice la columna asociada en la lista deposibles columnas de origen.

b) Si el informe de destino de acceso a detalles no tiene solicitudes, siga creando la definición deacceso a los detalles. Sin embargo, el informe de destino no recibirá ningún contexto de lavisualización.

5. Marque la casilla de verificación para añadir la definición de acceso a detalles a todas lasvisualizaciones en el panel de instrumentos o en la historia que utilicen el mismo origen de datos en lamisma conexión.

Cuando termine, utilice el conmutador en la barra de aplicación para volver a su panel de control ohistoria.

ResultadosAhora puede acceder a los detalles desde su visualización en el informe de destino. Para hacerlo, pulseuna o varias columnas en su visualización y pulse el icono Acceso a detalles en la barra deherramientas.

Edición de una definición de acceso a los detalles en un informePuede modificar definiciones de acceso a los detalles en una visualización.


Puede modificar la definición de acceso a los detalles en una visualización de las siguientes maneras:

• Cambie el título de la definición de acceso a los detalles. De forma predeterminada, se utiliza el nombredel informe de destino como título de la definición de acceso a los detalles.

• Asigne distintas columnas de la visualización al destino.• Añada otra definición de acceso a los detalles.• Suprima la definición de acceso a los detalles.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización que utiliza la definición de acceso a los detalles que desea editar.2. Pulse el icono Acceso a detalles en la barra de herramientas.3. Pulse Gestionar.

Si no ve el enlace Gestionar, pulse primero el icono Conmutar para editar en la barra deaplicación.

4. Para editar el título de la definición de acceso a los detalles o para asignar distintas columnas desde la

visualización al destino, pulse el icono Editar junto al nombre del destino.a) En el cuadro de diálogo que se muestra, para editar el nombre de la definición de obtención de

detalles, coloque el cursor junto al título y pulse el icono Editar que se muestra.b) Para asignar una columna distinta desde la visualización al destino de acceso a detalles, seleccione

una columna distinta en la lista de columna de datos.c) Para añadir otro informe de destino de acceso a detalles, pulse Añadir otra definición de acceso a

los detalles.

5. Para suprimir la definición de acceso a los detalles, pulse el icono Suprimir junto al nombre dedestino.

6. Pulse Aceptar y pulse Aplicar.


Adición de una definición de acceso a los detalles para un panel de control a otroUna definición de acceso a los detalles en una visualización enlaza un panel de control con otro panel decontrol. Una visualización puede tener varias definiciones de acceso a los detalles.


El panel de control de destino que se detalla debe utilizar el mismo origen de datos que el panel decontrol de origen. Cuando acceda a los detalles de otro panel de control, se utiliza el contenido de lavisualización del panel de control de origen para filtrar el panel de control de destino.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización con la que desea trabajar.2. En la barra de herramientas, pulse el icono Acceso a detalles .3. Pulse Añadir una nueva definición de acceso a los detalles.

Si no ve el icono Añadir una nueva definición de acceso a los detalles, pulse primero el icono

Conmutar para editar en la barra de aplicaciones.4. En la carpeta Contenido de equipo, explore el panel de control de destino al que desea acceder a los

detalles.5. Marque la casilla de verificación para añadir la definición de acceso a detalles a todas las

visualizaciones en el panel de instrumentos o en la historia que utilicen el mismo origen de datos en lamisma conexión.

Cuando termine, utilice el conmutador de la barra de aplicación para volver al panel de control deorigen.

ResultadosAhora puede acceder a los detalles desde su visualización en el panel de control de destino. Para hacerlo,pulse una o varias columnas en su visualización y pulse el icono Acceso a detalles en la barra deherramientas.

Edición de una definición de acceso a los detalles para un panel de control a otroPuede modificar definiciones de acceso a los detalles en una visualización.


Puede modificar la definición de acceso a los detalles en una visualización de las siguientes maneras:

• Cambie el título de la definición de acceso a los detalles. De forma predeterminada, se utiliza el nombredel panel de control de destino como título de definición de acceso a los detalles.

• Añada otra definición de acceso a los detalles.• Suprima la definición de acceso a los detalles.

Procedimiento

1. Seleccione la visualización que utiliza la definición de acceso a los detalles que desea editar.2. Pulse el icono Acceso a detalles en la barra de herramientas.3. Pulse Gestionar.

Si no ve el enlace Gestionar, pulse primero el icono Conmutar para editar en la barra deaplicación.

4. Para editar el título de definición de acceso a los detalles, pulse el icono Editar junto al título delpanel de control de destino.a) En el cuadro de diálogo que aparece, edite el título de la definición de acceso a los detalles.


b) Para añadir otro informe de destino de acceso a detalles, pulse Añadir otra definición de acceso alos detalles.

5. Para suprimir la definición de acceso a los detalles, pulse el icono Suprimir junto al nombre dedestino.

6. Pulse Aceptar y pulse Aplicar.

Análisis de fecha relativa La característica de fecha relativa hace que sea más fácil realizar un análisis de "a partir de fecha".

Por ejemplo, puede añadir rápidamente valores de año a fecha o mes anteriores a un contenedor dedatos, como una visualización, una tabla cruzada, una lista, etc.

Para realizar un análisis de fecha relativa, un modelador debe crear un módulo de datos en el que susdatos hagan referencia a un calendario. Este módulo de datos se utiliza como un origen para el análisis defecha relativa en el contenedor de datos.

Antes de poder realizar un análisis de "a partir de fecha", se deben completar las tareas siguientes:Administrador

Importar el ejemplo Calendarios. Para obtener información sobre el ejemplo Calendarios, consulte"Importación de ejemplos básicos" en la Guía de ejemplos de IBM Cognos Analytics.Opcionalmente, cree un parámetro global "a partir de fecha" y compártalo con los usuarios. Puedeutilizar este parámetro para asegurarse de que un contenedor de datos siempre informa a partir deuna fecha específica. Sin este parámetro, los informes de contenedor de datos se notifican a partir dela fecha actual.

ModeladorAsociar una columna de fecha en los datos con uno de los calendarios y asociar las medidas a estacolumna de fecha.

Para obtener más información sobre cómo realizar las tareas previamente listadas, consulte Modelado dedatos en IBM Knowledge Center de IBM Cognos Analytics.

Los módulos de datos de calendario contienen los filtros siguientes:

• Mes anterior• Trimestre anterior• Año anterior• Mes actual• Trimestre actual• Año actual• MTD (mes hasta la fecha)• QTD (trimestre hasta la fecha)• YTD (año hasta la fecha)• MTD anterior• QTD anterior• YTD anterior• Mismo mes del trimestre pasado• Mismo mes del año pasado• Mismo trimestre del año pasado• Mismo MTD del trimestre pasado• Mismo MTD del año pasado• Mismo QTD del año pasado

Puede realizar el análisis de fecha relativa de las formas siguientes:


• Incluir medidas de filtro de fecha relativa en el contenedor de datos. En el ejemplo siguiente, puedeseleccionar una de las medidas hijo de Ingresos que hace referencia a un filtro de fecha relativo:

• Añadir un filtro de fecha relativo a una consulta utilizando los filtros de fecha predefinidos.

Si el administrador ha definido un parámetro global "a partir de fecha" para el rol, todos los contenedoresde datos que contienen filtros de fecha relativa o medidas filtradas notifican el valor de este parámetro.

Puede establecer el valor en Mis parámetros . Para obtener más información sobre los parámetrosglobales, consulte "Utilización de parámetros personalizados" en la Guía de creación de informes de IBMCognos Analytics .

Cómo hacer coincidir paletas de colores en varias visualizaciones Cuando varios elementos del lienzo comparten una categoría o valor, puede utilizar la opción

Consistencia de color para ajustar automáticamente los colores de la visualización para que coincidan.


Para paneles de control y historias nuevas, la opción Consistencia de color está activa de formapredeterminada. Para los paneles de control actualizados, la opción Consistencia de color estádesactivada de forma predeterminada porque es posible que pueda haber seleccionado paletasespecíficas para distintas visualizaciones.

Complete los siguientes pasos para habilitar o inhabilitar la opción:

Procedimiento

1. Pulse el icono Propiedades.




3. En la pestaña General, seleccione Avanzado.4. Pulse el conmutador Consistencia de color para activar o desactivar la opción.

WidgetsPuede añadir widgets como texto, soportes, páginas web, imágenes y formas.

Adición de textoRefuerce su análisis añadiendo texto a sus paneles de control o historias. Por ejemplo, puede resaltar lospuntos clave que se muestran en una visualización y proporcionar información en segundo plano.

Procedimiento

1. Pulse el icono Widgets.

Si no ve el icono Widgets, pulse primero el icono Cambiar a editar.

2. Si desea posiciones el widget usted mismo, arrastre el icono Texto al lienzo. Si desea que el widgetrellene el siguiente panel disponible en la plantilla, pulse el icono Texto .

3. Escriba en el recuadro de texto y, a continuación, pulse fuera del mismo.4. Para formatear el texto, efectúe una doble pulsación sobre el texto y cambie una o varias de las

siguientes propiedades:

• Fuente• Color del font• Tamaño de fuente• Estilo, como negrita, subrayado o cursiva• Alineación• Lista sin ordenar• Lista ordenada

5. Para colocar el texto en vertical o en diagonal, utilice el cursor para agarrar la esquina del cuadro detexto y hacer girar el widget.

Adición de imágenes y formasMejore el aspecto de sus paneles de control e historias añadiendo imágenes y formas.

Procedimiento


Si no ve el icono Widgets, pulse el icono Cambiar a editar.

2. Para añadir una imagen a la pestaña Widgets, complete las acciones siguientes:a) Si desea posicionar el widget de imagen usted mismo, arrastre el icono Imagen al lienzo. Si desea

que el widget rellene el siguiente panel disponible en la plantilla, pulse el icono Imagen.


b) Introduzca el URL y pulse la tecla Intro para guardarlo.

Tenga en cuenta que estos requisitos para imágenes:

• Utilice uno de los siguientes formatos para imágenes: JPEG, JPG, GIF, PNG• Utilice el formato HTTP o HTTPS (protocolo seguro de transferencia de hipertexto). Los URLs solo

se validan para el formato; debe asegurarse de que el enlace sea válido.3. Si su administrador ha personalizado el panel Widgets con más imágenes:

a) Seleccione la pestaña Biblioteca de imágenes.b) Pulse la imagen para añadirla al panel de control.

4. Para añadir una forma, realice una de las acciones siguientes:

• Si desea posicionar usted mismo la forma, arrastre la forma que desee al lienzo.• Si desea que la forma llene el siguiente panel disponible en la plantilla, pulse el icono de la forma.

Adición de páginas webAñada acción incluyendo páginas web a sus paneles de control e historias.

Procedimiento



2. Si desea posicionar usted mismo el widget de página web, arrastre el icono Página web al lienzo. Sidesea que el widget rellene el siguiente panel disponible en la plantilla, pulse el icono Página web.

3. Introduzca el URL y pulse la tecla Intro para guardarlo.

Tenga en cuenta estos requisitos para las páginas web:

• Especifique el URL en formato HTTPS (protocolo seguro de transferencia de hipertexto) debido a losrequisitos de seguridad de los navegadores web.

• Compruebe que el sitio web de destino permita su inclusión en otra aplicación. Por ejemplo, nopuede incluir Twitter.com.

Adición de vídeo o audioAñada una acción incluyendo soportes, como vídeo o audio en sus paneles de control e historias.

Procedimiento



2. Si desea posicionar usted mismo el widget de soporte, arrastre el icono Soporte al lienzo. Si desea queel widget rellene el siguiente panel disponible en la plantilla, pulse el icono Soporte.

3. Introduzca el URL y pulse la tecla Intro para guardarlo.

Tenga en cuenta estos requisitos para el soporte:

• Utilice uno de los siguientes formatos para el soporte: YouTube URLs, MP4, MP3, AAC, M4A


• Especifique el URL en formato HTTPS (protocolo seguro de transferencia de hipertexto) debido a losrequisitos de seguridad de los navegadores web.

Cambio de páginas web, soportes e imágenesPara cambiar qué página web, soporte o imagen, modifique el URL que apunta a su ubicación.

Procedimiento

1. Pulse el icono Cambiar a editar.

2. Seleccione la página web, soporte o imagen con los que desea trabajar.3. Pulse el icono Propiedades.

4. Escriba o pegue el nuevo URL.

Adición de un widget de cuadernoSi IBM Cognos Analytics for Jupyter Notebook está habilitado en IBM Cognos Analytics, puede utilizar elwidget Cuaderno para añadir cuadernos a un panel de control o historia.

Procedimiento

1. Pulse el icono Widgets .

Si no ve el icono Widgets, pulse primero el icono Conmutar para editar

.2. Para añadir un cuaderno de la pestaña Widgets, complete las acciones siguientes:

a) Si desea posicionar el widget manualmente, arrastre el icono Cuaderno al lienzo. Si desea que elwidget rellene el siguiente panel disponible en la plantilla, pulse el icono Cuaderno.

b) En el widget Cuaderno, pulse Seleccionar un cuaderno.c) Seleccione un cuaderno y pulse Abrir.d) Entre las celdas disponibles, seleccione una celda de cuaderno para incluirla en su panel de

control.3. Para ver cuándo se ha renovado por última vez el widget Cuaderno, pase el cursor por el icono de

indicación de fecha y hora .

4. Para ocultar el icono de indicación de fecha y hora , realice los pasos siguientes en el widgetCuaderno:

a) Pulse el widget Cuaderno, pulse el icono Propiedades y, a continuación, pulse Selección.b) Pulse el conmutador Mostrar fecha y hora.

5. Para seleccionar una celda de cuaderno diferente para un widget Cuaderno seleccione el widget y

pulse el icono Editar widget en la barra de widgets.

FiltrosCéntrese en una área de sus datos o para ver el impacto de una columna. Por ejemplo, puede ver elimpacto de la duración de los cursos en el coste de los cursos por departamento y organización.


Filtrado de datos en una visualizaciónHay varias maneras de filtrar los datos en una visualización. Puede conservar o excluir unos pocos puntosde datos en la visualización. Puede utilizar la bandeja de datos para filtrar los datos en varias columnas yno es necesario que las columnas estén presentes en la visualización. También puede añadir un filtrolocal para filtrar una columna o para definir una condición de filtro.

Procedimiento

1. Si desea conservar o excluir unos pocos puntos de datos en la visualización, complete las siguientesacciones:a) Pulse el punto de datos que desea conservar o excluir. Utilice Ctrl+click para seleccionar varios

puntos de datos. Puede seleccionar puntos de datos en la visualización, la leyenda o el eje.b) Para que solo se muestren los puntos de datos seleccionados, pulse el icono Conservar.

Todos los otros puntos de datos se excluyen de la visualización.c) Para ocultar los puntos de datos seleccionados, pulse el icono Excluir.

2. Si desea filtrar los datos de una o varias columnas, realice las acciones siguientes:a) Pulse el icono Abrir bandeja de datos en la parte inferior del lienzo.

Si no ve el icono Abrir bandeja de datos, pulse el icono Cambiar a editar.

b) Pulse una cabecera de columna en la bandeja de datos.c) Pulse Filtro.d) Especifique lo que debe filtrarse.

• Si la columna contiene datos numéricos, utilice los deslizadores o introduzca un rango de valorespara filtrarlo.

• Si la columna es una jerarquía, expanda los niveles de la jerarquía y seleccione los miembros oniveles que desee. Por ejemplo, seleccione 2017 y cada trimestre del 2016.

• Si la columna tiene el tipo de datos de fecha, hora o indicación de fecha y hora (también conocidocomo fecha/hora), seleccione antes, después, o entre para las fechas a fin de incluirlos en elfiltro.

• Si la columna contiene texto, pulse uno o más miembros para realizar el filtrado. También puedeañadir una condición de filtro. Con una condición de filtro, tiene las siguientes opciones: Igual,Contiene, Empieza por, Finaliza con, No es igual, No contiene, No empieza por y No finalizacon.

e) Si desea seleccionar muchos valores, seleccione los que no quiere y pulse Invertir.f) Para aplicar el filtro, pulse Aceptar.

3. Si desea definir una condición de filtro o filtrar una columna en una visualización, realice las accionessiguientes:a) Abra una visualización.

Si no ve este icono, pulse el icono Cambiar a editar.

b) Pulse el icono Orígenes y expanda el activo de datos que desea utilizar.


c) Arrastre una columna al recuadro Filtros locales.d) Seleccione los miembros que desea utilizar en el filtro o añada una condición de filtro.

Si decide añadir una condición de filtro, tiene las siguientes opciones: Igual, Contiene, Empiezapor, Finaliza con, No es igual, No contiene, No empieza por y No finaliza con.

e) Si desea seleccionar muchos valores, seleccione los que no quiere y pulse Invertir.f) Para aplicar el filtro, pulse Aceptar.

4. Cierre la visualización.

Resaltado de puntos de datos en todas las visualizacionesPuede seleccionar uno o varios puntos de datos en una visualización y ver dichos puntos de datosresaltados en todas las visualizaciones relacionadas en la pestaña actual del panel de control o historia.Las visualizaciones están relacionadas si utilizan el mismo activo de datos. Las visualizaciones queutilizan orígenes de datos diferentes también se comunican entre sí si hay nombres de columnascoincidentes en varias fuentes. Si la visualización no contiene los puntos de datos, sus datos se filtranpara los puntos de datos seleccionados. Un punto de datos puede ser un elemento de la visualización,como una barra o burbuja, una etiqueta de eje o una columna o miembro de la leyenda.


Por ejemplo, tiene varias visualizaciones en la misma pestaña. La primera muestra el desglose de loscostes de los cursos por organización. La segunda muestra la cantidad de personas externas que se hacontratado en cada organización. La tercera muestra la cantidad de posiciones que cada departamentotiene previsto añadir. La cuarta muestra el total de gastos.

Seleccione el recuadro "Operaciones de Asia Pacífico GO" en la primera visualización. "Operaciones deAsia Pacífico GO" se resalta inmediatamente en la segunda visualización. Los datos de la tercera y lacuarta visualización se filtran de forma que solo muestran los departamentos en la organización"Operaciones del Asia Pacífico GO" y se añade un icono de filtrado a estas visualizaciones.


Procedimiento

1. Pulse el punto de datos que desea resaltar. Para seleccionar varios puntos de datos, pulse y mantengapulsado (Ctrl+click) cada punto de datos adicional.

Los puntos de datos se resaltan en cada visualización que los contiene. Las otras visualizacionesrelacionadas que no contienen los puntos de datos se filtran y se añade un icono de filtro a lasvisualizaciones. Para ver información sobre el filtro actual, pulse el icono Filtrar en la visualización.

Si una columna se encuentra en la ranura de datos Repetir (fila) o Repetir (columna) para unavisualización de mapa de árbol, no puede seleccionar uno de sus miembros ni verlo resaltado en todaslas visualizaciones relacionadas. Por ejemplo, un mapa de árbol incluye la columna Año en la ranurade datos Repetir (fila) y una visualización de barra incluye la columna Año en uno de los ejes. Puederesaltar un año específico seleccionándolo en la visualización de barra y dicho año se resaltará en elmapa de árbol pero no puede seleccionar un año en el mapa de árbol.

2. Para eliminar el resaltado, pulse el segundo plano de la visualización.

Adición de un widget de filtroPuede añadir una columna para el lienzo y utilizarla como un widget para filtrar datos. Este tipo de filtrose conoce como filtro de contexto.

Procedimiento

1. En el panel Datos, expanda el activo de datos para ver su contenido.

Si no ve la lista de activos de datos, pulse el icono Cambiar a editar.

2. Arrastre la columna que desea utilizar como widget de filtro al lienzo del panel de control o de lahistoria.

También puede añadir una columna del área de filtro Esta pestaña como widget de filtro. Pulse elicono Menú y pulse Añadir al lienzo.


3. Filtre los datos en las visualizaciones.

• Si la columna contiene valores distintos, seleccione los valores que desea utilizar en el widget defiltro.

• Si la columna es una jerarquía, expanda los niveles de la jerarquía y seleccione los miembros oniveles que desee. Por ejemplo, seleccione 2017 y cada trimestre del 2016.

• Si la columna tiene el tipo de datos de fecha, hora o indicación de fecha y hora (también conocidocomo fecha/hora), seleccione antes, después, o entre para las fechas a fin de incluirlos en el filtro.

Conservación o exclusión de puntos de datos en una visualizaciónPuede mantener o excluir determinados puntos de datos en una visualización. Por ejemplo, un valoratípico dificulta la visión de otros puntos de datos en la visualización.

Procedimiento

1. Seleccione el descubrimiento con el que desea trabajar.2. Pulse el botón derecho del ratón sobre un punto de datos en la visualización o en la leyenda. Utilice

Ctrl+click para seleccionar varios puntos de datos.3. Para que solo se visualicen los puntos de datos seleccionados, pulse Mantener.

El filtro solo se aplica a dicha visualización. Todos los otros puntos de datos se excluyen de lavisualización.

4. Para ocultar los puntos de datos seleccionados, pulse Excluir.El filtro solo se aplica a dicha visualización.

5. Para eliminar el filtro Conservar o Excluir, pulse con el botón derecho del ratón sobre la columna en eleje y pulse Seleccionar elementos. Por ejemplo, si ha excluido un año, pulse con el botón derecho delratón sobre la columna Año en el eje.

Desconexión de visualizaciones y widgets de filtroDe forma predeterminada, las visualizaciones y los widgets de filtro se comunican los unos con los otros.Cuando resalte un punto de datos en una visualización o widget de filtro, filtre los datos de todas las otrasvisualizaciones o filtre widgets que utilicen los mismos datos. Es posible que, en ocasiones, deseeconservar una o varias visualizaciones sin modificar al resaltar un punto de datos en cualquier otro lugar.

Las visualizaciones que utilizan orígenes de datos diferentes también se comunican entre sí si haynombres de columnas coincidentes en varias fuentes. Por ejemplo, si el Año de un origen de datos seincluye en una visualización y el Año de otro origen de datos se incluye en otra visualización, las dosvisualizaciones quedan conectadas de manera predeterminada a través de la columna Año.

Puede ver lo que se ha conectado, crear conexiones nuevas, inhabilitar conexiones y crear grupos nuevosde conexiones. para ver y modificar conexiones de widget, debe haber, al menos, dos visualizaciones owidgets de filtro en el lienzo.

Procedimiento

1. En la barra de herramientas, pulse el icono Visualizar conexión de widget.

Los números coincidentes en las visualizaciones y widgets de filtro implican que están conectados losunos con los otros. Las visualizaciones y el widget de filtro deben proceder del mismo origen que debeconectarse.

2. Pulse una visualización o widget de filtro con un número que aparece en la parte central.3. Para desconectar una visualización o widget de filtro de todos los demás del lienzo, pulse el icono

Romper todos los enlaces. 4. Para crear una conexión nueva, pulse el icono Crear nueva conexión.


5. Para añadir una visualización o un widget de filtro a un grupo de conexiones existente, pulse el icono

Añadir a una conexión existente y seleccione la conexión. 6. Para dejar de trabajar con las conexiones de widget, pulse de nuevo el icono Visualizar conexiones de

widget .

Filtrado de datos en la pestaña actualPuede filtrar los datos que aparecen en todas las visualizaciones que utilizan el activo de datosseleccionado en la pestaña actual del panel de control o de la historia.

Si añade la misma columna al filtro Todas las pestañas y al filtro Esta pestaña, los miembros queseleccione en el filtro Todas las pestañas se aplicarán al filtro Esta pestaña. Por ejemplo, puede añadirla columna Año a ambos filtros. Filtre Todas las pestañas para mostrar los años 2015, 2016 y 2017. Elfiltro Esta pestaña solo mostrará dichos años y podrá filtrar años posteriores.

No puede arrastrar una columna entre las áreas de filtro Todas las pestañas y Esta pestaña.

Procedimiento

1. En el panel Orígenes, expanda el activo de datos para ver su contenido.


2. Arrastre una o varias columnas al área de filtro Esta pestaña. Puede cambiar el orden de las columnasque se han añadido al filtro.

Consejo: Las selecciones realizadas en la pestaña actual al aplicar un filtro en el área de filtro Estapestaña seleccionando un subconjunto de valores.

3. Para definir el filtro, pulse la columna en el área de filtro Esta pestaña.

• Si la columna contiene valores distintos, seleccione el miembro o miembros que desea filtrar.• Si la columna contiene valores continuos, utilice el deslizador para seleccionar un rango de valores

para filtrar. También puede pulsar el inicio o puntos finales del rango e introducir un número.• Si la columna es una jerarquía, expanda los niveles de la jerarquía y seleccione los miembros o

niveles que desee. Por ejemplo, seleccione 2017 y cada trimestre del 2016.• Si la columna tiene el tipo de datos de fecha, hora o indicación de fecha y hora (también conocido

como fecha/hora), seleccione antes, después, o entre para las fechas a fin de incluirlos en el filtro.4. Pulse Aceptar.

Filtrado de datos en todas las pestañasPuede añadir un filtro para aplicarlo a todas las visualizaciones que utilicen el activo de datosseleccionado en todas las pestañas del panel de control. Las infografías no tienen varias pestañas.

Si añade la misma columna al filtro Todas las pestañas y al filtro Esta pestaña, los miembros queseleccione en el filtro Todas las pestañas se aplicarán al filtro Esta pestaña. Por ejemplo, puede añadirla columna Año a ambos filtros. Filtre Todas las pestañas para mostrar los años 2015, 2016 y 2017. Elfiltro Esta pestaña solo mostrará dichos años y podrá filtrar años posteriores.

No puede arrastrar una columna entre las áreas de filtro Todas las pestañas y Esta pestaña.

Procedimiento

1. En el panel Orígenes, expanda el activo de datos para ver su contenido.



2. Arrastre una o varias columnas al área de filtro Todas las pestañas. Puede cambiar el orden de lascolumnas que se han añadido al filtro.

Consejo: Las selecciones realizadas en todas las pestañas se borran al aplicar un filtro en el área defiltro Todas las pestañas seleccionando un subconjunto de valores.

3. Para definir el filtro, pulse la columna en el área de filtro Todas las pestañas.

• Si la columna contiene valores distintos, seleccione el miembro o miembros que desea filtrar.• Si la columna contiene valores continuos, utilice el deslizador para seleccionar un rango de valores

para filtrar. También puede pulsar el inicio o puntos finales del rango e introducir un número.• Si la columna es una jerarquía, expanda los niveles de la jerarquía y seleccione los miembros o

niveles que desee. Por ejemplo, seleccione 2017 y cada trimestre del 2016.• Si la columna tiene el tipo de datos de fecha, hora o indicación de fecha y hora (también conocido

como fecha/hora), seleccione antes, después, o entre para las fechas a fin de incluirlos en el filtro.4. Pulse Aceptar.

Borrado de filtrosPuede borrar rápidamente los valores que ha filtrado y seleccionar valores nuevos para un panel decontrol o una historia.

Procedimiento

1. Para borrar los valores que ha filtrado en el área de filtro Esta pestaña, pulse el icono Menú en el áreade filtro Esta pestaña y pulse Borrar todos los filtros.

Si no ve el icono Menú, pulse el icono Cambiar a editar.

2. Para borrar los valores que ha filtrado en el área de filtro Todas las pestañas, pulse el icono Menú enel área de filtro Todas las pestañas y pulse Borrar todos los filtros.

3. Para borrar los valores que ha seleccionado en un widget de filtro, pulse el icono Menú en el widget defiltro y pulse Borrar todo. A continuación, pulse Aplicar.

Eliminación de filtrosPuede eliminar filtros de paneles de control, historias o de una visualización.

Procedimiento

1. Para eliminar filtros del área de filtro Esta pestaña, complete una de las siguientes acciones:

• Para eliminar una columna del área de filtro, pulse el icono Menú para dicha columna y pulseSuprimir filtro.

• Para eliminar todas las columnas, pulse el icono Menú en el área de filtro Esta pestaña y pulseSuprimir todos los filtros.

2. Para eliminar filtros del área de filtro Todas las pestañas, complete una de las siguientes acciones:

• Para eliminar una columna del área de filtro, pulse el icono Menú para dicha columna y pulseSuprimir filtro.


• Para eliminar todas las columnas, pulse el icono Menú en el área de filtro Todas las pestañas ypulse Suprimir todos los filtros.

3. Para eliminar el filtro de una visualización, complete las acciones siguientes:a) Pulse el icono Filtrar en la visualización.

b) Pulse el icono Suprimir filtro.

4. Para eliminar el filtro de la bandeja de datos, complete las siguientes acciones:a) Pulse el icono Filtrar al lado de la cabecera de columna en la bandeja de datos.

b) Pulse Filtro.c) Pulse Borrar todo.d) Pulse Aceptar.

OrdenaciónPuede ordenar datos de forma ascendente o descendente. Puede ordenar los datos en el eje X o en el ejeY, dependiendo del tipo de datos del eje. También puede crear una ordenación personalizada.

Ordenación por orden numéricoDebe comprender cómo se clasifican distintos elementos ordenando los datos desde el número más bajoal más alto o desde el número superior al inferior. Por ejemplo, desea ver el margen de beneficio de cadalínea de producto desde el menos rentable hasta el más rentable.

Procedimiento

1. Pulse y mantenga pulsado o pulse con el botón derecho del ratón la etiqueta de eje de la columna quedese ordenar.Puede ordenar los datos en el eje X o en el eje Y, dependiendo del tipo de datos del mismo.

2. Pulse el icono Ordenar.

3. Seleccione cómo desea ordenar los datos:

• Orden ascendente• Orden descendente

4. Para volver al orden de clasificación predeterminado, seleccione Auto (ninguno).

Ordenación en orden alfabéticoOrganice los datos ordenándolos en orden alfabético. Por ejemplo, quiere ver empleados en ordenalfabético. Solo se pueden ordenar por etiqueta aquellas columnas que son categóricas. Las columnasnuméricas, como la de ingresos, se ordenan por valor.

Procedimiento

1. Pulse y mantenga pulsado o pulse con el botón derecho del ratón la etiqueta de eje de la columna quedese ordenar.Puede ordenar los datos en el eje X o en el eje Y, dependiendo del tipo de datos del mismo.

2. Pulse el icono Ordenar.


3. Seleccione cómo desea ordenar los datos:

• Orden ascendente• Orden descendente

4. Para volver al orden de clasificación predeterminado, seleccione Auto (ninguno).

Orden personalizadoCree una ordenación personalizada que no está regida por los datos y no requiere un cálculo.

Antes de empezar

Si cualquiera de los puntos siguientes se aplican a sus datos, es posible que no vea todos los elementosde la lista que prepara para su orden personalizado:

• Es posible que los datos de una visualización se recorten y pueden afectar la ordenación personalizada.• Existe un filtro aplicado que elimina un elemento de su lista.• Un elemento de su lista ya no existe en los datos.

Consejo:

Si selecciona demasiados elementos en su orden personalizado, puede disminuir el rendimiento.

Nota:

Cuando copia y pega una visualización desde un panel de control a un informe, no se aplica el ordenpersonalizado a la visualización en el informe.

Procedimiento

1. Abra una visualización.

2. Pulse el icono Field .

3. En la columna de la que desea personalizar la ordenación, pulse el menú icon.Puede ordenar los datos en el eje X o en el eje Y, dependiendo del tipo de datos del mismo.

4. Pulse Ordenar > Personalizar.5. En la ventana Crear orden personalizado, realice los pasos siguientes:

a) Seleccione los elementos que se han de ordenar y cree un orden personalizado.b) En la lista Ordenar elementos restantes por, seleccione cómo desea que se visualicen los

elementos restantes que no están en su lista de orden personalizado.c) Pulse Aplicar.

Resultados

Su orden personalizado se muestra en la visualización.

Qué hacer a continuaciónSi desea eliminar un orden personalizado, pulse la tecla Ctrl y pulse el icono de orden, a continuación,seleccione en la lista una opción que no sea Personalizado. Por ejemplo, seleccione Orden ascendente.

FormateoPuede personalizar un panel de control, una historia o visualización cambiando sus propiedades visuales.

Cómo trabajar con la leyendaUna leyenda es una clave de los elementos de la visualización. La leyenda aparece si hay una columna enla ranura de datos Color o en la ranura de datos Aplicar tamaño.


Procedimiento

1. Pulse la visualización y luego pulse el icono Propiedades.


2. Pulse el separador Visualización.3. Para cambiar la ubicación de la leyenda, seleccione una ubicación desde el recuadro Posición de

leyenda.4. Para ocultar la leyenda, deseleccione la casilla de verificación Visualizar leyenda.

Puede cambiar el tamaño de la leyenda arrastrando el separador que se muestra cuando pasa elcursor por la leyenda.

Cambio de coloresPuede cambiar los colores de todo el panel de control o de toda la historia, en una visualización o enwidgets que se han añadido a un panel de control o a una historia.

• Para el panel de control o la historia, puede cambiar el tema visual, la paleta de colores y el color defondo.

• Para visualizaciones, puede cambiar la paleta de colores, el color utilizado en los elementos (comobarras, burbujas o líneas), el color de relleno y el color del borde. También puede hacer que lasvisualizaciones sean más transparentes u opacas.

• Para los widgets de texto y forma, puede hacer que el widget sea más transparente u opaco, cambiar elcolor de relleno y cambiar el color del borde.

Procedimiento



2. Para todo el panel de control o historia, asegúrese de no centrarse en nada más pulsando el fondo,lejos de cualquier visualización u objeto y complete una o varias de las siguientes acciones en lapestaña General:

Qué cambiar Acciones

El tema de todo el panel de control o de lahistoria

Pulse Color y tema, y bajo Tema visualseleccione un tema diferente.

El color de fondo de todo el panel de control o dela historia

Pulse Color y tema, y bajo Color de fondoseleccione un nuevo color. De forma opcional,pulse Seleccionar color personalizado y utiliceel selector de colores para crear su propio colorde fondo.

3. Para las visualizaciones, pulse la visualización con la que desea trabajar y complete una o varias de lassiguientes acciones:



La paleta de colores utilizada en una visualización En la pestaña Visualización, pulse Color >Cambiar paleta de colores y seleccione unapaleta nueva. De forma opcional, pulse Paleta decalor para cambiar el orden de la escala de calor.Para obtener más información sobre paletas decolores, consulte “Cómo crear una paleta decolores” en la página 109.

El color de los elementos de una visualización(como barras, burbujas o líneas), si lavisualización no utiliza la ranura de datos Color

Enla pestaña Visualizaciones, pulse Color >pulse Color de elemento y seleccione un colornuevo.

Transparencia u opacidad de una visualización En la pestaña General, mueva el deslizadorOpacidad.

El color de relleno de una visualización En la pestaña General, pulse Color de relleno yseleccione un color nuevo. De forma opcional,pulse Seleccionar color personalizado paracrear su propio color con el Selector de color.

El color del borde de una visualización En la pestaña General , pulse Color de borde yseleccione un color nuevo. De forma opcional,pulse Seleccionar color personalizado paracrear su propio color con el Selector de color.

4. Para los widgets de forma y texto que ha añadido en el panel de control o historia, seleccione el widgetcon el que desea trabajar y complete una o varias de las siguientes acciones en la pestaña General >Aspecto:


Transparencia u opacidad de una forma o texto Mueva el deslizador Opacidad.

El color de relleno de una forma o texto Pulse Color de relleno y seleccione un colornuevo. De forma opcional, pulse Seleccionarcolor personalizado para crear su propio colorcon el Selector de color.

El color del borde de una forma o texto Pulse Color de borde y seleccione un colornuevo. De forma opcional, pulse Seleccionarcolor personalizado para crear su propio colorcon el Selector de color.

Cómo crear una paleta de coloresComo un informe, panel de control o autor de la historia, puede crear paletas de colores

personalizadas mientras trabaja en el lienzo.


Puede crear los siguientes tipos de paletas de colores:Categorías

Se utiliza para visualizaciones que dan soporte a colores discretos, como un gráfico de barras ocircular.

ContinuaSe utiliza para visualizaciones que dan soporte a transiciones de colores, como un mapa o un mapa decalor.


Algunas visualizaciones admiten ambos tipos de paletas de colores. Por ejemplo, si suelta una medida enla ranura de color de un gráfico de barras, puede añadir un degradado de color a las barras para dichamedida. Las siguientes visualizaciones admiten ambos tipos de paletas de colores:

• Barra, barra flotante, barra apilada• Columna flotante, columna apilada• Burbuja, burbuja empaquetada, burbuja empaquetada jerárquica• Marimekko• Radial• Diagrama de dispersión• Mapa de árbol

Las paletas de color se agrupan en las categorías siguientes:Personalizada

Creada por un usuario (autor del informe, panel de control o historia). Sólo está disponible para elusuario que los ha creado.

GlobalCreada por el administrador del sistema. Una paleta global está disponible para todos los usuarios,pero sólo un administrador puede modificarla. Un usuario puede duplicar una paleta global y, acontinuación, modificar la versión duplicada. Para obtener más información sobre las paletasglobales, consulte Creación de una paleta de colores global en la Guía de gestión del usuario.

SistemaPaletas predeterminadas disponibles en IBM Cognos Analytics. La paleta del sistema no se puedemodificar, pero un usuario puede duplicarla y, a continuación, modificar la versión duplicada.

Procedimiento

1. Asegúrese de que se ha seleccionado una visualización en el lienzo.2. Realice una de las siguientes acciones, en función de su rol:

Rol Acción

Autor de informes Pulse Mostrar propiedades. En Paleta de colores, pulse el icono depuntos suspensivos de una propiedad. Pulse Crear una paletapersonalizada .

Autor del panel de control ohistoria

Pulse Propiedades. La visualización puede tener una paleta decolores categórica, una paleta de colores continua o ambas. PulseCrear una paleta personalizada .

Si está trabajando en una visualización que utiliza colores discretos, como un gráfico circular o debarras, a continuación se abre la ventana Crear paleta de colores categórica. Si está trabajando enuna visualización que utiliza transiciones de color, como un mapa o un mapa de calor, se abre laventana de propiedades Crear paleta de colores continua.

3. Especifique un nombre para la paleta.4. Pulse la pestaña Cuadrícula o Rueda.

En la pestaña Cuadrícula, puede seleccionar los colores de una cuadrícula de muestras de color. En lapestaña Rueda, puede seleccionar un color realizando una de las acciones siguientes:

• Pulsar la rueda de color• Cómo escribir el color en la notación de HSB (matiz, saturación, brillo) o RGB (rojo, verde, azul)• Cómo escribir el color en el código hexadecimal

5. En Guía de color, pulse Automático o Personalizado.


Paleta de colores categóricaContiene un conjunto de muestras de colores. En Automático, cuando selecciona un color de lacuadrícula o rueda, todas las muestras de la paleta se llenan con colores que están relacionadoscon el color que ha seleccionado, empezando por la muestra actual. En personalizado, debeseleccionar cada una de las muestras y luego seleccionar un color para las mismas.

Paleta de colores continuaContiene una muestra continua. En Personalizado, cuando selecciona un color de la cuadrícula ode la rueda, la muestra se llena con el color que ha seleccionado. El color se incrementagradualmente en intensidad desde un extremo de la muestra a la otra. Automático no estádisponible para una paleta de colores continua.

6. Para deshacer la selección, pulse Eliminar muestrario .

7. Para añadir más muestrarios a la paleta, pulse Añadir muestrario .

8. Para invertir los colores de la paleta, pulse Invertir paleta .9. Pulse Guardar cuando haya terminado.

ResultadosLa paleta de colores aparece bajo Personalizado. Ahora ya puede aplicarla a las visualizaciones.

Cómo hacer coincidir paletas de colores en varias visualizacionesCuando varios elementos en el lienzo comparten una categoría o un valor, puede utilizar el valor avanzadoCoherencia de color para establecer el ajuste automático de los colores de la visualización para que seancoincidentes.

Procedimiento

1. Abra un panel de control.

2. En la barra de aplicaciones, pulse el icono Propiedades .

Si no ve el icono Propiedades, en primer lugar, pulse el icono Cambiar a editar .3. Pulse Avanzadas.4. Pulse el conmutador Consistencia de color para activar o desactivar la opción.

Cambio de ejePuede cambiar el eje rotando las etiquetas de eje, ajustando la escala de los ejes para que incluyan oexcluyan los ceros y mostrando u ocultando los nombres de las columnas que aparecen en los títulos delos ejes.

Procedimiento



2. En la pestaña Visualizaciones, abra la sección Eje.3. Lleve a cabo una o varias de las acciones siguientes:

Objetivo Acciones

Definir la orientación de la etiqueta del eje delelemento

Seleccione una opción del menú Orientación dela etiqueta del eje del elemento:

• Automática


Objetivo Acciones

• Horizontal• Vertical• Rotar 45 grados• Escalonar

Excluir el cero de la escala de eje. Borre la casilla de verificación Mostrar origen decero.

Mantener la escala del eje Utilice la opción Mantener la escala del ejecuando desee mantener la escala del eje con elmismo valor si desea aplicar un filtro, porejemplo.

ocultar las cabeceras de columna en ambos ejes. Borre la casilla de verificación Mostrar títulos deejes.

Ocultar la cabecera de columna en el eje quemuestra medidas, como ingresos, cantidadvendida o beneficios.

Borre la casilla de verificación Mostrar título deeje de valor.

Ocultar la cabecera de columna en el eje quemuestra elementos como años, productos oclientes.

Borre la casilla de verificación Mostrar título deeje de elemento.

Especificar el título del eje del elemento. Escriba un título en el campo Título del eje delelemento.

Especificar el título del eje de valores. Escriba un título en el campo Título del eje devalores.

Cambiar el eje Utilice la opción Transponer.

Mejorar la visibilidad de las etiquetasPuede cambiar la visibilidad de las etiquetas en algunas visualizaciones añadiendo una sombra ocambiando el contraste.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Gráfico.3. Lleve a cabo una o varias de las acciones siguientes:

Objetivo Acciones

Aumente el contraste de las etiquetas Seleccione la casilla de verificación Contrastarcolor de etiquetas.

Añada una sombra a las etiquetas Seleccione la casilla de verificación Sombra deetiqueta.


Adición de etiquetas a la visualizaciónPuede añadir etiquetas a la propia visualización de forma que pueda ver fácilmente los datos de cadapunto de datos.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Gráfico.3. Asegúrese de que la casilla de verificación Mostrar etiquetas de valores esté seleccionada.4. En el recuadro Formato de etiquetas de valor, seleccione Valor, Porcentaje de categoría o

Porcentaje de color.

Cambio de la orientación de etiquetasPuede cambiar la orientación de las etiquetas en el eje horizontal en algunas visualizaciones.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Eje.3. Seleccione una orientación en el menú Orientación de etiqueta de eje de elemento.

Orientación Significado

Automática Se le propone la mejor orientación para laetiqueta en base al espacio disponible.

Horizontal La orientación de la etiqueta es horizontal.

Vertical La orientación de la etiqueta es vertical.

Rotar 45 grados La orientación de la etiqueta se rota 45 grados enel sentido de las agujas del reloj.

Escalonar Las etiquetas se organizan en dos líneas de formahorizontal.

Cambio de la ubicación de la etiqueta de valorPuede cambiar la orientación de las etiquetas en el eje horizontal en algunas visualizaciones.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Eje.


3. Seleccione una ubicación en el menú Ubicación de etiqueta de valor.

Ubicación de etiqueta de valor Significado

Base interna La etiqueta está ubicada en el interior, junto a labase.

Extremo externo La etiqueta está ubicada en el exterior de la base.

Centro La etiqueta está ubicada en el centro.

Extremo interno La etiqueta está ubicada en el extremo interno.

Conexión de puntos de datos con líneas suavizadasPuede mostrar puntos de datos conectados por curvas suavizadas en una área, línea y columna ovisualización de línea.

Procedimiento

1. Seleccione el área, línea y columnas o visualización de línea con los que desea trabajar.2. Pulse el icono Propiedades.


3. Para conectar los puntos de datos mediante curvas suavizadas, seleccione la casilla de verificaciónLíneas suavizadas.

Configuración de la interpolación entre puntos de datos en una visualizaciónPuede establecer cómo se interpolan los puntos de datos en un área, línea y columna o visualización delínea.

Procedimiento

1. Seleccione el área, línea y columnas o visualización de línea con los que desea trabajar.2. Pulse el icono Propiedades.


3. Para configurar la forma en que los puntos de datos se conectan en su gráfico, seleccione una opcióndel menú Interpolación:Opción Descripción

Base Se interpola con una curva que utiliza los puntos de datos como puntos de controlpara la curva. La curva no toca los puntos.

Cardinal Se interpola con una curva que utiliza los puntos de datos como puntos para lacurva. La curva recorre todos los puntos (valor predeterminado para suavizado).

Lineal Conecta todos los puntos con un conjunto de líneas rectas.

Paso Crea un paso discreto entre puntos sucesivos, donde la línea vertical comienza en elpunto medio entre los dos puntos.



Paso anterior Crea un paso discreto entre puntos sucesivos, donde la línea vertical comienza en elprimer punto.

Paso posterior Crea un paso discreto entre puntos sucesivos, donde la línea vertical comienza en elúltimo punto.

Utilización de un símbolo distintoPuede cambiar el símbolo que se utiliza en una visualización de línea y columna o una visualización delínea.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Gráfico.3. Si necesita mostrar los símbolos, seleccione la casilla de verificación Mostrar marcadores.4. Desde el cuadro Forma de marcador, seleccione un símbolo de diferente para el marcador.

Cambio de tamaño o color de burbujasUna visualización de burbuja muestra relaciones entre columna que contienen valores numéricos. Lasburbujas aparecen en distintos tamaños y colores, en función de los valores especificados en columnas.

Procedimiento

1. Para especificar el tamaño de las burbujas, realice una de las acciones siguientes:

• Para que todas las burbujas tengan el mismo tamaño, elimine la columna que aparece en la ranurade datos Tamaño.

• Para que las burbujas tengan distintos tamaños, basándose en una columna, añada una columna ala ranura de datos Tamaño.

2. Para cambiar el color de las burbujas, añada una columna a la ranura de datos Color o cambie lacolumna que se va a utilizar.

Cambio de la orientación de una nube de palabrasLa visualización de nube de palabras se puede mostrar de forma horizontal, vertical, en ángulos, o tantode forma vertical y horizontal o de cualquier forma.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Gráfico.3. Seleccione la orientación que desea del recuadro Orientación de palabra.


Muestra u ocultación de líneas de cuadrículaPuede mostrar u ocultar las líneas de cuadrícula que aparecen en segundo plano de algunasvisualizaciones.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Gráfico.3. Para ocultar las líneas de cuadrícula, borre la casilla de verificación Mostrar líneas de cuadrícula.

Para mostrarlas, seleccione la casilla de verificación Mostrar líneas de cuadrícula.

Cómo mostrar u ocultar rellenoPuede mostrar u ocultar el espacio vacío que aparece entre las partes de los puntos de datos en algunasvisualizaciones. Esto se llama relleno.

Procedimiento



2. Pulse la pestaña Visualización y luego Gráfico.3. Para inhabilitar el relleno, desmarque la casilla de verificación Inhabilitar relleno.

Trabajo con objetosPuede trabajar con objetos, como visualizaciones y widgets, que están en el lienzo.

Procedimiento

1. Seleccione el objeto con el que desea trabajar.

Si no ve iconos para el objeto, pulse el icono Cambiar a editar.

2. Lleve a cabo una o varias de las acciones siguientes:

Objetivo Acciones

Objetos de grupo Seleccione varios objetos y pulse el icono Grupo.

Alinear objetos Seleccione un objeto y pulse el icono Alinear.

Desagrupar objetos Seleccione el grupo y pulse el icono Desagrupar.

Objetos de capa Para colocar el objeto detrás de otros objetos,pulse el icono Enviar al fondo.


Objetivo Acciones

Para colocar el objeto en la parte superior de losotros objetos, pulse el icono Traer al fondo.

Mover objetos Pulse y mantenga pulsado el icono Mover yarrastre el objeto a su nueva ubicación.

Objetos duplicados Pulse el icono Duplicados y, a continuación,mueva el objeto a una nueva ubicación.

Redimensionar objetos Arrastre uno de los cuadrados del borde delobjeto.

Suprimir objetos Pulse el icono Suprimir.

Cambio del diseño de un objeto en un panel de controlPuede especificar la alineación horizontal y vertical de un objeto de un informe para determinar el lugaren el que aparecerá.

También puede especificar la posición y su grado de rotación de objetos.

Nota: Depende del objeto si se puede cambiar su diseño.

Procedimiento



2. En la pestaña General, abra Diseño.3. En la sección Diseño, establezca una de las opciones siguientes:

• Alineación• Posición• Tamaño• Rotación

Formato de texto en una tabla o tabla de referencias cruzadasPuede asignar un formato al texto en una tabla o tabla de referencias cruzadas para personalizar lafamilia de fonts, el tamaño de font, los estilos y la alineación.


Realice los pasos siguientes para aplicar el formato a su tabla o tabla de referencias cruzadas.


Procedimiento

1. Utilice Ctrl+clic en una celda de la tabla o tabla de referencias cruzadas.2. En la barra de herramientas, pulse el icono Formato de texto .3. Cambie una o varias de las propiedades siguientes:

• Familia de fonts• Color de texto• Tamaño de fuente• Estilo, como negrita, subrayado o cursiva• Alineación

Aplicar el ajuste de texto a filas y columnas de cabeceraPermita que las palabras largas de las filas y columnas de cabecera se dividan y ajusten en la líneasiguiente. De forma predeterminada, el ajuste de texto está desactivado.

Procedimiento

1. Utilice Ctrl+clic en una cabecera de fila o columna de una tabla o tabla de referencias cruzadas.2. En la barra de herramientas, pulse el icono Formato de texto .

3. Pulse el icono Ajustar texto .

Desacoplado de la barra de herramientasCuando seleccione una visualización en el panel de control, la barra de herramientas aparece en la partesuperior del panel de control y se acopla ahí de forma predeterminada. Puede desacoplar la barra deherramientas de forma que se muestre con la visualización seleccionada.


Después de acoplar o de desacoplar y guardar el panel de control, se guarda la preferencia de la barra deherramientas.

Procedimiento

1. Seleccione una visualización.2. En la barra de herramientas de la parte superior del panel de control, pulse el icono de desacoplado de

la barra de herramientas para mover la barra de herramientas a una visualización seleccionada.Con la barra de herramientas desacoplada, puede seleccionar cualquier visualización en el panel decontrol para visualizar su barra de herramientas.

3. Pulse el icono de acoplado de la barra de herramientas para mover la barra de herramientas denuevo a la parte superior del panel de control.

Propiedades de los datosPuede ajustar el aspecto de los datos de un activo como, por ejemplo, el modo en que se ha agregado ocuáles son las cabeceras de columna. Si desea que estos cambios afecten a todos los activos, debeefectuarlos en el propio activo de datos.

Cambio en la forma de agregar datosPuede cambiar la forma de resumir o agregar datos numéricos. IBM Cognos Analytics asigna un tipo deagregación predeterminado a columnas numéricas cuando se importa un activo de datos. Por ejemplo, laagregación predeterminada de una columna denominada "Edad" (Age) es promedio. La agregación


predeterminada de la columna denominada "Ingresos" (revenue) es suma. Al utilizar una columna en unavisualización, se utiliza la agregación predeterminada.

Procedimiento



2. En el panel Datos, pulse el icono Menú para la columna que desea modificar y pulse Propiedades.

3. Pulse Agregar y elija otro método:Total

El valor total de la columna seleccionada.Promedio

El valor promedio de la columna seleccionada.Mínimo

El valor más bajo de la columna.Máximo

El valor más alto de la columna.Recuento

Cantidad de filas en la columna seleccionada. Los espacios vacíos no se incluyen en el recuento,pero los duplicados sí. Por ejemplo, si una ciudad aparece en 10 filas, se cuenta cada vez queaparece.

Recuento distintoCantidad de filas exclusivas en la columna seleccionada. Las filas duplicadas se cuentan una vez.Por ejemplo, si una ciudad aparece en 10 filas, solo se contabiliza la primera vez que aparece.

Edición de cabeceras de columnaPuede hacer que las cabeceras de columna sean más descriptivas y efectivas. Las nuevas cabeceras decolumna solo aparece en el activo actual. Para cambiar las cabeceras de columna de todos los activos,modifíquelas en el activo de datos.

Procedimiento




3. En el cuadro Etiqueta, introduzca una nueva cabecera de columna.

Modificación del formato de datos En el panel Orígenes, puede seleccionar un tipo de formato de datos distinto y especificar sus

propiedades.


El tipo de formato de datos predeterminado se hereda del origen de datos.


Procedimiento




3. Pulse Formato de datos.4. Seleccione una opción de la lista Tipo de formato.5. Seleccione una opción de cada lista que aparezca para el tipo de formato que ha elegido.6. Pulse Aceptar.

Habilitación del almacenamiento de datos en memoria cachéPuede habilitar el almacenamiento de los datos en memoria caché para mejorar el rendimiento. Estoresulta especialmente útil cuando varios usuarios acceden simultáneamente al mismo panel de control ohistoria guardados.

Procedimiento




3. En la pestaña General, seleccione Avanzado.4. Seleccione una opción del menú Caché de datos.

Opción Caché de datos Significado

Automática La opción Automática es el valor predeterminado.Los datos se guardan o no en la memoria caché,en función de la configuración del modelador delpaquete de Framework Manager o del módulo dedatos.


Opción Caché de datos Significado

Activado Este valor anula temporalmente la opción dealmacenamiento en memoria caché en el módulode datos o en el paquete, definido por elmodelador.

Nota: Los archivos y los conjuntos de datos quese cargan no se guardan en la memoria cachéaunque esta opción esté definida como activada.

Nota: Cuando la propiedad Renovarautomáticamente está habilitada en unavisualización, la colocación en memoria caché dedatos no se produce para esa visualización.

Los datos se guardarán en la memoria caché y sereutilizarán cuando edite el panel de control.Cuando se modifica un panel de control, sereutilizan los datos de la memoria caché si esasmodificaciones no requiere añadir datos nuevosque el servidor de datos tenga que recuperar. Porejemplo, puede aplicarse un filtro localmente enlos datos guardados en la memoria caché. Estopuede mejorar el rendimiento especialmente si,por ejemplo, varios usuarios accedensimultáneamente al mismo panel de control ohistoria guardados.

No almacenar en la memoria caché Este valor anula temporalmente la opción dealmacenamiento en memoria caché en el módulode datos o en el paquete, definido por elmodelador.

La consulta de datos se envía al servidor cada vezque se hace un cambio de datos en un panel deinstrumentos o una historia. Siempre sedevuelven datos actualizados.

Resolución de problemas del almacenamiento de datos en memoria cachéSi abre un panel de control antiguo en la versión actual de IBM Cognos Analytics, la función dealmacenamiento de datos en memoria caché no funcionará hasta que guarde el panel de control.

PrevisiónUtilice la previsión en IBM Cognos Analytics para descubrir y modelar la tendencia, la estacionalidad y ladependencia temporal de los datos.

Puede realizar previsiones en IBM Cognos Analytics utilizando herramientas automatizadas que modelandatos que dependen del tiempo. La selección del modelado y ajuste automatizados facilita el uso de lasprevisiones, incluso si no está familiarizado con el modelado de las series temporales.

Las previsiones y sus límites de confianza se muestran en las visualizaciones como una continuación delos datos históricos. También puede ver detalles estadísticos para los modelos generados si desea ver eltrasfondo técnico.

Especificar series temporales en previsiones suele requerir la manipulación de datos. Cognos Analyticsda soporte a una amplia gama de series temporales sin que sea necesaria la manipulación, desde tipos defecha y hora estándar a campos temporales periódicos y cíclicos anidados. Cuando los datos sereconocen como una serie temporal, se automatiza la preparación de datos. Se detectan los periodos


estacionales y de tendencia y se seleccionan modelos de un conjunto de nueve tipos de modelosdiferentes.

Puede realizar previsiones en visualizaciones de líneas, barras y columnas. La previsión permite analizarcentenares de series temporales por visualización. Se calculan las previsiones y los límites de confianzapara cada serie temporal y se muestran en la visualización como extensiones de los datos actuales.Puede inspeccionar cada serie temporal por separado y adaptar la previsión y los resultados a suspropios datos y requisitos.

Si está familiarizado con los modelos de previsión, puede ver el tipo de modelo seleccionado, losparámetros estimados del modelo, las medidas de precisión estándar y la información de resumen deprocesos.

Características de previsiónLa previsión proporciona el modelado de datos de series temporales y previsiones basadas en los datosde las visualizaciones.

Para utilizar la previsión, la visualización debe ser una visualización de líneas, barras o columnas, losdatos deben estar soportados para la previsión y la previsión debe estar habilitada. Cuando está

habilitada la previsión, está disponible un cuadro de diálogo Previsión en el ángulo superior derechode una visualización, donde puede modificar los valores del modelo y la previsión y también los límites deconfianza. Los modelos de series temporales adecuados para la visualización son una estimación, y lasprevisiones se muestran en la visualización. También puede ver la especificación del modelo de seriestemporales y el resumen del proceso de datos en la bandeja de datos.

El ejemplo siguiente muestra los valores de previsión y los límites de confianza de una visualización.


Opciones de previsiónPuede modificar sus previsiones estableciendo un número de periodo y las opciones de nivel de confianza

en el cuadro de diálogo Previsión .


Un periodo es el intervalo de tiempo más pequeño entre puntos próximos en los datos.

Están disponibles las opciones siguientes.

Periodos de previsiónEl número de pasos para la previsión posterior.El valor predeterminado es Automático, el cual es el 20% de la longitud de los datos históricos. Losvalores que falten al final de una serie en particular también se pronosticarán pero no contarán en elnúmero especificado de periodos de previsión.

Últimos periodos ignoradosHace caso omiso a una cantidad de puntos de datos especificado al final de una serie temporalcuando se crea el modelo y se realizan las previsiones. Los valores que faltan al final de una parte noomitida de una serie también se pronosticarán. Se debe especificar el valor Últimos periodosignorados como un entero no negativo como, por ejemplo: 0, 1, 2, 3.El valor predeterminado es 0. Si no hay ningún valor que falte, se utilizan todos los datos históricos enla generación del modelo y el primer punto de previsión se muestra después del último punto dedatos históricos. Se pueden ignorar hasta 100 puntos de datos.Si se hace caso omiso del último periodo de datos puede resultar útil cuando los datos sonincompletos. Por ejemplo, es posible que esté realizando una previsión a mitad de mes. Excluya estemes de la previsión estableciendo Últimos periodos ignorados en 1.

La siguiente visualización muestra una previsión que ignora los resultados de septiembreestableciendo Últimos periodos ignorados en 1.


Nivel de confianzaLa certeza con la que se espera que el valor verdadero esté en el rango concreto. Para ver el intervalode confianza correspondiente pase el cursor por cualquier valor de previsión para obtener unasugerencia. El intervalo de confianza se muestra como el límite superior e inferior.Puede seleccionar tres límites de confianza diferentes: 90%, 95% y 99%. El valor predeterminado esel 95% y el límite inferior y superior definen el rango en que puede estar un 95% seguro de que elvalor verdadero está dentro de dicho rango.

Periodo estacionalLa estacionalidad con la que se ha de crear el modelo. La estacionalidad es cuando la serie temporaltiene una variación cíclica predecible. Por ejemplo, cada año durante un periodo vacacional.

El valor predeterminado es Automático. El valor Automático detecta automáticamente laestacionalidad creando varios modelos con diferentes periodos estacionales y seleccionando elmejor.

Puede especificar la estacionalidad especificando un entero negativo, por ejemplo: 0, 1, 2, 3 como elperiodo estacional.Para especificar un modelo no estacional, establezca el Periodo estacional en 0 o 1. Solo se muestraun modelo con la estacionalidad especificada por el usuario si el modelo estacional es más precisoque todos los modelos no estacionales.

Información

Cuando las visualizaciones tienen habilitados los conocimientos y las previsiones, se muestra el cuadrode diálogo Conocimientos junto al cuadro de diálogo Previsión. Cada función proporciona un conjunto deresultados de análisis independiente. Para obtener más información, consulte “Percepciones envisualizaciones” en la página 141.


Tipos de visualizaciones que dan soporte a la previsiónLas previsiones están soportadas en visualizaciones de líneas, barras y columnas.

En la tabla siguiente se comparan las características de la visualización de previsión para cadavisualización.

Características deprevisión

Diagrama de líneas Gráfico de barras Gráfico de columnas

Puntos de previsión Círculo abierto Barra de bandas Columna de bandas

Visualizar intervalo deconfianza

Región sombreada Línea continua Línea continua

Activar intervalo deconfianza

Pulsar en cualquierpunto

Pulsar una barra deprevisión

Pulsar una columna deprevisión

Número de intervalos deconfianza visualizados

Todos 1 1

En la imagen siguiente se muestra una previsión en visualizaciones de líneas y barras con intervalos debarras activados.

Conocimientos y previsiones

Los conocimientos en visualizaciones proporcionan conocimientos analíticos que pueden ayudar a losusuarios a detectar y validar cualquier relación importante y las diferencias significativas en función delos datos que presenta la visualización. Los conocimientos funcionan junto con la previsión en lasvisualizaciones soportadas. Los conocimientos proporcionan un conjunto separado de resultados deanálisis y los resultados son únicamente para valores históricos. Para obtener más información, consulte“Percepciones en visualizaciones” en la página 141.

Datos de previsiónLos datos adecuados para la previsión tienen valores de medidas que se corresponden con puntostemporales espaciados con regularidad. El tiempo y las medidas se especifican en las visualizacionesarrastrando los campos de hora y los campos de medidas a las ranuras de visualización. Opcionalmentetambién puede especificar campos de grupo que dividen los valores de medidas por categorías.

La tabla siguiente es un resumen de los tipos de campos y de las ranuras de visualizacióncorrespondientes soportadas en la previsión:


Ranura Campos de hora(necesario)

Campos de medida(necesario)

Campos de grupo(opcional)

Ranura de gráfico delíneas

eje x Eje y Color

Ranura de gráfico debarras

Barras Longitud Color

Ranura de gráfico decolumna

Barras Longitud Color

No se da soporte a otras visualizaciones o ranuras de visualización, con la excepción de la ranura Filtroslocales

Campos de hora en los datos de previsiónUn campo de hora se identifica por el icono de hora ubicado en la parte frontal de la etiqueta del campoen el panel Datos.

Puede especificar las propiedades del campo de hora utilizando las propiedades siguientes: Tipo dedatos o Representa la hora.

Tipo de datos

Un campo se reconoce como un campo de hora si tiene uno de los tipos de datos siguientes: Fecha, Horao Indicación de fecha y hora. El tipo de datos se hereda del origen de datos y no se puede modificar.

Los tipos de datos Fecha, Hora e Indicación de fecha y hora se han diseñado para dar soporte a un rangode formatos de fecha y hora cubiertos por los formatos básicos y ampliados de ISO 8601. La tablasiguiente muestra los tipos de datos soportados junto con un ejemplo de formato y un ejemplo de datospara cada uno.

Tipo de datos Ejemplo de formato Ejemplo de datos

Fecha aaaa-mm-dd 2019-07-01

Hora hh:mm:ss 12:34:56

Indicación de fecha y hora aaaa-mm-dd’T’hh:mm:ss 2019-07-01T12:34:56

Representa hora

Un campo se reconoce como un campo de hora si la propiedad de datos Representa se ha establecido enHora. Los campos Texto y Entero que contienen datos de hora también se reconocen como campostemporales. Los campos de hora se definen automáticamente durante la importación o la mejora. Lasdefiniciones posibles son Fecha, Año, Trimestre, Estación, Mes, Semana, Día, Hora, Minuto o Segundo.

Si los campos de hora no se reconocen automáticamente, puede especificarlos como campostemporales. Asegúrese de que los valores de los campos tengan uno de los formatos soportados, de locontrario es posible que se muestre un error de tipo Formato de fecha no soportado.

Campos de hora anidados

Puede arrastrar varios campos de hora a una misma ranura de visualización para especificar un campo dehora anidado. Por ejemplo, un campo que representa la Semana se puede arrastrar a la ranura junto conun campo que representa el Día para crear una previsión de Días de la semana.


Los campos anidados de la ranura deben estar en el orden de la jerarquía de tiempo. Por ejemplo,Semana debe estar sobre Día.

Los campos anidados no pueden omitir los niveles de la jerarquía de tiempo, de lo contrario, se generauna ambigüedad. La tabla siguiente describe las jerarquías aceptables.

Campo de hora Campos inferiores aceptables

Año Trimestre, Mes, Semana, Día

Trimestre Mes

Mes Día

Semana Día

Día (del Año, Mes o Semana) Hora, Tiempo

Hora Minuto

Minuto Segundo

Si falta Año en la jerarquía de tiempo, el sistema tomará como valor predeterminado el año actual. Estopuede provocar problemas debido a las diferencias entre años bisiestos y no bisiestos. No olvide indicarel Año en ese tipo de casos.

Orden cronológico de datos

Los campos de tiempo especificados definen un orden cronológico de los puntos temporales en lavisualización. Se utilizan para clasificar los puntos en la visualización en orden cronológico cuando sehabilita la previsión. El orden cronológico incluye los puntos históricos, junto con los nuevos puntosprevistos. Se ignora cualquier otro criterio de clasificación que se especifique para la visualización cuandoestá habilitada la previsión.

Las etiquetas de tiempo que no sean válidas se trasladan al principio de la secuencia y se excluyen de lacompilación del modelo y del cómputo de la previsión.

Detección del intervalo de tiempo

La detección del intervalo de tiempo es posible cuando los datos están clasificados por ordencronológico. El intervalo de tiempo es el tamaño del intervalo de tiempo más pequeño entre cualquier parde puntos temporales adyacentes como, por ejemplo, “2 semanas”. Si se detectan intervalos de tiempocon variaciones, deben ser todos enteros múltiplos del intervalo más pequeño. De lo contrario, los datosse consideran irregulares y no se puede crear ninguna previsión. Los puntos en el tiempo que faltan a losque se llega como consecuencia de varios intervalos se completan para el intervalo detectado. Losvalores de medida correspondientes se establecen como no existentes. Si el número de valores quefaltan es superior al 33% de la longitud de serie, se notifica el error Faltan demasiados valores.

Campos de medida

Se pueden especificar uno o varios campos de cualquier tipo como campos de medida para los análisis deprevisión, añadiéndolos a una ranura de visualización correspondiente. Cada campo de medida se analizapor separado. También se pueden especificar varias series temporales añadiendo un campo a la ranuraColor, separando los valores de medida por las categorías del campo especificado.


Todos los valores del campo de medida que se corresponden con el mismo punto temporal se resumenutilizando uno de los siguientes niveles de resumen: Suma, Mínimo, Máximo, Promedio, Recuento yRecuento distinto. El campo debe ser numérico para dar soporte al resumen Suma, Mínimo, Máximo oPromedio. Todos los tipos de datos y niveles de resumen posibles están soportados para la previsión. Noobstante, tenga en cuenta los puntos siguientes:

• Un número pequeño de valores de medidas diferentes puede generar previsiones imprevistas o sininformación. Por ejemplo, cuando se utiliza el Recuento distinto.

• Los valores de medidas de cero pueden tener una influencia negativa en los resultados, sobretodocuando representan medidas que faltan.

Interpolación de valores que faltan

Los valores que faltan se computan y se completan mediante el algoritmo Interpolación lineal. El cálculose basa en los valores más aproximados en una serie temporal ordenada cronológicamente con unintervalo de tiempo detectado. El nuevo valor es (valor anterior + valor siguiente)/2. Porejemplo, con los valores [3, 6, faltantes, 12], el valor interpolado para sustituir al valor que falta es (6 +12) / 2 o 9. El algoritmo de interpolación también puede gestionar valores que faltan contiguos.

Los puntos de datos con valores que faltan en el primer punto temporal histórico, o en el último, seexcluyen de la serie antes de compilar un modelo. Los valores que faltan en el último punto temporalhistórico también se pronostican.

Detalles estadísticos de previsiónUna ejecución de previsión genera previsiones y detalles estadísticos de previsión. Los detallesestadísticos de previsión están ubicados en la bandeja de datos en la parte inferior de cada visualización.Existe una sola fila de detalles estadísticos para cada serie temporal en la visualización. Los detalles deprevisión se generan a medida que se van espaciando los puntos temporales.

La información de previsión contiene el Estado de la previsión para la serie temporal en cuestión. Cuandoel estado es Correcto, los demás campos proporcionan detalles sobre el modelo y los datos utilizadospara la previsión. Cuando el estado es Error, algunos de los demás campos, incluidas las Notas,proporcionan detalles relacionados con la causa del error. En los avisos siempre se proporcionanresúmenes de los errores.


La información de Modelo especifica el tipo de Tendencia y Estacionabilidad que se ha seleccionadopara realizar una estimación de los datos de series temporales cuando son correctos. La tabla siguientelista los diferentes tipos disponibles.

Componente Tendencia Componente Estacional

N

NONE

A

ADDITIVE

M

MULTIPLICATIVE

N

NONE

(N, N) (N, A) (N, M)

A

ADDITIVE

(A, N) (A, A) (A, M)

Ad

ADDITIVE_DAMPED

(Ad, N) (Ad, A) (Ad, M)

Medidas de precisión

Las medidas de precisión de modelo MAE (Mean Absolute Error), MASE (Mean Absolute Scaled Error),Porcentaje de precisión, RMSE (Root Mean Squared Error), MAPE (Mean Absolute Percent Error) y AIC(Akaike Information Criterion) están basadas en los datos de series temporales que se utilizan paragenerar el modelo. Todas las medidas de precisión están basadas en datos históricos. Las medidas deprecisión también se pueden utilizar como un indicador de la precisión de la previsión pero no conllevanvalores futuros.

Mean Absolute Error (MAE)Se calcula como la diferencia absoluta promedio entre los valores ajustados por el modelo (un pasopor delante de la previsión de muestra) y los datos históricos observados.

Mean Absolute Scaled Error (MASE)La medida de error que se utiliza para la precisión del modelo. Es el MAE dividido por el MAE delmodelo ingenuo. El modelo ingenuo es el que pronostica el valor en el punto del tiempo t, como elvalor histórico anterior. El escalado por este error significa que puede evaluar hasta qué punto esbueno el modelo en comparación con el modelo ingenuo. Si el MASE es mayor que 1, el modelo espeor que el modelo ingenuo. Cuando más bajo es el MASE, mejor será el modelo en comparación conel modelo ingenuo.

Porcentaje de precisión (% de precisión)El indicador primario de la precisión de modelo que se basa en los valores ajustados. Se especificacomo porcentaje de reducción del error absoluto promedio relacionado con el modelo inexperto. Secalcula restando 1 a MASE y expresando el valor como porcentaje. Si MASE es superior o igual a 1, laprecisión se define en el 0% porque el modelo no mejora con el modelo inexperto. Una precisión másalta indica menos errores de modelo relacionados con el modelo inexperto.

Mean Squared Error (MSE)La suma de la diferencia cuadrática entre los valores ajustados por el modelo, y los valoresobservados divididos por el número de puntos históricos, menos el número de parámetros delmodelo. El número de parámetros del modelo se resta del número de puntos históricos para que seacoherente con la estimación de varianza del modelo no sesgado.

Root Mean Squared Error (RMSE)La raíz cuadrada del MSE. Está en la misma escala que los valores de datos observados.

Mean Absolute Percent Error (MAPE)La diferencia de porcentaje absoluto promedio entre los valores ajustados por el modelo y los valoresde datos observados.


Akaike Information Criterion (AIC)Una medida de selección de modelo. El AIC penaliza los modelos con muchos parámetros, de modoque intenta elegir el mejor modelo prefiriendo los modelos más sencillos. El AIC es la suma dellogaritmo de MSE no ajustado multiplicada por el número de puntos históricos y el número deparámetros del modelo y los estados de ajuste inicial se multiplican por 2.

Parámetros

Están disponibles el periodo estacional detectado y las estimaciones para otros parámetros que seutilizan en el modelo de ajuste exponencial seleccionado.

Periodo estacionalEl número de pasos de tiempo de un periodo estacional utilizado en el modelo de ajuste exponencial.

AlphaEl factor de ajuste para los estados de nivel del modelo de ajuste exponencial. Los valores alfa bajosaumentan la cantidad de ajuste, es decir, cuando el valor alfa es bajo se tienen más en cuenta losvalores históricos. Los valores alfa elevados reducen la cantidad de ajuste, es decir, se da más peso alas observaciones más recientes. Cuando el valor alfa es 1, se da todo el peso a la observación actual.

BetaEl factor de ajuste para los estados de tendencia del modelo de ajuste exponencial. Este parámetro secomporta del mismo modo que alfa, pero es para tendencias y no para estados de niveles.

GammaEl factor de ajuste para los estados estacionales del modelo de ajuste exponencial. Su rol es similar aalfa pero para el componente estacional del modelo.

PhiEl coeficiente de amortiguación del modelo de ajuste exponencial. Las previsiones a largo plazopueden generar resultados no realistas por lo que es útil tener un factor de amortiguación paraamortiguar la tendencia a lo largo del tiempo y generar previsiones más conservadoras.

Diagnóstico

La información incluye Falta recuento, Longitud de serie, Periodos ignorados, Fuerza de tendencia, Fuerzade estacionalidad e Intervalo de Fecha/hora.

Falta recuentoIndica el número de filas de datos que tienen valores que faltan o puntos temporales que faltan y seposicionan entre el primer y el último valor de serie válido. No se incluyen los puntos temporales noválidos, así como los puntos con valores que faltan en el primer o en el último punto temporalhistórico.

Longitud de serieIndica el número de puntos de datos utilizados para el modelado de la serie temporal. Solamente seincluyen los puntos entre el primer y el último valor de serie válidos.

Periodos ignoradosUn entero, m, que ignora los últimos puntos de datos m de las series cuando se crea el modelo deajuste exponencial y se calculan las previsiones. Los valores que faltan al final de una parte noomitida de una serie también se pronosticarán. El valor predeterminado para este parámetro es 0, loque significa que todos los datos históricos se utilizan para generar el modelo cuando no faltanvalores. Se puede ignorar un máximo potencial de 100 puntos. Los periodos ignorados excluyen lospuntos de datos cuando se crea un modelo, por lo que es posible que falle la previsión debido afactores, tales como los requisitos de longitud de datos mínima y una proporción de falta de valorespor encima del 33%.

Fuerza de tendenciaComparar el modelo original, M, con el mismo modelo, pero con el componente de tendenciaeliminado. La fuerza de tendencia M es la diferencia de precisión entre el modelo M y el modelo M conel componente de tendencia eliminado.


Fuerza de estacionalidadComparar el modelo original, M, con el mismo modelo, pero con el componente de estacionalidadeliminado. La fuerza de estacionalidad de M es la diferencia de precisión entre el modelo M y elmodelo M con el componente de estacionalidad eliminado.

Intervalo de fecha/horaEl intervalo de fecha/hora representa el intervalo de tiempo de los datos clasificados por ordencronológico. El intervalo de tiempo se identifica como la diferencia más pequeña entre puntos vecinosde los datos cuando se clasifican por orden cronológico.

Modelos de previsiónLos modelos de ajuste exponencial son una clase popular de modelos de series temporales.

Los modelos de ajuste exponencial se aplican a un único conjunto de valores que se registran únicamentesobre incrementos de tiempo iguales. No obstante, dan soporte a propiedades que se encuentranfrecuentemente en las aplicaciones empresariales, tales como tendencia, estacionalidad y dependenciadel tiempo. Todas las características del modelo son estimadas y se basan en los datos observadosdisponibles. De este modo, se puede utilizar un modelo estimado para la previsión de valores futuros yproporcionar los límites de confianza superior e inferior para los valores de previsión.

Cada modelo se adapta al modelado de una combinación de propiedades diferentes encontradas en losdatos. El tipo de modelo que puede proporcionar la mejor coincidencia en los datos observados seselecciona para el modelado de los datos observados y se utiliza para la previsión de cualquier valorfuturo.

Algoritmos de estimación de modelo

Los modelos se especifican mediante ecuaciones de ajuste que incluyen los parámetros del modelo y losestados de ajuste iniciales. La estimación de los parámetros del modelo se realiza con los valores queminimizan el error del modelo.

Ecuaciones de ajuste

El nombre de los modelos de ajuste exponencial se deriva de las ecuaciones de ajuste que especifica elmodelo. Proporcionan fórmulas para calcular los estados de ajuste de cada punto observado utilizando elvalor observado actual y los estados de ajuste anteriores. Las ecuaciones de ajuste proporcionapromedios ponderados del valor actual y los estados anteriores de las series temporales. La ponderacióndel valor o estado actual la proporciona un parámetro del modelo entre 0 y 1, mientras que lasponderaciones de los valores anteriores disminuyen exponencialmente.

Ecuaciones de ajuste de nivel

Todos los tipos de modelos calculan un estado de nivel para cada punto de serie temporal utilizando laecuación de ajuste de nivel correspondiente. Los estados de nivel para el modelo sin componentes detendencia y estacionalidad se calculan como un promedio ponderado del valor de series temporales en elpunto actual y el estado de nivel en el punto anterior. La ponderación asociada al valor actual es unparámetro alpha, con su valor restringido entre 0 y 1. Para otros modelos, también se incluyen losestados de tendencia y estacionalidad anteriores en la ecuación de ajuste de nivel.

Ecuaciones de ajuste de tendencia

Los tipos de modelos de tendencia aditiva o amortiguada calculan un estado de tendencia para cadapunto de series temporales utilizando la ecuación de ajuste de tendencia correspondiente. El estado detendencia del punto actual está basado en la diferencia de los estados de nivel en el punto actual yanterior, y en el estado de tendencia del punto anterior. La ponderación asociada a la diferencia deestados de nivel en el punto actual y anterior es un parámetro beta con su valor restringido entre 0 y 1.Se añade un parámetro adicional, phi, a las ecuaciones de ajuste de tendencia amortiguada. Phimultiplica la contribución de los estados de tendencia del punto anterior y su valor también estárestringido entre 0 y 1. La finalidad de este parámetro es calcular el grado de amortiguación de tendenciadesde un punto al siguiente.


Ecuaciones de ajuste estacional

Los tipos de modelos que dan soporte a la estacionalidad aditiva o multiplicativa calculan un estadoestacional para cada punto de series temporales. Los estados estacionales se calculan utilizandoecuaciones de ajuste estacional. El estado estacional del punto actual incluye la diferencia del valor deseries temporales y el estado del nivel actual para la estacionalidad aditiva o la proporción de los dosmismos valores para la estacionalidad multiplicativa. La ponderación asociada a este término es unparámetro, gamma, con su valor restringido entre 0 y 1. El resto de la contribución procede del estadoestacional correspondiente del periodo estacional anterior. Tenga en cuenta que el periodo estacionaltiene una longitud fija y, aunque el estado estacional puede cambiar para cada punto, en las ecuacionesde ajuste estacional solo se tienen en cuenta conjuntamente los índices estacionales coincidentes deperiodos diferentes.

Estados de ajuste inicial

Se deben especificar valores para estados de nivel, tendencia y estacionalidad para los puntos anterioresa las series temporales. Los valores son necesarios para las ecuaciones de ajuste. Para calcular losdiferentes estados en el primer punto de la serie temporal se requieren valores de estado en los puntosanteriores correspondientes.

Parámetros de modelo

Cada ecuación de ajuste utiliza parámetros de modelo correspondientes:

alphaControla los estados de nivel.

betaControla los estados de tendencia.

gammaControla los índices estacionales entre periodos estacionales.

phiUn parámetro adicional que se utiliza para especificar la tendencia amortiguada.

Los cuatro parámetros tienen valores entre 0 y 1. Los valores más altos de alpha, beta y gamma indicanque las observaciones más recientes tienen una ponderación más elevada, mientras que los valores másbajos indican ponderaciones más altas para las observaciones más antiguas. Un valor más alto de phi secorresponde con un grado más alto de amortiguación de la tendencia de previsión.

Estimación del modelo

La estimación de los parámetros del modelo en las ecuaciones de ajuste se basa en los datos de seriestemporales. La estimación de los parámetros no se puede realizar directamente utilizando una fórmula.La estimación se realiza mediante un proceso interactivo que busca los valores de parámetros queminimizan el error del modelo. El error del modelo se calcula como un MASE (Mean Absolute ScaledError). Las iteraciones se detienen cuando ya no se puede reducir más el error del modelo. Los valores delos parámetros correspondientes junto con los estados de ajuste iniciales especifican el modelo estimadocompleto. Se utilizan para calcular los estados del modelo para todos los otros puntos de datos y generarlas previsiones del modelo utilizando la ecuación de previsión correspondiente.

Algoritmos de previsiónEn la previsión se utilizan varios algoritmos.

Un paso posterior

Cada modelo soporta las previsiones de tipo un paso posterior basadas en la ecuación de previsióncorrespondiente. Las previsiones de tipo Un paso posterior son necesarias para calcular los errores delmodelo durante el proceso de estimación del modelo.


Las previsiones de tipo Un paso posterior se calculan secuencialmente para cada punto de datosutilizando el nivel calculado, los estados de tendencia para el punto actual y los estados estacionalespara el último periodo estacional.

El error de previsión se calcula restando el valor de previsión en el punto anterior del valor observado enel punto actual. El error de modelo global, que se utiliza para una estimación del modelo, se calcula comoun valor promedio de los errores de previsión absolutos. Los errores más pequeños corresponden a unmejor ajuste del modelo. Las medidas de precisión que se muestran en Detalles estadísticos deprevisión proporcionan varios resúmenes de los errores de la previsión de tipo un paso posterior delmodelo.

paso-k posterior

Las previsiones de tipo paso-k posterior se utilizan para realizar predicciones de cualquier número devalores futuros después de los datos de serie temporal observados. Están basadas en las mismasecuaciones de previsión que las previsiones de un paso posterior para el modelo especificado.

De forma predeterminada, el número de valores de previsión generado es del 20% de la longitud de lasseries de datos histórico observadas. Puede especificar un número exacto de valores para su previsión enel cuadro de diálogo Previsión. Los valores que falten al final de una serie en particular también sepronosticarán pero no contarán en el número especificado de periodos de previsión.

Límites de confianza

Los límites de confianza proporcionan el nivel de incerteza asociado a cada valor de previsión.Normalmente, los límites pasan a ser más amplios en el futuro, ya que las previsiones más distantes sonmenos fiables. Los límites de confianza proporcionan conocimientos relevantes sobre el comportamientofuturo de las series temporales observadas.

El cálculo de los límites de confianza está basado en la varianza global de los errores de previsiónestimados sobre los datos observados y un factor que depende del modelo especificado y del número depasos desde el último punto observado.

Selección de modelos automatizada en las previsionesSe utilizan varios tipos de modelos para crear modelos candidatos para cada serie temporal de unaprevisión. Normalmente, se utilizan los nueve tipos de modelos disponibles, excepto cuando está ausenteun componente estacional. Solo hay tres tipos de modelos disponibles que no se tienen en cuenta para laestacionalidad de los datos.

El valor predeterminado, Automático, para la opción Periodo estacional, detecta el periodo estacionalcomparando varios modelos, cada uno de los cuales tiene un periodo estacional candidato.

Se comparan varios modelos utilizando un error de modelo y el número de parámetros del modelo. Porejemplo, cuando los errores del modelo son iguales para dos modelos, se prefiere el modelo con menosparámetros. El último modelo proporciona una representación más condensada de los datos observadosy suele generar previsiones más fiables.

Principios del análisis de datos avanzadoIBM Cognos Analytics es una herramienta de inteligencia empresarial para la gestión y análisis de datos.Incluye características de autoservicio que hacen posible que los usuarios preparen, exploren ycompartan datos. Cognos Analytics incluye técnicas predictivas, descriptivas y exploratorias, tambiénconocidas como inteligencia numérica. Cognos Analytics utiliza muchas pruebas estadísticas paraanalizar sus datos.

Es importante comprender las definiciones de estas pruebas a medida que se aplican a Cognos Analytics

Los algoritmos numéricos se utilizan como parte del flujo de trabajo para proporcionar características alusuario que comunican información acerca de las propiedades y relaciones numéricas en sus datos.


Orientado a los negocios

A diferencia del software estadístico tradicional, donde el público objetivo es un analista de datos conexperiencia, los algoritmos de Cognos Analytics van dirigidos a los usuarios que están familiarizados(aunque no son expertos) en el análisis de datos. Esto significa que cuando Cognos Analytics tiene encuenta las compensaciones, la utilidad pasa por delante de la complejidad.

Digno de confianza

Los datos de negocio son mucho más complicados que los ejemplos de libros de texto que se utilizan encursos de estadísticas o en búsquedas web y ejemplos. Cognos Analytics utiliza algoritmos que sonsólidos y que pueden abarcar una amplia gama de variedad de datos poco usuales. Cognos Analytics lohace porque aunque los algoritmos que son más frágiles pueden obtener unos resultados ligeramentemejores que los algoritmos sólidos, es necesario asegurarse de que puedan aplicarse y que creentransformaciones correctas de datos para que los resultados sean útiles. Una pequeña caída en laprecisión garantiza la seguridad que proporciona un algoritmo, que no da resultados erróneos cuando losdatos no son como se supone que son.

Inteligente

Casi todos los algoritmos requieren que se tomen decisiones acerca de ellos; niveles de confianza, quécombinaciones de campos para explorar, transformaciones de datos. Los detalles de estas decisiones sepueden encontrar en las descripciones.

Cognos Analytics elige los valores apropiados automáticamente examinando las propiedades de losdatos. Como usuario, es posible que no descubra todas las decisiones que se toman.

Resumen

En Cognos Analytics, los algoritmos numéricos y los procedimientos se han diseñado para generarresultados fiables de forma automática. Para obtener la mejor predicción, clasificación o análisis posibles,un estadístico profesional analiza los datos utilizando IBM SPSS Statistics o IBM SPSS Modeler. Elobjetivo de Cognos Analytics es proporcionar conocimientos cualitativos que le ayuden a comprender susdatos y sus relaciones, y a hacerlo automáticamente para una gran variedad de tipos de datos. CognosAnalytics tiene el objetivo de proporcionar resultados parecidos a un estadístico profesional sin hacerlodel mismo modo que el usuario del negocio.

preparación de los datosLa preparación de los datos es un paso de análisis previo que se utiliza en la mayoría de los algoritmosanalíticos de datos para garantizar que los datos sean adecuados para uso analítico.

Visión general

La preparación de datos es crítica en IBM Cognos Analytics. Solo los datos preparados para entrar en elanálisis de controladores clave, árboles de decisiones y relaciones se muestran en las visualizaciones deanálisis avanzados: Espiral, Análisis de controladores, Árbol de decisiones, Sunburst y Explorarrelaciones. Los datos no se preparan automáticamente para otras visualizaciones y sus conocimientoscorrespondientes.

Algoritmos

Todos los algoritmos aplicados se basan en valores de un solo campo a la vez. Los valores que faltan seeliminan o se manejan para cada campo; todos los campos del controlador del predictor numérico seagrupan. Todos los campos categóricos se ajustan para un gran número de categorías y los valoresatípicos se manejan en el campo objetivo. Si bien la preparación de todos los datos influye en losresultados del análisis, actualmente no se le informa sobre los resúmenes correspondientes de lapreparación de los datos.


Detalles

La preparación de los datos y los controladores clave posteriores, los árboles de decisiones y lasrelaciones están basados en un ejemplo de datos de aproximadamente 10,000 filas cuando los datosoriginales son más grandes. El muestreo aleatorio de Bernoulli, igual que la probabilidad sin muestreoaleatorio de reemplazo, se aplica a los datos cargados y a cualquier origen de datos conectado queadmita el muestreo aleatorio. De lo contrario, se utiliza un muestreo sistemático.

preparación de datos para campos numéricosUn campo se trata como numérico siempre que contiene información numérica y su propiedad de uso seestablece en medida.

Visión general

Puesto que se pueden modificar los datos numéricos en cuanto a su distribución, IBM Cognos Analyticstransforma campos numéricos no de destino en grupos ordinales, lo que reduce la dependencia de losalgoritmos analíticos en el formato de datos numéricos.

Algoritmos

El algoritmo básico que se utiliza es la agrupación de frecuencias iguales. Los datos numéricos se dividenen un número fijo de grupos que están intentando colocar un número igual de filas de datos en cadagrupo. Los valores que faltan se ubican en su propio grupo. Cognos Analytics intenta utilizar elconocimiento acerca de los valores que faltan en campos de predictor para crear un modelo mejor. Porejemplo, si se representa un campo de datos cuando se ha probado un elemento, Cognos Analytics utilizavalores que faltan (que es posible que representen que no se ha probado nunca un elemento) para ayudara predecir los valores de otros campos.

Detalles

Se aplican determinados criterios de exclusión de campos a campos numéricos. Se excluye un camponumérico de cualquier análisis posterior si solo tiene un único valor, incluyendo el valor que falta. De locontrario, el campo numérico se agrupa y el número predeterminado de grupos es 5. Si un campo notiene más de 10 valores numéricos exclusivos, no se intenta realizar la agrupación y cada valor exclusivose otorga a su propia categoría. Si aparece un cero en más del 40% de las filas, siempre se le da unacategoría separada. Los valores que faltan se colocan en su propio grupo y no afectan al procedimiento deagrupación.

preparación de datos para campos categóricosUn campo se trata como categórico siempre que su propiedad de uso se establezca como atributo oidentificador.

Visión general

La información principal que se extrae de los campos categóricos es la frecuencia observada para cadavalor de categoría exclusivo. Los métodos analíticos apropiados se aplican a los campos categóricos, perosu precisión y rendimiento pueden verse afectados negativamente cuando aumenta el número decategorías diferentes. El paso principal de preparación de datos es comenzar a fusionar categoríascuando su número pase a ser grande.

Algoritmos

El algoritmo básico que se utiliza es la fusión de categorías. Las categorías se ordenan por su frecuenciaen orden descendente y las categorías más allá del número predeterminado se combinan en una solacategoría. Los valores que faltan se tratan como una única categoría individual. En otras palabras, IBMCognos Analytics utiliza valores de una forma parecida que para los campos numéricos. Los camposcategóricos se tratan como nominales. El orden intrínseco no se asume entre categorías.


Detalles

Se aplican determinados criterios de exclusión de campos a los campos categóricos. Un campocategórico se excluye de un análisis adicional si solo tiene un valor único o el número de categoríasexclusivas no fusionadas supera el 50% del número de filas de datos válidas.

De lo contrario, el campo categórico se fusiona y el número predeterminado de categorías no fusionadases 49. El resto de categorías se fusiona en una categoría extra única. También se fusionan todas lascategorías con un recuento de filas inferior a 3. Un campo categórico también se excluye si el porcentajede filas de datos válidos correspondiente a la categoría fusionada supera el 25%.

Los valores que faltan se tratan como una categoría separada y se tienen en cuenta en el paso de fusióncomo tal.

Preparación de campos para campos objetivoLa especificación del campo objetivo es necesaria para los controladores clave y las visualizaciones delárbol de decisiones.

Visión general

Especifique siempre el campo objetivo y, como mínimo, un campo adicional. Los modelos se entrenanutilizando valores objetivo proporcionados y se usan para detectar relaciones predictivas y, finalmente,para predecir valores objetivo dados los valores del campo de entrada. La preparación de datos para elcampo objetivo difiere de la preparación de datos para el resto de los campos. Los valores que faltan en elobjetivo no se utilizan para construir modelos, pero el resto de la información se conserva y, a veces, seajusta para obtener modelos imparciales.

Algoritmos

El principal paso de preparación de datos relacionado con los campos objetivo es la eliminación de todaslas filas de datos con el valor de destino que falta. Esto sucede antes de cualquier otro paso depreparación de datos. Si bien garantiza que sólo se utiliza información fiable para la creación de modelos,el número de filas eliminadas puede ser sustancial. Es posible que el modelo resultante tenga un ámbitolimitado en tales casos. Los campos objetivo numéricos no están enlazados, pero los valores atípicosextremos se manejan para no afectar negativamente a los modelos creados posteriormente. Los camposobjetivo categóricos se tratan de forma parecida a otros campos categóricos. La única diferencia es quelos valores que faltan se han eliminado para los objetivos categóricos.

Detalles

Los valores atípicos extremos se detectan en base a límites inferiores y superiores. El límite superior seconstruye utilizando un percentil superior de manera que sólo el 2,5% por ciento de los valores dedestino tienen un valor mayor. La diferencia entre el percentil superior y la mediana se multiplica por 2,5y se agrega a la mediana para obtener el limite superior. Se aplican pasos similares para obtener el límiteinferior. Los valores de destino que se encuentran más allá de los límites calculados se sustituyen por elvalor de límite correspondiente en todos los análisis subsiguientes.

Controladores clave unidireccionalesLos controladores unidireccionales son una herramienta de exploración basada en modelos.

Visión general

Dado un campo objetivo, la herramienta utiliza un modelo estadístico para analizar cualquier otro campode datos disponible y calcula su fuerza en la predicción de los valores de destino. Dichos campos dedatos se denominan controladores o predictores de destino. Cada campo de datos potencialmenterelevante es analizado y sólo se visualizan los controladores principales con respecto a su fuerzapredictiva. Puede obtener información sobre los controladores disponibles y su clasificación de acuerdocon su fuerza predictiva para el destino especificado en los datos. Los resultados de análisis decontrolador unidireccional están disponibles tanto en el análisis del controlador como en las


visualizaciones en espiral. La obtención de detalles visuales en cada controlador por separado estáhabilitada para la visualización del análisis del controlador sólo en Explore.

Algoritmos

El análisis de cada controlador unidireccional se basa en un modelo estadístico que incluye el destino yun único predictor categórico. El modelo se aplica después del paso de preparación de datos para elcampo objetivo y todos los campos de predictores potenciales. Por ejemplo, todos los campos depredictor numéricos se enlazan durante el paso de preparación de datos y se tratan como categóricos enel análisis. ANOVA unidireccional se aplica a los destinos numéricos y a la prueba de independencia deChi-cuadrado para destinos categóricos con el ajuste de chi-cuadrado para datos difusos.

Para campo de la lista de controladores potenciales, se lleva a cabo un contraste de hipótesis acerca de siel campo tiene un impacto importante sobre el destino. Solo aquellos campos que pasan la prueba ytienen la fuerza predictiva lo suficientemente alta son aquellos que se seleccionan como posiblescontroladores clave unidireccionales.

Detalles

El análisis preliminar basado en prestaciones inteligentes reduce el número de controladores potencialesen algunos casos. El objetivo es eliminar los campos irrelevantes o redundantes. La lista de controladoresutilizados está disponible en la IU y se pueden añadir los controladores que se hayan excluidoinicialmente al análisis. Los 20 primeros controladores resultantes con fuerza predictiva superior al 10%están disponibles para la visualización.

Se imponen algunas restricciones en el tamaño de los datos para mejorar el rendimiento y la velocidad. Silos datos contienen más de 250 campos, se excluyen los campos menos relevantes antes del análisis delcontrolador. Puede volver a añadir los campos excluidos al análisis a través de la interfaz de usuario talcomo se describe anteriormente. Si los datos especificados contienen más de 10,000 filas, se puedehacer un muestreo de las mismas hasta de al menos 10,000 filas para poder hacer en análisis delcontrolador. Se muestra un aviso en estos casos: Para mejorar el rendimiento, debido al número de filasen el origen de datos, el análisis está basado en un ejemplo representativo de los datos completos. Seespera que los resultados sean muy parecidos a los resultados que se pueden obtener si se utilizan todaslas filas de los datos originales.

Controladores clave bidireccionalesLos controladores clave bidireccionales se basan en el modelado y los pares de clasificación depredictores categóricos a la vez.

Visión general

Dado un campo objetivo, IBM Cognos Analytics utiliza un modelo estadístico para el análisis de un par deotros campos de datos y estima su fuerza en la predicción de los valores de destino. La búsqueda dedistintos pares de predictores no suele ser exhaustiva y también es posible que se filtren algunos paresde alto nivel de los resultados finales. El objetivo es proporcionar una visión general y gran variedad depares de predictores que mejoren la fuerza predictiva de un solo modelo de predictor que se muestracomo controlador unidireccional. Por lo tanto, los conocimientos obtenidos de los controladoresunidireccionales se expanden y el usuario obtiene información relevante sobre los pares de campos enlos datos. Los resultados del análisis de controlador unidireccional y del controlador bidireccional estándisponibles en el análisis del controlador y en los gráficos en espiral. Se pueden ver por separadoseleccionando una opción de visualización de gráfico correspondiente. Cada uno de los controladoresunidireccional o bidireccional se puede ampliar en una nueva visualización directamente desde lavisualización del análisis del controlador en Explore.

Algoritmos

El análisis para cada controlador bidireccional se basa en un modelo estadístico que incluye el destino yun par de predictores categóricos. El modelo se aplica después de la preparación de datos y laconstrucción de todos los controladores unidireccionales. El primer predictor en el par se selecciona de


entre los primeros 50 controladores unidireccionales y el segundo se selecciona entre los 25controladores unidireccionales principales. Esta estrategia de búsqueda garantiza que la mayoría de lospares de predictores de mayor rango se consideren para el modelado. ANOVA bidireccional (análisis devarianza) se aplica a los destinos numéricos y a la prueba de independencia de Chi-cuadrado paradestinos categóricos con el ajuste de chi-cuadrado para datos difusos.

Para cada par de campos considerados, se realiza una prueba de hipótesis sobre si el par tiene unimpacto significativo en el objetivo. Solo aquellos pares que pasan la prueba y tienen una fuerzapredictiva suficientemente alta se seleccionan como posibles controladores bidireccionales.

Detalles

La restricción de la selección de campos de datos y filas de datos para los controladores unidireccionalesse aplican también a los controladores bidireccionales. Ello es de esperar pues los campos de predictorpotenciales para los controladores bidireccionales se seleccionan a partir de los controladores deunidireccionales en función de su respectiva fuerza predictiva. Sin embargo, la importancia del modelo deun controlador unidireccional y la mínima fuerza predictiva no resultan necesarios para su entrada en unmodelo bidireccional. Un controlador bidireccional resultante debe tener una fuerza predictiva superior al10% y debe proporcionar una mejora relativa de más del 10% sobre la fuerza predictiva de cada uno delos controladores unidireccionales incluidos. La mejora relativa se calcula como porcentaje de ladiferencia entre el 100% y la fuerza predictiva del controlador unidireccional anidado. Los controladoresbidireccionales resultantes que cumplen con estos criterios se clasifican según su fuerza predictiva y los20 principales se ponen a disposición para su visualización.

árbol de decisionesLos árboles de decisiones son modelos más complejos que los controladores unidireccionales ybidireccionales. Amplían la secuencia como los modelos de combinación. La principal diferencia es quelos árboles de decisiones admiten el descubrimiento de la interacción entre múltiples predictores y, porlo tanto, conocimientos más profundos que los controladores.

Visión general

Dado el campo objetivo, el algoritmo busca en todos los demás campos de datos y los añade al modelopara mejorar su fuerza en la predicción de los valores de destino. La búsqueda a través de diferentespredictores es iterativa; después de que la búsqueda agregue un predictor, la búsqueda continua paraagregar el siguiente predictor para que mejore el modelo al máximo. El objetivo es encontrar el mejorconjunto de predictores y una forma óptima de combinarlos para que se calcule un modelo óptimo. Losconocimientos que se obtienen de los árboles de decisiones se presentan en forma de reglas de decisiónen las que la combinación de predictores y los valores correspondientes proporcionan una predicciónúnica para el valor objetivo. Las reglas de decisión se clasifican por fuerza para que pueda encontrarfácilmente las reglas más relevantes e interesantes. Las reglas de decisión que son generadas por el árbolde decisiones se excluyen mutuamente. Las reglas de decisión también proporcionan un completoconjunto de reglas de tal manera que hay una regla correspondiente para cualquier combinación devalores de predictor en los datos. Además, está disponible la fuerza predictiva del árbol de decisionesglobal que proporciona una mejora relativa en relación con el modelo básico. Los resultados estándisponibles a través de tres visualizaciones diferentes: expansión, árbol y reglas de decisión. Cada uno deellos tiene ciertas ventajas al mostrar la estructura del árbol de decisiones y el contenido de las reglas dedecisiones correspondiente. La fuerza predictiva del árbol de decisiones general también está disponibleen la visualización del análisis del controlador.

Algoritmos

El modelo del árbol de decisiones se calcula después de la preparación de los datos y la creación detodos los controladores unidireccionales. El primer predictor de árbol se selecciona como controladorunidireccional superior. Las categorías del predictor se fusionan cuando el impacto adverso de la fuerzapredictiva es inferior a un umbral determinado. El siguiente paso es encontrar el mejor predictor paradividir cada nodo de árbol que conste de las categorías combinadas. El proceso continúa hasta que seaplica una regla de parada a un nodo de árbol. Las opciones posibles para detener son que todas las


categorías para cada predictor candidato se fusionen en un solo nodo o que el número de nodossobrepase el número máximo de nodos. Las categorías con menos de un número mínimo de filas sefusionan siempre con otra categoría. Esto significa que ninguno de los nodos del árbol puede contenermenos que el número mínimo de filas. El mismo procedimiento se utiliza para los objetivos continuos ycategóricos, sólo la función de impurezas es distinta.

DetallesFunciones de impureza

Los valores de función de impureza se utilizan como criterio principal para la división y fusión denodos de árbol potenciales. El total de la función de impureza de los árboles continuos es la suma decuadrados por nodo, mientras que la medida de impurezas de Gini se utiliza para los objetivoscategóricos. El total de impurezas de Gini se calcula como una suma de cuadrados de proporcionesde recuento en todas las categorías de destino por nodo que se resta de uno y los resultados que semultiplican por el número de filas. La mejora en el valor de la función de impureza es la ganancia deinformación

Al dividir cada nodo, IBM Cognos Analytics busca un campo de predictor con un la mayor ganancia deinformación calculada como impureza total en todos los nodos hijo potenciales restados de laimpureza del nodo padre. Antes de que Cognos Analytics seleccione el predictor, Cognos Analyticsintenta fusionar algunos de los nodos hijo potenciales que inicialmente corresponden a cadacategoría de predictor. La pérdida de información se calcula restando la impureza de los nodos nofusionados a partir de la impureza de los nodos fusionados. Siempre que la pérdida de informaciónsea más pequeña que un umbral, los nodos se fusionan. Este proceso ayuda a crear árbolesrelativamente pequeños que son fáciles de visualizar y comprender, a la vez que conservan la fuerzageneral del árbol.

Reglas de parada

Los nodos candidatos siempre se fusionan si están basados en menos de 25 filas. Si se fusionan todaslas categorías de un predictor, no se puede utilizar para dividir un nodo determinado. Cuando ningunode los predictores puede dividir el nodo específico, el proceso se detiene para el nodo. El procesoglobal de generación del árbol se detiene cuando ninguno de los nodos se puede dividir o cuando elnúmero de nodos generados supera los 36.

Importancia de la variable

La importancia de la variable corresponde a una reducción de error de árbol relativa cuando se incluyeel correspondiente predictor en el árbol. Se calcula comparando los errores de un árbol inicial y unárbol restringido generados por el resto de los predictores del árbol inicial. El error del árbol inicial seresta del error del árbol restringido y el resultado se divide por el error del árbol restringido. Lasvariables con importancia cero o negativa se eliminan del árbol. El error de árbol se calcula como lasuma de cuadrados de los destinos continuos y como error de clasificación de los objetivoscategóricos.

Fuerza predictiva

La fuerza predictiva de un árbol con objetivo continuo se calcula de forma parecida a loscontroladores clave. Se tiene en cuenta en contenido de los nodos de hoja. La contribución devarianza de cada nodo de hoja se añade y se divide por la varianza general de los datos. Se trata delerror relativo del árbol. Se resta de uno para obtener la fuerza predictiva que es compatible con lamedida R cuadrado que se utiliza para controladores de clave.

Para objetos categóricos, Cognos Analytics calcula la precisión de la clasificación en el error declasificación que se añade desde todos los nodos de hoja. La mejora de la precisión de la clasificaciónrelativa sobre el modelo básico, también conocida como R cuadrado ajustado, se notifica como lafuerza predictiva del árbol. Se calcula restando el error de árbol del error de modelo básico ydividiendo el resultado por el error de modelo básico. Por ejemplo, la precisión de clasificación delmodelo puede ser tan alta como del 95%, pero si la clase mayoritaria aparece en el 90% de las filasde los datos, la fuerza predictiva del árbol sólo se notifica como del 50%. Es paralelo al caso delobjetivo continuo en el que el modelo básico está representado por el valor medio global. La fuerza


predictiva que se mide por R cuadrado se basa en la mejora relativa del árbol en la reducción de lavarianza global.

Cognos Analytics solo muestra los árboles que tienen una fuerza predictiva superior al 10%. Sevisualiza un árbol para el objetivo continuo en un análisis de controlador o en una visualización enespiral si su fuerza predictiva es superior a la fuerza predictiva del controlador clave más fuerte. De locontrario, no se visualiza en estos gráficos ya que los controladores clave ya proporcionan todos losconocimientos relevantes.

La fuerza predictiva de un árbol de decisiones se calcula si utiliza los mismos datos que se utilizanpara generar el árbol de decisiones. Se sabe que esto introduce un margen de error y proporcionaestimaciones optimistas acerca del rendimiento del árbol de decisiones en datos parecidos delmismo origen de datos. Cognos Analytics ha reducido la discrepancia ajustando el algoritmo paraminimizar el exceso de información de formación.

Percepciones en visualizacionesLos conocimientos en visualizaciones proporcionan conocimientos analíticos que pueden ayudar a losusuarios a detectar y validar cualquier relación importante y las diferencias significativas en función delos datos que presenta la visualización.

Visión general

Los conocimientos se controlan y resumen en el recuadro Conocimientos disponible en cadavisualización elegible. Al activar los conocimientos, el resumen aparece en el recuadro Conocimientos ylos elementos de visualización relacionados se resaltan. Se proporcionan detalles en el correspondientemensaje de ayuda contextual. Puede controlar cada uno de los conocimientos disponibles por separado.

Algoritmos

El tipo de conocimiento depende de los datos mostrados por la visualización. Los tipos de conocimientosdisponibles son Promedio, Fuerza predictiva, Diferencias significativas, Línea de ajuste y Másfrecuente. El Promedio proporciona la media de los resúmenes visualizados y Más frecuente la categoría,o la categoría que se muestra con mayor frecuencia en los datos. El resto de los conocimientos dependende los análisis más avanzados y de las pruebas estadísticas. El objetivo es proporcionar información fiableque puede utilizar para una descripción mejorada de los datos visualizados y el descubrimiento decualquier relación que se espera que se encuentre en la población que está representada por estos datos.

Detalles

El análisis de conocimientos siempre se basa en las mismas filas de datos que se utilizan para crear losresúmenes que se muestran en la visualización. Esto significa que los datos completos se utilizan paraobtener información a menos que se aplique un filtrado a los datos originales.

Algunas pruebas estadísticas y análisis que se utilizan en los conocimientos requieren no solo losresúmenes de datos que se muestran en la visualización, sino también algunos resúmenes adicionales.Por ejemplo, la prueba de diferencias significativas en múltiples categorías de un campo explicativorequiere recuentos y variaciones para cada categoría, además de la media mostrada. Estos resúmenesadicionales se obtienen de una base de datos junto con los resúmenes que son necesarios para lavisualización. Los conocimientos procesan todos los resúmenes, pero solo los resúmenes necesariosestán disponibles en la visualización. El análisis de conocimientos siempre se basa en las mismas filas dedatos que se utilizan para crear los resúmenes que se muestran en la visualización.

Restricciones

Si los conocimientos no están disponibles de forma inmediata en una visualización, es posible que seaplique una de las razones siguientes:

• El propio tipo de visualización no da soporte a los conocimientos.• Es posible que los datos de la visualización se hayan recortado.


• La combinación de nivel de resumen, tipo de campo y rol de campo de un campo seleccionado nocoincide con los requisitos de cualquiera de los conocimientos disponibles.

Tipos de visualizaciones soportadas para conocimientos

Los siguientes tipos de visualización dan soporte a conocimientos:

• Área• Barra• Burbuja• Columna• Mapa de calor• Burbuja de jerarquía• Línea• Línea y columna• Mapa• Burbuja empaquetada• Gráfico circular• Punto• Radial• Dispersión• Barras apiladas• Columna apilada• Mapa de árbol• Nube de palabras

Se da soporte a varias extensiones para algunos conocimientos, incluidos Más frecuente y Diferenciassignificativas.

Niveles de resumen

Los niveles de resumen soportados son: Recuento, Promedio, Suma, Mínimo y Máximo. Es posibleque cualquier otro valor como Recuento distinto impida que se sugieran conocimientos. Algunosalgoritmos determinados solo admiten niveles de resumen específicos. El cambio del nivel deresumen predeterminado por uno de los valores soportados potencialmente puede ayudar a habilitarlos conocimientos.

Tipos de campo

Los tipos de campo se pueden designar internamente como continuos o categóricos en función de losvalores del campo seleccionado.

Tipo de campo Descripción

Categórico Una variable que puede tomar de un número de valores posibles limitado ynormalmente fijo. Una variable categórica asigna cada unidad deobservación individual u otra a un grupo determinado o a una categoríanominal basándose en algún tipo de propiedad cualitativa. Por ejemplo, elpaís en el que vive una persona.

Continua Se utiliza una variable para describir valores numéricos como, por ejemplo,un rango de 0-100 ó 0,75-1,25. Un valor continuo puede ser un entero, unnúmero real o una fecha y una hora.


Roles de campo

IBM Cognos Analytics asigna un rol a cada una de las ranuras de campo de una visualizaciónsoportada. Se puede designar un rol de campo como uno de los siguientes, en función de la ranura dela visualización.

Rol de campo Descripción

Respuesta Una variable que se puede predecir y a la que también se puede hacerreferencia como variable de destino o variable dependiente. Normalmenteestá en el eje Y.

Explicativa Una variable ayuda a explicar los cambios en la respuesta y a la quetambién se hace referencia como predictor o variable independiente.Normalmente está en el eje X.

Grupo Una variable que se trata como explicativa o un factor agrupado opcionalque ayuda a determinar el número de modelos creados en el algoritmo.Por ejemplo, puede corresponder a la ranura de color o a una visualizaciónde columnas.

Ponderación Un variable que define las ponderaciones de regresión opcionales, que seutilizan para calcular el modelo de regresión. Por ejemplo, puedecorresponder a la ranura de tamaño o a una visualización de burbujas.

Repetición Una variable que crea pequeños múltiplos, con la visualización repetidauna vez para cada valor distinto de la variable. Por ejemplo, puedecorresponder a la ranura Repetición (filas) o a una visualización circular.

Puntos Un variable que define la forma de los datos y los puntos de datos que seutilizan para calcular el modelo. Por ejemplo, puede corresponder a laranura Puntos o a una visualización de dispersión.

Como ejemplo general, en una visualización de barras con las ranuras siguientes, las correlaciones deroles de esta visualización se definen como:

• Barras (eje y), explicativas• Longitud (eje x), respuesta• Color, grupo

Conocimientos en visualizaciones para recuentosLos conocimientos para recuentos están disponibles siempre que se visualiza el recuento para cadacategoría de un solo campo categórico.

También están disponibles cuando se muestra el recuento para cada combinación de categorías de unpar de campos categóricos en la visualización. En este último caso, es posible que el par sean doscampos explicativos, o un campo explicativo y un campo de repetición, como en las barras y repetición(columna) de un gráfico de barras.

Los conocimientos para los recuentos de categorías combinadas de tres campos categóricos estánsoportados para un campo explicativo y la combinación de dos campos de repetición, tal como en lossegmentos, repetición (columna), y repetición (fila) de una visualización circular.

Visión general

Utilice estas visualizaciones cuando esté interesado en comparar el número de elementos en categoríasdiferentes, o la combinación de categorías.


Algoritmos

IBM Cognos Analytics notifica el recuento promedio en todas las categorías del campo de respuestaespecificado y aplica pruebas estadísticas para detectar categorías en las que los recuentos sonestadísticamente más diferentes de la media.

Las visualizaciones con dos o tres campos categóricos y los recuentos de cada combinación de categoríasse tratan de forma diferente. Cognos Analytics no sólo compara los recuentos entre las categorías, sinoque detecta cualquier relación entre los campos categóricos . Cognos Analytics trata un campo como larespuesta y los otros como un campo explicativo.

Cognos Analytics informa sobre la categoría más frecuente en las visualizaciones con un campoexplicativo categórico, uno o dos campos de repetición categóricos y un campo de respuesta de recuento.

DetallesCampo categórico único

La primera prueba que se aplica es la prueba de chi-cuadrado de frecuencias iguales para establecersi hay recuentos disponibles que son significativamente diferentes de la media. Si el resultado de laprueba es significativo, Cognos Analytics aplica la prueba de chi-cuadrado de influencia para cadacategoría por separado. Cognos Analytics calcula el tamaño de efecto para las categorías en las que laprueba de influencia es estadísticamente significativa e informa de las categorías con el mayortamaño de efecto bajo las diferencias significativas.

Restricciones

La siguiente tabla describe las condiciones que determinan si deben sugerirse conocimientos paraeste algoritmo.

Respuesta Explicativa Grupo Ponderación

Puntos

Conocimientos

Exactamente 1

Nivel de resumen =Recuento

N/D N/D N/D N/D Promedio

Diferenciassignificativas

Dos campos categóricos

Cognos Analytics trata un campo categórico como la respuesta y el otro como el campo explicativo. Elcampo de recuento original se utiliza como entrada para los algoritmos.

La prueba de chi-cuadrado de independencia con el ajuste para datos dispersos se utiliza paraestablecer si existe una relación entre el campo de respuesta y el campo explicativo. Si el resultadode la prueba es importante, Cognos Analytics calcula la fuerza predictiva de este modelo como unrecuento R-cuadrado ajustado, con las categorías de baja frecuencia filtradas. La relación se declarafiable y se informa sobre la fuerza predictiva si es superior al 10%.

Si el resultado de la prueba anterior es significativo, se analizan todas las combinaciones decategorías explicativas y respuestas aplicando la prueba chi-cuadrado de influencia a cadacombinación. Las combinaciones de las categorías explicativas y de respuestas en las que la pruebade influencia es significativa se consideran influyentes. Se calcula el tamaño del efecto para cadacombinación de categorías influyentes y se notifican las combinaciones cuyo tamaño de efecto esmayor bajo las diferencias significativas.

Si los roles de los dos campos categóricos son explicativo y repetición, se aplica el algoritmo másfrecuente. Los recuentos se suman sobre cada categoría diferente del campo explicativo. Se notificala suma más elevada, junto con el número de categorías que tienen dicha suma. Tenga en cuenta queeste algoritmo no utiliza el campo de repetición, sino que solo se desencadena cuando se aplica elalgoritmo.


Restricciones


Respuesta Explicativa Grupo

Ponderación

Puntos

Repetición Conocimientos

Exactamente 1


Exactamente 2

Categórico

N/D

N/D

N/D

N/D Fuerza predictiva


Exactamente 1


Exactamente 1

Categórico

N/D

N/D

N/D

Exactamente 1

CategóricoFuerza predictiva


Más frecuente

Tres campos categóricos

Estos algoritmos solo se aplican cuando existe un campo explicativo y dos campos de repetición. Lacombinación de los dos campos de repetición se considera un único campo categórico, en el que lascategorías son los pares de categorías de los dos campos de repetición.

La fuerza predictiva se calcula exactamente como en el caso de dos campos categóricos, utilizando loscampos de repetición emparejados como el predictor del campo explicativo. La prueba chi-cuadrado deindependencia con el ajuste para datos difusos se utiliza para probar la importancia de la relación, y elrecuento R-cuadrado ajustado con categorías de baja frecuencia filtradas se utiliza para buscar la fuerzapredictiva.

Las diferencias significativas se calculan exactamente como en el caso de dos campos categóricos,identificando las combinaciones del campo explicativo y los campos de repetición emparejados para losque el recuento es inusual. La prueba chi-cuadrado de influencia se utiliza para probar la importancia decada combinación, y se notifican las combinaciones con un tamaño de efecto más grande.

Se aplica el algoritmo más frecuente exactamente igual que en el caso de los dos campos categóricos,sumando los recuentos para cada categoría diferente del campo explicativo. Se notifica la suma máselevada, junto con el número de categorías que tienen dicha suma. Tenga en cuenta que este algoritmono utiliza los campos de repetición, sino que solo se desencadena cuando se aplica el algoritmo.

Respuesta Explicativa Grupo

Ponderación

Puntos

Repetición Conocimientos

Exactamente 1


Exactamente 1

Categórico

N/D N/D N/D Exactamente 2

CategóricoFuerza predictiva


Más frecuente

Diferencias entre Cognos Analytics versión 11.1 R2 y R3

Para las visualizaciones con dos campos categóricos, cuando el campo de respuesta tiene una categoríaque representa los datos ausentes (la categoría "(no value)"):


• En Cognos Analytics versión 11.1 R2 el cálculo R-cuadrado de recuento ajustado para la fuerzapredictiva omitía valores de datos para la categoría que representa los datos ausentes. En CognosAnalytics versión 11.1 R3 se incluyen los valores. Esto puede afectar a la fuerza predictiva notificadapara mapas de uso crítico en los que la ranura de datos de uso crítico tiene datos de recuento agregadoy las filas y columnas son dos campos categóricos.

• En Cognos Analytics versión 11.1 R2 las diferencias significativas no notificaban ninguna celda inusualasociada a la categoría que representa los datos ausentes. En Cognos Analytics versión 11.1 R3 senotifican las celdas. Esto puede afectar a las diferencias significativas mostradas para mapas de usocrítico en los que la ranura de datos de uso crítico tiene datos de recuento agregado y las filas ycolumnas son dos campos categóricos.

Conocimientos en visualizaciones para resúmenes por uno o más campos descriptivosLos conocimientos para resúmenes están disponibles cuando el nivel de resumen, la suma, el valormínimo o máximo de un campo son un promedio para un campo de respuesta continua. Losconocimientos se calculan y muestran en cada categoría de un campo descriptivo categórico individual oen cada combinación de categorías de un par de campos descriptivos de categorías en la visualización.

Visión general

Estas visualizaciones se utilizan cuando interesa comparar los valores de una medida entre distintascategorías, o entre combinaciones de categorías de campos descriptivos.

Algoritmos

Si el nivel de resumen es promedio, IBM Cognos Analytics detecta cualquier relación entre los campos derespuesta y los campos explicativos y calcula la fuerza predictiva del modelo correspondiente. Si lasdiferencias de los valores promedio entre las categorías explicativas son importantes estadísticamente,Cognos Analytics identifica las categorías explicativas más diferentes o la combinación de categorías bajolas diferencias significativas.

Cuando el nivel de resumen es suma, Cognos Analytics calcula la suma promedio entre categoríasexplicativas o combinaciones de categorías. Si las diferencias de las sumas entre las categoríasexplicativas son importantes estadísticamente, Cognos Analytics identifica las categorías explicativasmás diferentes o la combinación de categorías bajo las diferencias significativas.

Para todos los gráficos aplicables, el conocimiento medio muestra el valor medio de respuesta resumidaen todas las categorías explicativas. Cuando el nivel de resumen para la respuesta es el promedio, secalcula la media ponderada utilizando el valor visualizado y el recuento para cada categoría explicativa.

DetallesPromedio por un único campo explicativo

Cuando el nivel de resumen para el campo de respuestas es promedio y hay disponible un únicocampo explicativo categórico, Cognos Analytics aplica un análisis unidireccional ANOVA. CognosAnalytics utiliza la estadística F para probar si los valores promedios entre las categorías explicativasson equivalentes. Si hay alguna diferencia importante, Cognos Analytics calcula el R cuadradoajustado como fuerza predictiva de la relación entre el campo de respuesta y el explicativo. Larelación fiable y su fuerza predictiva se notifican al usuario si la fuerza predictiva excede el 10%.

Si la diferencia entre promedios es importante, Cognos Analytics realiza una prueba t de influenciapara detectar las categorías que son más diferentes de la media global. Esto implica calcular el errorestándar para cada promedio de categoría y comparar el promedio con la media global utilizando laestadística de prueba t. Para aquellas categorías con diferencias importantes, Cognos Analyticstambién calcula el correspondiente tamaño de efecto y notifica las categorías con el tamaño de efectomayor que están sujetas a diferencias significativas.

Restricciones



Respuesta Explicativa Grupo Ponderación Puntos Conocimientos

Exactamente 1

Nivel deresumen =Promedio

Continua

Exactamente 1

Categórico

N/D Opcional

Cualquiera

N/D Promedio

Fuerzapredictiva


Promedio por dos campos explicativos

Para los gráficos en los que el nivel de resumen para el campo de respuesta es del promedio y existendos campos explicativos categóricos disponibles, Cognos Analytics aplica el análisis ANOVAbidireccional. Cognos Analytics utiliza la estadística F para probar si los valores promedios de lascombinaciones de categorías explicativas son equivalentes. Si las diferencias son importantes,Cognos Analytics calcula el R cuadrado como fuerza predictiva de la relación entre el campo derespuesta y los dos campos explicativos. Cognos Analytics también calcula el R cuadrado ajustadopara modelos unidireccionales que incluyen un único campo explicativo cada uno. Si la fuerzapredictiva de un modelo bidireccional es superior al 10% y su mejora de la fuerza predictiva relativasobre los modelos unidireccionales es superior al 10%, Cognos Analytics muestra la fuerza predictivade un modelo bidireccional y notifica una relación fiable entre los campos de destino y explicativos.De lo contrario, si la fuerza predictiva máxima de los modelos unidireccionales excede el 10%,Cognos Analytics notifica una relación fiable entre la respuesta y el correspondiente campoexplicativo único junto con su fuerza predictiva. Si la capacidad de pronóstico máxima de un modelounidireccional no excede el 10%, Cognos Analytics no notifica ninguna relación entre los camposdestino y explicativos.

Cuando la diferencia entre promedios de todas las combinaciones de categorías es importante,Cognos Analytics también dirige una prueba t de influencia para detectar las categorías que son másdiferentes de la media global. Esta prueba es similar a la prueba que se utiliza para un único campoexplicativo. La diferencia principal es que, en lugar de tener en cuenta categorías de un único campoexplicativo, Cognos Analytics considera las combinaciones de categorías a partir de dos camposexplicativos. Las combinaciones de categorías con el tamaño de efecto más grande se notifican segúnlas diferencias más importantes.

Restricciones



Exactamente 1

Nivel deresumen =Promedio

Continua

Exactamente 2

CategóricoOpcional (setrata comoexplicativo)

Categórico

Opcional N/D Promedio

Fuerzapredictiva


Suma de uno o dos campos explicativos

Para los gráficos en los que el nivel de resumen para el campo de respuesta es la suma y haydisponibles dos campos explicativos categóricos, Cognos Analytics aplica la prueba de comparaciónde suma. Esta prueba detecta si alguna de las sumas es distinta del valor de suma promedio en todaslas categorías explicativas o combinaciones de categorías. Si esta prueba es significativa, CognosAnalytics continúa realizando la prueba de influencia de suma que compara la suma para cadacategoría o combinaciones de categorías con la suma promedia. Para cada probar significativa,Cognos Analytics también calcula el correspondiente tamaño de efecto. Las categorías o


combinaciones de categorías con los tamaños de efecto más grandes se notifican marcando lasdiferencias más significativas.

Restricciones



Exactamente 1

Nivel deresumen =Suma

Continua

1 o 2

CategóricoOpcional (setrata comoexplicativo)

Categórico

N/D N/D Promedio


Mínimo o máximo de uno o dos campos explicativos

Para los niveles de resumen mínimos o máximos, solo está disponible el conocimiento promedio. Secalcula como el valor promedio del mínimo o máximo de la respuesta entre todas las categoríasexplicativas o combinaciones de categorías.

Restricciones



Exactamente 1

Nivel deresumen = Míno Máx

Continua

1 o 2

Categórico

N/D N/D N/D Promedio

Conocimientos en visualizaciones para dos campos continuosLos conocimientos para dos campos numéricos están disponibles cuando una visualización implica doscampos continuos y un campo de grupo categórico o de puntos opcional.

Visión general

Utilice las visualizaciones como diagrama de dispersión para los dos campos continuos, posiblementedivididas por categorías del campo de grupo. El objetivo principal es detectar cualquier relación entre elcampo continuo y también incluir el campo de grupo categórico. Los resultados contienen una fuerzapredictiva de la relación descubierta, la descripción de la relación proporcionada por líneas de ajuste, ycualquier punto con una gran discrepancia de las líneas de ajuste como diferencias significativas.

Algoritmos

IBM Cognos Analytics calcula varios modelos de regresión que implican uno de los campos como larespuesta y los campos continuos como un campo explicativo. El campo de grupo categórico opcional seutiliza como un factor de modelo. Además de las contribuciones de modelo aditivas correspondientes alcampo explicativo, Cognos Analytics considera el cuadrado del campo explicativo y cualquier término deinteracción que incluya un factor. Se selecciona un modelo que proporciona un ajuste óptimo para losdatos entre varios modelos posibles. La línea de ajuste correspondiente se deriva del modelo lineal o decurva cuadrática. En el caso de que se haya proporcionado un campo de grupo categórico opcional, puede


generar una línea o curva cuadrática para cada categoría del factor. Actualmente se tiene en cuenta unfactor con un máximo de tres categorías para no sobrecargar la visualización.

Cada punto de una visualización representa un número de filas en los datos y se define mediante elcampo Puntos. Los recuentos de filas correspondientes que se basan en el campo de respuesta definenlas ponderaciones de frecuencia que se utilizan para crear los modelos de regresión. Las ponderacionesde regresión se utilizan independientemente del peso de frecuencia cuando Cognos Analytics calcula losmodelos de regresión.

DetallesDos campos continuos

Cuando Cognos Analytics aplica una regresión lineal múltiple a dos campos continuos, se elige unocomo la respuesta y el otro como explicativo en el modelo. Cognos Analytics tiene en cuenta lostérminos del modelo lineal y cuadrático. Si el modelo cuadrático es significativo en función de laprueba F y su mejora de intensidad de predicción relativa es superior al 10% sobre el modelo lineal,Cognos Analytics informa de su intensidad predictiva y muestra la curva cuadrática basada en elmodelo calculado. Esta curva muestra los valores pronosticados de la respuesta en función de losvalores correspondientes del campo explicativo. De lo contrario, se tiene en cuenta el modelo depredictor lineal. Si es importante y su fuerza predictiva es superior al 10%, Cognos Analytics notificasu fuerza predictiva y muestra una línea que representa los valores pronosticados de la respuesta, enfunción de los valores explicativos correspondientes. Si no se califica ningún modelo lineal, elpromedio se notifica como línea de ajuste y no se notifica ninguna relación entre los dos camposcontinuos.

Cuando se detecta una relación lineal o cuadrática, Cognos Analytics también inspeccione lasdiferencias entre los valores pronosticados y observados del campo de respuesta. Estas diferenciasse denominan residuos y Cognos Analytics lleva a cabo una prueba de residuos estudentizados paradetectar valores atípicos. Los puntos se visualizan en las diferencias importantes en el gráficocorrespondiente.

Restricciones



Exactamente 1

Nivel deresumen =cualquiera

Continua

Exactamente 1

Continua

N/D Opcional

Continua

Opcional

CualquieraFuerzapredictiva

Línea de ajuste


Campo de grupo categórico

Cuando se especifica un campo de grupo categórico además de dos campos continuos, se utilizacomo factor en la regresión múltiple lineal, donde se elige uno de los dos campos numéricos como elcampo de respuesta y el otro como el campo descriptivo. Cognos Analytics tiene en cuenta lostérminos del modelo lineal y cuadrático para la explicación continua combinada con contribucionesdel factor. Si el modelo cuadrático o lineal que incluyen el factor es significativo en función de laprueba F y su mejora de la fuerza predictiva relativa es superior al 10% sobre el modelo lineal solocon explicación continuada, Cognos Analytics genera cuatro modelos adicionales. Estos modelosincluyen todas las interacciones posibles de la explicación continuada y el factor. Se selecciona unmodelo con R cuadrado máximo ajustado que también es significativo como modelo final. Se utilizapara crear una línea de ajuste para cada categoría del predictor categórico. De lo contrario, se pruebala importancia del modelo lineal con el explicativo continuo y se notifica si su fuerza predictiva es


superior al 10%. Si no se califica el modelo lineal, no se establece ninguna relación fiable entre loscampos y el promedio global se notifica como línea de ajuste.

Cuando se detecta una relación fiable, Cognos Analytics también comprueba la diferencia entre losvalores pronosticados y observados del campo de respuesta. Cognos Analytics dirige una prueba deresiduos estudentizados para detectar valores atípicos y los muestra marcando las diferenciassignificativas en el correspondiente gráfico.

Restricciones



Exactamente 1

Nivel deresumen =cualquiera

Continua

Exactamente 1

Continua

Exactamente 1

Categórico

Opcional

Cualquiera

Opcional

CualquieraFuerzapredictiva

Línea de ajuste


Campo de ponderaciones de regresión

Se puede utilizar un campo continuo opcional para especificar las ponderaciones de regresión delmodelo. La ponderación de regresión para un valor disponible corresponde a la influencia de laobservación en los parámetros del modelo calculados.

relacionesLas visualizaciones de las relaciones en una exploración se visualizan inicialmente cuando se especificandatos para la exploración.

Visión general

IBM Cognos Analytics proporciona una visión general rápida de las relaciones entre pares de campos quese centran en un único campo de interés. La visualización consta de varias pestañas, cada una de ellaspara un campo de interés diferente. Esta información es muy útil para orientarle teniendo en cuenta lamultitud de relaciones relevantes disponibles en los datos que se explorarán más a medida que seanecesario.

Algoritmos

Mientras que el campo inicial de interés se determina en función del análisis de datos semántico, puedeespecificar un campo de interés diferente. Cada pestaña proporciona un gráfico de red con campos comonodos y enlaces entre pares de nodos que representa la fuerza relativa de la relación entre nodos.Mientras que los enlaces del campo de interés dominan el gráfico, también se muestran otros pares decampos vinculados con relaciones sólidas. Puede ajustar un control deslizante para ver un número mayoro menor de nodos en la red.

DetallesDatos para análisis

Las relaciones utilizan datos no resumidos para calcular la fuerza de la relación entre todos los paresde campos considerados. Para estandarizar la medida de la intensidad de la relación y podercompararla con todos los pares de campos, se agrupan todos los campos numéricos como primerpaso. Todos los campos en los datos se tratan como categóricos. La agrupación que se aplica equivalea una agrupación de frecuencia que genera cuatro grupos. Encontrará más detalles en la secciónacerca de la preparación de datos para campos numéricos.


Fuerza de la relación

Los datos de cada par de campos categóricos se tabulan por primera vez para toda la combinación delas categorías de campos que se encuentran en los datos. En base a los datos tabulados, IBM CognosAnalytics aplica la prueba de chi-cuadrado de la independencia para evaluar si los campos sonindependientes. Si la salida de independencia es importante, Cognos Analytics calcula el tamaño deefecto basándose en la estadística de chi-cuadrado. Se trata de la V de Cramer que se utilizaampliamente como medida de asociación entre dos campos categóricos. Los valores de esta medidaquedan entre 0 - 1 y Cognos Analytics notifica el valor de intensidad de relación que se expresa comoporcentaje. Las relaciones con una fuerza inferior al 10% no se notifican, ya que se considerandemasiado débiles como para ser de valor práctico.

Limitaciones de rendimiento

El cálculo de la intensidad de las relaciones entre todos los pares de campos del conjunto de datos esprohibitivo cuando se trata de datos de gran tamaño. Cognos Analytics limita el número de camposprocesados a 100 para poder proporcionar una respuesta rápida. Sin embargo, estos campos sonseleccionados por otro proceso y se minimiza la posible pérdida de relaciones relevantes. Si los datoscontienen más de 10,000 filas, Cognos Analytics obtiene una muestra aleatoria de este tamaño pormotivos de rendimiento. Este tamaño de datos garantiza una pérdida mínima en la precisión de laestimación de intensidad de las relaciones.

Diferencias entre Cognos Analytics y Watson Analytics con respecto al análisis de datosavanzado

Los métodos de análisis avanzado de Watson Analytics se han adaptado y mejorado en IBM CognosAnalytics. Como resultado, se pueden observar una serie de diferencias.

preparación de los datos

La preparación de datos es crítica tanto en Cognos Analytics como en IBM Watson Analytics ya que sólose introducen datos preparados en los análisis para los controladores clave y los árboles de decisiones.La preparación de datos difiere entre los dos paquetes en varios aspectos importantes.

Diferencia Cognos Analytics Watson Analytics

Valores que faltan Los valores que faltan en el campo dedestino se manejan de la misma formaen ambos productos; las filas con unvalor que falta en el campo de destinose excluyen de todos los análisisposteriores. Sin embargo, los valoresque faltan se manejan de forma distintapara los campos de predictor.

Una categoría aparte para lospredictores categóricos.

Los predictores numéricos siempre seagrupan y los valores que faltan setratan como una bandeja separada.

Imputado basado en la relación entre eldestino y un predictor.

Watson Analytics excluye campos depredictor con más del 25% de valoresque faltan.

Fusión decategorías

Cognos Analytics ordena las categoríassegún su frecuencia de aparición en losdatos y agrupa todas las categorías queempiezan por 50s en una únicacategoría. Todas las categorías con unjafrecuencia inferior a 3 también sefusionan. Un requisito es que lascategorías fusionadas representen

Las categorías que se fusionan para lospredictores dependen de los valores dedestino. Sólo se fusionan las categoríasque tienen valores de campos dedestino suficientemente similares.



menos del 25% de las filas de datos. Delo contrario, el campo no se utiliza parael análisis. Las categorías de destinotambién se fusionan.

Tratamiento devalores atípicos

Los valores atípicos en campos dedestino continuo son manejados porvalores límite extremos y reemplazanlos valores que quedan más allá de loslímites con valores límitescorrespondientes para propósitos deanálisis. Ello mejora el análisis tantopara los controladores clave como paralos árboles de decisiones, ya que haceque las relaciones con destino sean másfáciles de detectar. Los valores atípicosque se manejan en la preparación dedatos predictivos no se notifican en lavisualización.

El manejo del valor atípico automatizadono está disponible.

Muestreo Cognos Analytics analiza la muestra dedatos que contiene unas 10,000 filas silos datos originales exceden estetamaño. Se visualiza una advertenciasiempre que se realiza elcorrespondiente análisis en una muestrade datos, pero se espera que la fuerzapredictiva de los controladores clave ylos árboles de decisiones generadosesté cerca de la fuerza predictiva de losmodelos que se obtienen en los datoscompletos correspondientes.

Watson Analytics utiliza un conjunto defilas completo en los datos para generarcontroladores clave y árboles dedecisiones. Esto puede provocar unrendimiento lento.

Controladores clave


Controladoresclave

Cognos Analytics ofrece controladoresclave para destinos continuos ycategóricos en la visualización en espiraly en el análisis del controlador.

Mientras que los pasos de preparaciónde datos afectan tanto a loscontroladores clave unidireccionales ybidireccionales, el análisis de CognosAnalytics para los controladoresbidireccionales difiere del de WatsonAnalytics debido a los criterios utilizadospara seleccionar controladores para queel usuario los pueda visualizar.

Los controladores clave para destinoscontinuos y categóricos estándisponibles en la visualización enespiral.

Pruebasestadísticas

Para los destinos categóricos, CognosAnalytics utiliza la prueba deindependencia de Chi-cuadrado para

Watson Analytics utiliza la prueba deíndice de probabilidad para destinoscategóricos.



determinar si dos campos categóricosson independientes.

Criterio deselección

Cognos Analytics necesita que la fuerzapredictiva del controlador bidireccionalproporcione una mejora relativa de másdel 10% al compararla con la fuerzapredictiva de los controladoresunidireccionales correspondientes. Lamejora relativa de la resistenciapredictiva se mide por el porcentaje dereducción de errores del controladorclave bidireccional en relación con elerror mínimo de los dos controladoresclave unidireccionalescorrespondientes. Este criterio garantizaque solo surjan los controladoresbidireccionales relevantes.

Watson Analytics utiliza la interacciónbidireccional como criterio de selecciónpara los controladores bidireccionales.Un controlador clave bidireccionalnecesita tener un tamaño de efecto deinteracción superior a un umbralconcreto para ser seleccionado.

Fuerza predictiva La fuerza predictiva de los análisis enespiral o de controlador con destinocontinuo se calcula como R-cuadradoajustado.

La fuerza predictiva para el destinocategórico se calcula como el recuentoR-cuadrado ajustado. Se obtienemediante la computación de la mejorade la precisión de clasificación demodelos sobre el modelo constante y ladivisión por el error de clasificación demodelo constante. El modelo constantesiempre predice el modo de destino y suprecisión de clasificación se estima en lafrecuencia de modalidad. Se informa deuna relación de predicción fiable cuandola fuerza predictiva del modelo essuperior a un umbral predeterminadodel 10 %.

Como resultado, la fuerza predictivapara la visualización en espiral con undestino categórico puede diferir enWatson Analytics y Cognos Analytics,incluso para destinos y entradascomparables.

La fuerza predictiva para el destinocontinuo se calcula como R cuadrado.

La fuerza predictiva para el destinocategórico se calcula como precisión declasificación.

Árbol de decisiones


Árbol dedecisiones

Además de las visualizaciones de reglasde decisión y de árbol, Cognos Analyticsproporciona la nueva visualización deexpansión. Las diferencias al generar unárbol de decisiones en Cognos Analyticso Watson Analytics dependen del

Hay disponibles visualizaciones de árbolde decisiones y reglas de decisiones. Lafuerza predictiva del árbol siempre estádisponible en la visualización en espiral.



destino continuo o categórico. La fuerzapredictiva para los árboles de decisionesse muestra en el gráfico en espiral y enla visualización del análisis decontrolador en Cognos Analytics, perosolo cuando es superior a la fuerzapredictiva del controlador claveprincipal.

Destino continuo Los árboles de decisiones para eldestino continuo se generan en base a lasuma de cuadrados en Watson Analyticsy Cognos Analytics.

Cognos Analytics utiliza directamente laganancia de información relacionadacon el tamaño del efecto para la pruebaF en Watson Analytics al fusionar ydividir nodos de árbol. Esto proporcionadivisiones de varias vías para los nodosde árbol de decisiones.

Watson Analytics utiliza el algoritmoCHAID y las pruebas F correspondientescuando se fusionan y se dividen losnodos de árbol. Esto proporcionadivisiones de varias vías para los nodosde árbol de decisiones.

Reglas de parada Cognos Analytics limita el número denodos de árbol a 36.

El número mínimo de filascorrespondiente a los nodos de árbol esde 25.

Los campos sin ninguna contribución defuerza predictivas se eliminan de losárboles de Cognos Analytics. CognosAnalytics produce árboles máspequeños que son más adecuados parala visualización y la información,mientras que se generan árboles de unaprecisión comparable y, en ocasiones,superior a la de Watson Analytics.

Watson Analytics limita el tamaño delárbol limitando el número de niveles deárbol a 5.

El número mínimo de filascorrespondiente a los nodos de árbol esde 50.

Los árboles en Watson Analytics tiendena ser más precisos solo cuandocontienen un número mucho mayor denodos.

Importancia de lavariable

La importancia de la variable se calculacomo la mejora relativa en la fuerzapredictiva cuando la variable se añade alárbol de decisiones. Los predictores conimportancia variable que están en elnivel del umbral o por debajo del mismo,se excluyen del árbol de decisiones. Elumbral se establece en cero para lamayoría de los árboles. El umbral seincrementa ligeramente para los árbolesen base a un número más pequeño defilas de datos y que tiene fuerzaspredictivas más pequeñas para reducirlos posibles efectos de sobreajuste.

La importancia de la variable se calculaen función de la sensibilidad de losresultados cuando la variable tomavalores diferentes.

Fuerza predictiva La fuerza predictiva para los árboles dedecisiones con el destino continuo secalcula como R-cuadrado.

La fuerza predictiva para los árboles dedecisiones con el destino continuo secalcula como R cuadrado.



La fuerza predictiva para el destinocategórico se calcula como el recuentoR-cuadrado ajustado.

El recuento ajustado R-cuadrado restael error de clasificación de árbol delerror de clasificación básico que seobtiene al seleccionar siempre lacategoría de destino más frecuente ydivide el resultado por el error declasificación básico. Representa unamejora relativa que se consiguemediante el árbol de decisiones. Comoresultado, la fuerza predictiva para elárbol de decisiones con destinocategórico puede diferir en WatsonAnalytics y Cognos Analytics, incluso enárboles de decisiones comparables.

La fuerza predictiva para el destinocategórico se calcula como precisión declasificación.

Controles del usuario


Controles delusuario

El usuario especifica el campo comocontinuo estableciendo las propiedadesde datos Uso en Medida, o comocategórico (nominal) estableciendo elUso en Identificador o Atributo.

Permite excluir e incluir los predictoresdirectamente en las visualizacionescorrespondientes mediante el cuadro dediálogo de los controladores de edición.

Especifique los campos que se utilizaráncomo continuos, nominales u ordinalesal configurar las propiedades de datosapropiadas en Refinar.

Permite excluir e incluir los predictoresen los modelos a través de otrapropiedad de datos Refinar.

Pruebas estadísticasIBM Cognos Analytics utiliza muchas pruebas estadísticas para realizar análisis de sus datos. Esimportante comprender las definiciones de estas pruebas a medida que se aplican a Cognos Analytics.

Análisis de la varianza (ANOVA)El análisis de la varianza, o ANOVA, es un método de modelado lineal para evaluar la relación entre loscampos. Para los controladores clave y para los conocimientos que están relacionados con un número degráficos, ANOVA prueba si el valor de destino medio varía entre las categorías de una entrada ocombinaciones de categorías de dos entradas.

Para probar si los medios son diferentes, una prueba ANOVA compara la varianza explicada (causada porlos campos de entrada) con la varianza no explicada (provocada por el origen de error). Si la proporciónde varianza explicada a la varianza no explicada es alta, los medios son estadísticamente diferentes.

IBM Cognos Analytics puede calcular las pruebas ANOVA unidireccionales (con una entrada) y laspruebas ANOVA bidireccionales (con dos entradas). Si una entrada es continua, la entrada se enlaza paracrear grupos cuyos medios de destino se pueden comparar con la prueba ANOVA. Una prueba ANOVAunidireccional es una extensión de la prueba t, pero una prueba ANOVA puede comparar cualquiernúmero de medios. La prueba t puede comparar sólo dos medios.


Aunque una prueba ANOVA revela una diferencia estadística entre medios, no indica qué medios sondiferentes. Los conocimientos de visualización de IBM Cognos Analytics contienen los grupos de informesque están causando que los medios sean diferentes como diferencias significativas.

ANOVA unidireccional

La prueba ANOVA unidireccional utiliza un valor F. En el procedimiento siguiente se describe cómo secalcula el valor F:

1. Calcule la media global para el campo continuo.2. Calcule el cuadrado medio para el campo categórico (la varianza explicada).

a. Calcule la suma de cuadrados para el campo categórico.

1) Para cada categoría, reste la media general de la media de la categoría.2) Tome el cuadrado de cada uno de estos resultados y añádalos.

b. Divida la suma de cuadrados para el campo categórico por los grados de libertad apropiados.3. Calcule el cuadrado medio para el origen de error (la varianza no explicada).

a. Calcule la suma de cuadrados para el origen de error.

1) Dentro de cada categoría, reste la media de la categoría a partir de cada valor de registro.2) Tome el cuadrado de cada diferencia y añádalos juntos.

b. Divida la suma del cuadrado para el origen de error por los grados de libertad apropiados.4. Divida el cuadrado medio para el campo categórico por el cuadrado medio para el origen de error. En

otras palabras, calcule la proporción de la varianza explicada a la varianza no explicada. Este es elvalor F.

El valor F se compara con una distribución de F teórica para determinar la probabilidad de obtener elvalor F por casualidad.

• Este es el valor de significación.• Si el valor de significación es menor que el nivel de significación, los medios son significativamente

diferentes.

Se utiliza R2 ajustado para estimar la fuerza predictiva del modelo. El nivel de significación se estableceen el 5 % y la potencia predictiva del modelo debe ser superior al 10 % para indicar una relación depredicción fiable entre el destino y el campo de entrada.

Se informa sobre la fuerza predictiva para los controladores clave unidireccionales y sobre conocimientossobre los gráficos que muestran un promedio de medidas numéricas entre las categorías de un campocategórico.

ANOVA bidireccional

Al igual que ANOVA unidireccional, la prueba ANOVA bidireccional calcula un valor F. Se utiliza paraprobar si los medios en el modelo completo bidireccional son significativamente diferentes. Elprocedimiento es similar al ANOVA unidireccional, excepto en que se utilizan dos campos categóricoscomo entradas en lugar de un solo campo categórico. Los medios y la suma de las estadísticas decuadrados se calculan para cada combinación de categorías de los campos categóricos.

R2 ajustado también se utiliza para estimar la fuerza predictiva del modelo. El nivel de significación seestablece en el 5 % y la potencia predictiva del modelo debe ser superior al 10 % para el modelo que sedebe tener en cuenta. Además, el modelo bidireccional debe tener al menos un 10 % de mejora relativarespecto a las fortalezas predictivas de los modelos unidireccionales anidados para indicar una relaciónde predicción fiable entre el destino y dos campos de entrada. La mejora relativa se contabiliza comoporcentaje de la diferencia entre el 100 % y la fuerza predictiva del modelo anidado unidireccional.

Se informa sobre la fuerza predictiva de los controladores clave bidireccionales y sobre los conocimientosde los gráficos que muestran un promedio de medidas numéricas en las categorías de dos camposcategóricos.


Árbol de clasificaciónUn árbol de clasificación es un tipo de árbol de decisiones. Utiliza la medida de impurezas de Gini paraclasificar los registros en las categorías del campo objetivo. Las predicciones se basan en combinacionesde valores en los campos de entrada.

Un árbol de clasificación calcula la categoría de destino pronosticada para cada nodo en el árbol. Estetipo de árbol se genera cuando el campo de destino es categórico.

Los detalles algorítmicos son demasiado complicados para describirlos aquí. Puede ver las estadísticasde frecuencia en las sugerencias de herramientas para los nodos en la visualización del árbol dedecisiones. Cada nodo se divide en dos o más nodos hijo para reducir el valor de impureza Gini del nodo.La impureza de Gini es una función que penaliza más incluso la distribución de valores objetivo y se basaen las estadísticas de frecuencia de destino y en el número de filas de datos correspondientes al nodo.Los nodos hijo correspondientes a las categorías de predictores dados se fusionan cuando el incrementocorrespondiente en la impureza de Gini es tolerable dentro del límite especificado. Para cada nodo, elpredictor que reduce el valor de impurezas de Gini más se selecciona para la división del nodo.

El proceso de creación de un árbol de decisiones se inicia con el nodo raíz que corresponde a todas lasfilas de los datos. Cualquier nodo se divide en nodos hijo hasta que no es posible ninguna mejoraadicional en la impureza de Gini, o el número de filas de datos correspondientes al nodo se vuelvedemasiado pequeño. El proceso también se detiene si el número de nodos en el árbol de decisiones pasaa ser demasiado grande.

La potencia predictiva que se notifica para un árbol de clasificación es el recuento ajustado R2. Se obtienecalculando la precisión de clasificación de árbol sobre el modelo constante y dividiéndolo por el error declasificación de modelo constante. El modelo constante siempre predice el modo de destino y suprecisión de clasificación se estima en la frecuencia de modalidad. Se informa de un árbol de clasificaciónpredictiva fiable cuando su fuerza predictiva es mayor que un umbral predeterminado del 10%.

Árbol de regresiónUn árbol de regresión es un tipo de árbol de decisiones. Utiliza la suma de cuadrados y el análisis deregresión para predecir los valores del campo de destino. Las predicciones se basan en combinaciones devalores en los campos de entrada.

Un árbol de regresión calcula un valor medio pronosticado para cada nodo en el árbol. Este tipo de árbolse genera cuando el campo de destino es continuo.

Los detalles algorítmicos son demasiado complicados para describirlos aquí. Puede ver algunas de lasestadísticas de las sugerencias de herramientas para los nodos en la visualización del árbol dedecisiones. Cada nodo se divide en dos o más nodos hijo para reducir la suma de cuadrados del nodo.Algunos de los cuadrados son una función que penaliza los valores de destino distantes de la media. Sevisualizan tanto la desviación estándar como la media para cada nodo. La suma de cuadrados estádirectamente relacionada con la desviación estándar y con el número de filas de datos correspondientesal nodo. Los nodos hijo correspondientes a las categorías de predictores dados se fusionan cuando elincremento en la suma de cuadrados es tolerable dentro del límite especificado. Para cada nodo, elpredictor que reduce la suma de cuadrados es el que más se selecciona para dividir el nodo.

El proceso de creación de un árbol de decisiones se inicia con el nodo raíz que corresponde a todas lasfilas de los datos. Cualquier nodo se divide en nodos hijo hasta que no es posible ninguna mejoraadicional en la suma de cuadrados, o el número de filas correspondientes al nodo pasa a ser demasiadopequeño. El proceso también se detiene si el número de nodos en el árbol de decisiones pasa a serdemasiado grande.

R2 se utiliza para estimar la fuerza predictiva del árbol de regresión. Se informa de un árbol de regresiónpredictiva fiable cuando su potencia predictiva es superior al 10 %.

Prueba de chi-cuadrado de frecuencias igualesLa prueba chi-cuadrado de las mismas frecuencias comprueba si las frecuencias (número de valores) encada categoría o grupo son estadísticamente diferentes entre sí.

El procedimiento siguiente describe cómo se calcula el valor chi-cuadrado:


1. Determinar la frecuencia esperada. Debido a que se espera que la frecuencia sea la misma para cadacategoría (frecuencias iguales), es la frecuencia o recuento promedio. La frecuencia promedio es N/R,donde N es la frecuencia total y R es el número de categorías.

2. Para cada categoría, reste la frecuencia esperada de la frecuencia real (observada).3. Tome el cuadrado de cada uno de estos resultados y divida cada cuadrado por la frecuencia esperada.4. Añada todos los resultados.

El valor de chi-cuadrado se compara con una distribución de chi-cuadrado teórica para determinar laprobabilidad de obtener el valor F por casualidad.

• Este es el valor de significación.• Si el valor de significación es menor que el nivel de significación, las frecuencias son significativamente

diferentes.• Para las tablas dispersas, IBM Cognos Analytics crea un ajuste para la prueba de chi-cuadrado que

reduce la contribución de las celdas en un valor pequeño previsto, ya que, de lo contrario, sucontribución sería proporcionalmente demasiado grande para la estadística.

El tamaño de efecto para esta prueba es la fuerza de las frecuencias desiguales.

Prueba de independencia de chi-cuadradoLa prueba de independencia de chi-cuadrado determina si dos campos categóricos son independientes.Si los campos no son independientes, están asociados.


1. Determinar la frecuencia esperada con la suposición de que los campos son independientes. Lafrecuencia esperada para cada combinación de categorías es la probabilidad conjunta de que los doscampos se multipliquen por el recuento total. La probabilidad conjunta de dos campos independienteses el producto de las dos probabilidades para cada combinación de categorías.

Por ejemplo, considere dos campos: el género y el color favorito. El recuento total es 100. Hay 40hombre, y 20 personas cuyo color favorito es el gris. Suponiendo que la preferencia de género y colorson independientes, la frecuencia esperada de los hombres cuyo color favorito es el gris es (40/100) *(20/100) * 100, que calcula a 8.

2. Para cada combinación, reste la frecuencia esperada de la frecuencia real (observada).3. Tome el cuadrado de cada uno de estos resultados y divida cada cuadrado por la frecuencia esperada.4. Añada todos los resultados.

El valor chi-square se compara con una distribución de chi-square teórica para determinar la probabilidadde obtener el valor F por casualidad.

• Este es el valor de significación.• Si el valor de significación es menor que el nivel de significación, las frecuencias son significativamente

diferentes.• Para las tablas dispersas, IBM Cognos Analytics crea un ajuste para la prueba de chi-cuadrado que

reduce la contribución de las celdas en un valor pequeño previsto, ya que, de lo contrario, sucontribución sería proporcionalmente demasiado grande para la estadística.

El tamaño de efecto de esta prueba es Cramérs V.

Prueba de influenciaLa prueba de influencia es una prueba de chi-cuadrado que prueba si el número de registros de un grupoes significativamente diferente de la frecuencia esperada. Es posible que el grupo sea una categoría o unacombinación de categorías. Teniendo en cuenta el valor de significación y el tamaño del efecto, la pruebaidentifica grupos influyentes.


La prueba de influencia utiliza el residuo de Pearson estandarizado para calcular el valor de chi-cuadrado.La fórmula para el valor residual de Pearson depende de si se está considerando una única categoría ouna combinación de dos categorías.

Para el resumen de campo y categoría única, la fórmula es (O - N/J)2/(N/J)*(1-1/J). O es lafrecuencia observada y real. N es el recuento total y 1/J es la probabilidad prevista, siendo J el númerode categorías.

Para dos campos y una combinación de dos categorías, es (O - E)2/E*(1-Ni/N)*(1-Nk/N). E es lafrecuencia prevista E= Ni * Nk / N siendo Ni el recuento de la categoría i-th del primer campo y Nk elrecuento de la categoría k-th del segundo campo.

El valor chi-cuadrado se compara con una distribución teórica chi-cuadrado para determinar laprobabilidad de obtener el valor chi-cuadrado por casualidad.

• Este es el valor de significación.• Si el valor de significación después de un ajuste de Bonferroni es menor que el nivel de significación, se

juzga que el grupo es influyente. El ajuste de Bonferroni es necesario porque se llevan a cabo múltiplespruebas chi-cuadradas, una para cada grupo.

El grupo superior tiene la mayor diferencia cuando se compara con la frecuencia esperada. El gruposuperior es el grupo con frecuencias que son mayores que las frecuencias esperadas. El grupo más bajoes el grupo con frecuencias que son menores que la frecuencia esperada.

El tamaño de efecto es una fuerza de categoría de destino influyente. Se calcula como la raíz cuadrada delvalor de chi-cuadrado dividido por el recuento total. Las diferencias significativas resaltan las categoríascon el tamaño de efecto más alto.

Prueba de influencia tLa prueba de influencia t compara el valor medio de una medida en un grupo con un valor medio globalpara la medida.

Es posible que el grupo sea una categoría o una combinación de categorías. Teniendo en cuenta el valorde significación y el tamaño del efecto, la prueba identifica grupos influyentes.

La influencia de la prueba t utiliza una estimación de desviación estándar agrupada que se obtienemediante la combinación de la variación de medidas de todos los grupos. La desviación estándaragrupada se divide a su vez por la raíz cuadrada del número de filas del grupo para obtener el errorestándar de la media de grupo. Las estadísticas de t correspondientes se calculan como la diferenciaentre la media del grupo y la media global que se divide por el error estándar de grupo.

El valor t-estadístico se compara con una distribución teórica en t con grados de libertad igual al númerode filas que son reducidas por el número de grupos para determinar la probabilidad de obtener porcasualidad el valor de t-estadístico.


juzga que el grupo es influyente. El ajuste de Bonferroni es necesario porque se llevan a cabo múltiplespruebas, una para cada grupo.

El grupo superior tiene la mayor diferencia cuando se compara con la frecuencia esperada. El gruposuperior es el grupo con frecuencias que son mayores que las frecuencias esperadas. El grupo más bajoes el grupo con frecuencias que son menores que la frecuencia esperada.

El tamaño del efecto es una fuerza de categoría influyente. Se calcula como valor absoluto de t-estadístico dividido por la raíz cuadrada de la cuenta de grupo. Las diferencias significativas resaltan lascategorías con el tamaño de efecto más alto.

Regresión lineal múltipleUn modelo de regresión lineal múltiple es un modelo estadístico versátil para evaluar las relaciones entreun destino continuo y los predictores.


Los predictores pueden ser campos continuos, categóricos o derivados, de modo que las relaciones nolineales también estén soportadas. El modelo es lineal porque consiste en términos de aditivos en los quecada término es un predictor que se multiplica por un coeficiente estimado. El término de constante(intercepción) también se añade normalmente al modelo.

La regresión lineal se utiliza para generar conocimientos para los gráficos que contienen al menos doscampos continuos con uno identificado como el destino y el otro como un predictor. Además, se puedeespecificar un predictor categórico y dos campos continuos auxiliares en un gráfico y se pueden utilizarpara generar un modelo de regresión adecuado. Para cada modelo candidato, IBM Cognos Analytics llevaa cabo una prueba F de significancia de modelo.

Aprobar y probar el modelo

Múltiples modelos lineales están equipados con los pasos siguientes:

1. Construya una matriz de diseño que contenga una fila por cada fila de datos y una columna por cadaparámetro en el modelo de regresión. Las columnas corresponden a los predictores o a las categoríasde predictores.

2. Calcule los coeficientes de regresión.

a. Multiplique la matriz de diseño transpuesta consigo misma.b. Multiplique la matriz de diseño transpuesta con el vector de valores de destino.c. Multiplique la inversa de la matriz del paso a por la matriz del paso b.

Utilizando los coeficientes de regresión obtenidos, se calculan los valores de destino pronosticados paracada fila de datos. Las diferencias entre los valores de objetivo pronosticados y observados se denominanresiduos. A continuación, el modelo se prueba para que sea significativo con la prueba F tal como seindica a continuación.

1. Calcule el cuadrado medio para el origen de error (la varianza no explicada).

a. Calcule la suma de cuadrados de los residuos.

1) Tome el cuadrado de cada residuo y añádalos.b. Divida la suma de cuadrados para la fuente de error por los grados de libertad apropiados.

2. Calcule el cuadrado medio para el modelo de regresión (la varianza explicada).

a. Calcule la suma de cuadrados para el modelo.

1) Para cada fila, reste la media global del valor de destino previsto.2) Tome el cuadrado de cada uno de estos resultados y añádalos.

b. Divida la suma de cuadrados para el modelo de regresión por los grados de libertad apropiados.3. Divida el cuadrado medio para el modelo de regresión por el cuadrado medio de la fuente de error. En

otras palabras, calcule la proporción de la varianza explicada a la varianza no explicada. Estaproporción es el valor F.

El valor F se compara con una distribución de F teórica para determinar la probabilidad de obtener elvalor F por casualidad.


diferentes.

Se utiliza R2 ajustado para estimar la fuerza predictiva del modelo de regresión. El nivel de significaciónse establece en 5 % y la potencia predictiva del modelo debe ser mayor que 10 % para indicar unarelación de predicción fiable entre el destino y un campo de entrada.

Selección de modelo

El procedimiento de selección de modelos depende de si un predictor categórico está presente o no.Cuando sólo se especifica un predictor continuo, se tienen en cuenta los tres modelos siguientes.


1. Un modelo constante que siempre predice la media general.2. El modelo lineal con el predictor único se ha añadido a la constante.3. Modelo cuadrático en el que se añade el predictor cuadrado al modelo lineal.

El modelo cuadrático se selecciona si es significativo y proporciona una mejora relativa en la potenciapredictiva de al menos un 10 % sobre el modelo lineal. Si se selecciona, la línea de ajuste cuadrático senotifica junto con la fuerza predictiva del modelo.

De lo contrario, se selecciona el modelo lineal si cumple las mismas condiciones cuando se compara conel modelo constante. Si se selecciona, la línea de ajuste lineal se notifica junto con la fuerza predictiva delmodelo.

No se ha seleccionado en ninguno de los modelos anteriores. Se informa de la media global y no seinforma de ninguna relación de predicción entre el destino y la entrada.

Cuando está presente un predictor categórico, el proceso de selección es más complejo debido a que setienen en cuenta hasta ocho modelos diferentes. Los pasos de selección son similares a los pasosanteriores como el modelo más complejo que es significativo y proporciona una mejora relativa suficientesobre el primer modelo anidado seleccionado.

Se informa de la fuerza predictiva para el modelo seleccionado, así como las líneas de ajuste adecuadasen función del modelo y del número de categorías en el predictor categórico que se selecciona, si existe.El número de categorías en el predictor categórico se limita a 3 para reducir el número de líneas de ajustevisualizadas.

Prueba residual estudiadaUn residuo estudiado se calcula como residuo de modelo de regresión dividido por su error estándarajustado.

Los residuos se obtienen restando el valor de destino que se prevé en el modelo de regresión, desde elvalor de destino observado para cada fila de datos. El error estándar se da por la raíz cuadrada delcuadrado medio para el origen de error. El ajuste del error estándar consiste en multiplicarlo por la raízcuadrada de un valor de de influencia que se resta de uno. El valor de cobertura se calcula en base a lamatriz de diseño y la fila de matriz de diseño para la fila de datos. Ajusta la desviación estándar tomandoen cuenta los valores de predictores.

Una prueba atípica para los residuos estudiados se lleva a cabo comparando el valor absoluto del residuocon el valor de umbral 3. Los residuos en forma de estudio se distribuyen de acuerdo con la distribución ty la probabilidad de ser mayor que el umbral es inferior al 1%.

Los puntos con unos residuos estudiados de puntuación más alta por encima del umbral se comunicancomo diferencias significativas, que en este caso es atípico.

Prueba de comparación de sumaLa prueba de comparación de suma es una prueba de chi-cuadrado que prueba si la suma de una medidaespecificada es igual en todas las categorías del campo explicativo.

Si el valor de prueba chi-cuadrado es significativo, las sumas no son todas iguales.

La prueba se construye bajo el supuesto de que tanto los medios como los recuentos de la medida soniguales en diferentes categorías. La prueba utiliza un valor chi-cuadrado. El procedimiento siguientedescribe cómo se calcula el valor chi-cuadrado:

1. Calcule la media global de la medida.2. Calcule el cuadrado medio para el error de medida.

a. Calcule la suma de cuadrados para el origen de error.

1) Dentro de cada categoría, reste la media de la categoría a partir de cada valor de registro.2) Tome el cuadrado de cada diferencia y añádalos juntos.

b. Divida la suma de cuadrados para la fuente de error por los grados de libertad apropiados.


3. Calcule el error cuadrado de la suma por categoría.

a. Multiplique el cuadrado de media para el error de medida por el recuento de categorías esperado.

1) Utilice el recuento total dividido por el número de categorías según el recuento esperado.b. Multiplique el error de recuento cuadrado por el cuadrado de la media global.

1) Reste el recuento esperado de la cuenta total.2) Multiplique el resultado anterior por el recuento esperado.3) Divida el resultado por encima del recuento total.4) Multiplique el resultado anterior por el cuadrado de la media global.

c. Añada los dos términos anteriores para obtener el error de cuadrado de la suma.4. Calcule los coeficientes de regresión.

a. Calcule cuadrado de la diferencia de la suma media y la suma de la categoría.b. Divida el resultado anterior por el error cuadrado de la suma por categoría.

5. Sume los términos chi-cuadrado de todas las categorías. Esta suma es el valor de chi-cuadrado.

El valor chi-cuadrado se compara con una distribución teórica chi-cuadrado con grados de libertadapropiados para determinar la probabilidad de obtener el valor chi-cuadrado por casualidad.


diferentes.

Prueba de influencia de sumaLa prueba de influencia de la suma compara la suma de una medida en una categoría con el valorpromedio de la suma para la medida en todas las categorías del campo explicativo.

Teniendo en cuenta el valor de significación y el tamaño del efecto, la prueba identifica categoríasinfluyentes.

La influencia de suma z-estadística utiliza el error de la suma por categoría que se obtiene como raízcuadrada del error cuadrado de la suma por categoría que se describe en la prueba de comparación desuma. Las estadísticas de z correspondientes se especifican como la diferencia entre la suma decategoría y la suma media que se divide por el error de la suma por categoría.

El valor de z-statistic se compara con una distribución normal estándar teórica con media cero y variaciónuno para determinar la probabilidad de obtener por casualidad el valor de z-statistic.


considera que la categoría de la categoría es influyente. El ajuste de Bonferroni es necesario porque sellevan a cabo múltiples pruebas de z, una para cada categoría.

El tamaño del efecto es una fuerza de categoría influyente. Se calcula como el valor absoluto de z-statistic dividido por la raíz cuadrada del recuento de categorías. Las diferencias significativas resaltan lascategorías con el tamaño de efecto más alto.

Términos estadísticosAparecen muchos términos estadísticos en IBM Cognos Analytics. Es importante comprender lasdefiniciones de estos términos a medida que se aplican a Cognos Analytics.

Recuento ajustado R-cuadradoEl recuento ajustado de R-cuadrado es una medida de mejora del modelo constante al modelo ajustado.

Se obtiene mediante la computación de la mejora de la precisión de clasificación de modelos sobre elmodelo constante y la división por el error de clasificación de modelo constante. El modelo constante


siempre predice el modo de destino y su precisión de clasificación se estima en la frecuencia demodalidad. Se notifica una relación predictiva fiable cuando la fuerza predictiva del modelo es superior aun umbral predeterminado del 10%.

En algunos cálculos del recuento ajustado R-cuadrado, los datos de las categorías con recuentos detotales bajos no se utilizan en el cálculo. Este filtro reduce la influencia de las categorías de bajafrecuencia.

Filtro de categorías de recuento ajustado de R-cuadradoEn algunos cálculos de la precisión ajustada de R2, los datos de las categorías con recuentos de totalesbajos no se utilizan en el cálculo.

Este filtro reduce la influencia de las categorías de baja frecuencia.

R cuadrado ajustadoR2 ajustado es una medida corregida de bondad de ajuste (precisión de modelo) para los modeloslineales. Identifica el porcentaje de varianza en el campo de destino que se explica por la entrada o lasentradas.

R2 tiende a estimar de forma optimista el ajuste de la regresión lineal. Siempre aumenta a medida que elnúmero de efectos se incluye en el modelo. R2 ajustado intenta corregir esta sobrestimación. R2 ajustadopuede disminuir si un efecto específico no mejora el modelo.

R cuadrado ajustado se calcula dividiendo el error cuadrático medio residual por el error cuadrático total(que es la varianza de muestreo del campo objetivo). A continuación, al resultado se le resta 1.

R2 ajustado es siempre menor que o igual a R2. Un valor de 1 indica un modelo que prediceperfectamente los valores en el campo de destino. Un valor que es menor o igual que 0 indica un modeloque no tiene ningún valor predictivo. En el mundo real, R2 ajustado se encuentra entre estos valores.

CategóricoCategórico es un tipo de nivel de medición. Un campo categórico es un campo con un número limitado devalores distintos. Los valores representan un tipo o clase.

Un ejemplo de un campo categórico es el género, que tiene valores masculinos y femeninos. Otro ejemploes el modelo de coche.

Los campos categóricos se pueden clasificar además como campos nominales u ordinales.

Valor de chi-cuadradoEl valor chi-cuadrado es un valor en la distribución chi-cuadrado. Una prueba de estadísticas genera unvalor de chi-cuadrado. El valor especifica la probabilidad de obtener el valor chi-cuadrado por azar. Si laprobabilidad es menor que el nivel de significación, se juzga que la prueba es estadísticamentesignificativa.

La distribución chi-cuadrado es una distribución teórica. Hay muchas de estas distribuciones, y cada unade ellas difiere en función de los grados de libertad.

Ajuste de chi-cuadrado para datos difusosEn algunas aplicaciones de la prueba de estadísticas de chi-cuadrado, el cálculo del valor de chi-cuadrado se ajusta por un factor pequeño.

Este ajuste proporciona una medida más fiable de la importancia estadística cuando los datos sondifusos.

ContinuaContinuo es un tipo de nivel de medición. Un campo continuo se mide numéricamente de modo que lascomparaciones de distancia entre los valores son adecuadas.


Entre los ejemplos de campos continuos cabe mencionar la edad en años y los ingresos en miles dedólares.

V de CramérLa V de Cramér es una medida del tamaño del efecto para la prueba chi-cuadrado de la independencia. Enél se mide la forma en que están asociados dos campos categóricos.

El efecto del efecto es el de Cramér.

1. Determinar qué campo tiene el número más alto de categorías.2. Sustraer 1 del número de categorías en este campo.3. Multiplicar el resultado por el número total de registros.4. Dividir el valor de chi-cuadrado por el resultado anterior. El valor chi-cuadrado se obtiene a partir de la

prueba chi-cuadrado de independencia5. Tome la raíz cuadrada.

Tabla 3. Interpretación del tamaño del efecto

Tamaño de efecto (ES) Interpretación

ES ≤ 0.2 El resultado es débil. Aunque el resultado esestadísticamente significativo, los campos sóloestán débilmente asociados.

0.2 < ES ≤ 0.6 El resultado es moderado. Los campos estánasociados moderadamente.

ES > 0.6 El resultado es fuerte. Los campos estánfuertemente asociados.

Regla de decisiónUna regla de decisión es un conjunto de condiciones que clasifican los registros. La regla predice unresultado en el campo de destino.

La visualización de las reglas de decisión le ayuda a determinar qué condiciones son más probables en unresultado específico. Por ejemplo, tenga en cuenta algunas reglas de decisión hipotéticas que podríanpredecir el abandono. Estas reglas pueden identificar las clasificaciones en función de los rangos para laedad de los clientes y el número de reclamaciones anteriores. A partir de estas reglas, puede observarque los clientes que no tienen o 1 reclamación y tienen más de 50 son más propensos a abandonar laiglesia.

La regla de decisión corresponde a una rama en un árbol de decisiones.

Desviación de la distribución globalLa salida de la distribución general es una medida de tamaño de efecto para la prueba de distribución.Mide hasta qué punto una distribución condicional no coincide con la distribución marginal del campo dedestino.

Un tamaño de efecto grande sugiere que la distribución condicional es muy distinta de la distribución dedestino global.


1. Reste 1 del número de categorías de destino.2. Multiplique este resultado por el recuento total en el grupo condicional.3. Divida el valor chi-cuadrado de la prueba de distribución por este resultado.4. Tome la raíz cuadrada.


Tabla 4. Interpretación del tamaño del efecto

Tamaño de efecto (ES) Interpretación

ES ≤ 0.2 El resultado es débil. Aunque el resultado esestadísticamente significativo, la distribucióncondicional no difiere mucho de la distribución dedestino global.

0.2 < ES ≤ 0.6 El resultado es moderado. La distribucióncondicional difiere de una cantidad moderada de ladistribución de destino global.

ES > 0.6 El resultado es fuerte. La distribución condicionales muy distinta de la distribución de destino global.

Valor FEl valor F es un valor en la distribución F. Varias pruebas estadísticas generan un valor F. El valor se puedeutilizar para determinar si la prueba es estadísticamente significativa.

El valor F se utiliza en el análisis de la varianza (ANOVA). Se calcula dividiendo dos cuadrados medios. Enotras palabras, calcula la proporción de la varianza explicada a la varianza no explicada.

La distribución F es una distribución teórica. Hay muchas de estas distribuciones, y cada una de ellasdifiere en función de los grados de libertad.

El valor F y los grados de libertad de las fuentes de varianza se utilizan para determinar la probabilidaddel valor F. La probabilidad es el valor de significación para la prueba.

FrecuenciaLa frecuencia es otra palabra que indica recuento. Mide el número total de registros o el número deregistros de un grupo específico. En otras palabras, la frecuencia mide cuántas veces se produce un valor.

La frecuencia se suele indicar como N.

Ponderaciones de frecuenciaSe puede utilizar un campo numérico para especificar las ponderaciones de frecuencia. Cada registro delos datos puede representar más de una única observación. Los recuentos de observacionescorrespondientes son ponderaciones de frecuencia necesarias para crear el modelo.

El modelo resultante es igual que si se realiza una réplica de cada registro el número de vecesespecificado por la ponderación de frecuencia correspondiente. Se pueden incluir campos numéricosadicionales que definan las ponderaciones de regresión para varios modelos de regresión. Lasponderaciones de regresión se multiplican por las ponderaciones de frecuencia cuando se calculan losparámetros del modelo.

Medida de impureza GiniLa impureza Gini es una medida que se utiliza para generar árboles de clasificación. Proporciona másinformación acerca de la distribución de los datos por nodo que la precisión de clasificación utilizada parainformes de precisión del árbol.

La impureza de un nodo del árbol de clasificación se calcula utilizando el recuento de cada categoría dedestino entre todos los registros correspondientes para un nodo dado. El total de impureza Gini se calculacomo una suma de cuadrados del recuento de proporciones entre todas las categorías de destino pornodo al que se resta uno y los resultados se multiplican por el número de registros.

Por ejemplo, cuando se divide un nodo de árbol, el algoritmo busca un campo con la mejora más elevadadel total de impureza calculada como el total de impureza entre todos los nodos hijo potenciales restadosdel total de impureza del nodo padre.


Controlador claveUn controlador clave es un campo de entrada o una combinación de campos de entrada que tiene unefecto estadísticamente significativo en un campo de destino. Este efecto es algo más que una meraasociación, porque el efecto está dirigido. El campo de entrada o los campos están influyendo en losvalores del destino.

Los controladores clave son los efectos principales más importantes y los efectos de interacción. Alidentificar los controladores clave, puede descubrir qué campo o combinación de campos tienen másefecto en un destino. Los valores de los campos de entrada están impulsando los valores en el destino.

Puede utilizar controladores de clave para tomar acciones en su negocio. Por ejemplo, descubre que uncontrolador clave de la satisfacción del cliente es el conocimiento del personal. Este resultado sugiereque más formación podría mejorar la satisfacción del cliente.

Importante: Si hay muchas entradas, es posible que IBM Cognos Analytics encuentre muchoscontroladores. Sólo los 50 controladores principales por destino se notifican como controladores clave.

Puntuación de z modificadaLa puntuación de z modificada es una puntuación estandarizada que mide la fuerza de los valores atípicoso la cantidad de una puntuación determinada que difiere de la puntuación típica. Utilizando unidades dedesviación estándar, se aproxima a la diferencia de la puntuación de la mediana.

La puntuación de z modificada puede ser más robusta que la puntuación de z estándar porque dependede la media para calcular la puntuación de z. Está menos influenciado por los valores atípicos cuando secompara con la puntuación de z estándar.

La puntuación de z estándar se calcula dividiendo la diferencia de la media por la desviación estándar. Lapuntuación z modificada se calcula a partir de la media absoluta de desviación (MeanAD) o la desviaciónabsoluta media (MAD). Estos valores deben ser multiplicados por una constante para aproximar ladesviación estándar.

En función del valor de MAD, la puntuación de z modificada se calcula de una de dos maneras:

Si MAD es igual a 0Reste la media de la puntuación y divida entre 1,253314*MeanAD. 1,253314*MeanAD equivaleaproximadamente a la desviación estándar: (X-MED)/(1,253314*MeanAD).

Si MAD no es igual a 0Reste la mediana de la puntuación y divida por 1,486*MAD: (X-MED)/(1,486*MAD). 1,486*MADequivale aproximadamente a la desviación estándar.

Distribución normalLa distribución normal es una distribución teórica de los valores. A menudo recibe el nombre de curva decampana porque la representación visual de esta distribución tiene forma de campana. Es teórico porquesu distribución de frecuencias se deriva de una fórmula en lugar de la observación de los datos reales.

A pesar de que la distribución normal es teórica, las distribuciones de muchos campos en el mundo realse parecen a la distribución normal. Un ejemplo es la curva de campana tradicional para los estudiantesde clasificación. La mayoría de los estudiantes tienen calificaciones medias (la media), mientras que hayunos pocos con los grados más pobres y unos pocos con los grados más altos.

La asunción de la normalidad es importante para muchas pruebas estadísticas. Si la forma de ladistribución de un campo no tiene forma de campana, es posible que algunas pruebas estadísticas nosean válidas.

La distribución normal es simétrica acerca de la media. Es decir, las distribuciones de valores a la derechay a la izquierda de la media son imágenes de espejo. El 68 % de los valores de la distribución seencuentran dentro de una desviación estándar de la media (a la izquierda y a la derecha). El 95 % de losvalores se encuentran dentro de dos desviaciones estándar, y el 99,7 % en tres.


Distribución globalLa distribución global es la distribución de registros en el campo de destino antes de cualquier agrupacióncon el campo de entrada o los campos.

La distribución general es esencialmente la distribución esperada. Si las entradas no tienen efecto en eldestino, las categorías y los niveles de entrada (bins) tendrían la misma distribución que la distribucióngeneral. Comparar estas distribuciones (las distribuciones condicionales) con la distribución generalpuede revelar el efecto de las categorías o niveles de entrada. La distribución de registros en el campo dedestino puede cambiar para las categorías o los niveles.

Por ejemplo, si el campo de entrada es género y el campo de destino es color favorito, la distribucióngeneral será el número de personas para cada color. Esta distribución se compara con las distribucionescondicionales, que son el número de hombres por cada color y el número de mujeres por cada color.

IBM Cognos Analytics compara las distribuciones condicionales con la distribución general en lossiguientes análisis:

• Los controladores clave para el destino categórico. La distribución global es la distribución marginal delcampo de destino. En el caso de una entrada, la comparación muestra cómo cambia la distribución decada categoría o nivel (bin) en el campo de entrada. En el caso de dos entradas, la comparaciónmuestra cómo cambia la distribución para cada combinación de categorías o niveles en los campos deentrada.

• Árboles de decisiones. La distribución global es la distribución del nodo raíz, que es también ladistribución marginal del campo de destino. La comparación muestra cómo cambian los cambios dedistribución en cada nodo.

Ponderaciones de regresiónSe puede utilizar un campo numérico opcional para especificar las ponderaciones de regresión de unmodelo de regresión múltiple. La ponderación de regresión para un valor dado corresponde a la influenciade la observación en los parámetros del modelo calculados. Un ejemplo de campo de ponderación deregresión es el campo de tamaño en una visualización de burbuja.

Las ponderaciones de regresión se utilizan además de las ponderaciones de frecuencia, eindependientemente de estas, durante la estimación de los parámetros de varios modelos de regresión.

R2

R2 mide lo bien que un modelo de regresión se ajusta a los datos reales. En otras palabras, se trata de unamedida de la precisión general del modelo. R al cuadrado es también conocido como el coeficiente dedeterminación.

En IBM Cognos Analytics, R2 se utiliza para medir la precisión de un árbol de regresión de CHAID.

R2 se mide en una escala de 0 a 1. Un valor de 1 indica un modelo que predice perfectamente los valoresen el campo de destino. Un valor de 0 indica un modelo que no tiene ningún valor predictivo. En el mundoreal, R2 se encuentra entre estos valores.

Cuando sólo hay una entrada, R cuadrado es la misma que la cuadrada de correlación de Pearson.

Nivel de significaciónEl nivel de significación es el límite para juzgar un resultado como estadísticamente significativo. Si elvalor de significación es menor que el nivel de significación, se considera que el resultado esestadísticamente significativo. El nivel de significación también se conoce como el nivel alfa.

IBM Cognos Analytics utiliza el nivel de significación 0.05. Este número significa que un resultadoestadísticamente significativo tiene menos de un 5 % de probabilidad de que ocurra producto de lacasualidad.

Valor de significaciónEl valor de significación, o valor p, es la probabilidad de que se haya producido un resultado porcasualidad. El valor de significación se compara con un corte predeterminado (el nivel de significación)


para determinar si una prueba es estadísticamente significativa. Si el valor de significación es menor queel nivel de significación (de forma predeterminada, 0,05), se considera que el resultado esestadísticamente significativo.

El valor de significación no indica si un resultado es significativo a la práctica. El tamaño de efecto es otramedida de una prueba estadística. Ayuda a determinar la importancia práctica. IBM Cognos Analyticsutiliza tanto el valor de significación como el tamaño de efecto para determinar si un resultado es losuficientemente importante como para visualizarse.

Error estándarEl error estándar es una estimación de la cantidad que el valor de una estadística de prueba varía demuestra a muestra. Es la medida de la incertidumbre de la estadística de prueba. Es posible que el errorestándar se abrevie como std. error.

El error estándar se calcula tomando la desviación estándar de la distribución de muestreo para laestadística de prueba. La distribución de muestreo es la distribución de todas las muestras posibles.

Imagine que estaba realizando una encuesta y se eligió al azar a 1000 personas para la encuesta. Estegrupo es una muestra. Puede elegir otra muestra aleatoria de 1000 personas, y otra muestra, y otramuestra, etc. A continuación, puede calcular la media para cada muestra. La distribución de estos mediosde muestreo es la distribución del muestreo. Mediante el cálculo de la desviación estándar de estadistribución, se obtiene el error estándar de la media. Cuando se escribe un error estándar sincualificación, se supone que es el error estándar de la media.

También puede calcular el error estándar de la curtosis y el error estándar de la asimetría. Para calcular elerror estándar de la curtosis, se calcula la curtosis por cada muestra y se toma la desviación estándar dela distribución resultante. El error estándar de asimetría es similar, excepto que se calcula la asimetría decada muestra.

Distribución estadísticaUna distribución estadística, o distribución de probabilidad, describe cómo se distribuyen los valores paraun campo. En otras palabras, la distribución estadística muestra qué valores son comunes y pococomunes.

Hay muchos tipos de distribuciones estadísticas, incluyendo la distribución normal en forma de campana.Utilizamos una distribución estadística para determinar la probabilidad de que sea un valor particular. Porejemplo, si tenemos un valor chi-cuadrado, podemos utilizar la distribución chi-cuadrado para determinarqué probabilidad tiene este valor chi-cuadrado.

Significación estadísticaLa significación estadística es un juicio sobre si se produce un resultado debido a la casualidad. Cuandoun resultado es estadísticamente significativo, nos referimos a que es poco probable que el resultado seproduzca debido a la casualidad o a la fluctuación aleatoria.

Hay un límite para determinar la significación estadística. Este límite es el nivel de significación. Si laprobabilidad de un resultado (el valor de significación) es menor que el límite (el nivel de significación), elresultado se considera que es estadísticamente significativo.

La significación estadística no implica nada sobre la importancia práctica de un resultado. Además, amedida que aumenta el número de registros, más resultados son estadísticamente significativos(menores que el nivel de significación) por casualidad. El tamaño del efecto puede dar cuenta de estoshechos. El tamaño de efecto ayuda a determinar si un resultado tiene una importancia práctica y no estáinfluido por el número total de registros (tamaño de muestra).

Residuos estudentizadosLos residuos estudentizados permiten la comparación de diferencias entre valores de destino observadosy pronosticados en un modelo de regresión entre diferentes valores de predictor. También se puedencomparar con distribuciones conocidas para evaluar el tamaño residual.


Los valores residuales para modelos de regresión se obtienen restando el valor de destino pronosticadopor el modelo a partir del valor de destino observado para cada registro de datos. Un residuoestudentizado se calcula como el valor residual de regresión dividido por su error estándar ajustado.

El error estándar del valor residual lo proporciona la raíz cuadrada del cuadrado medio para el origen deerror. El ajuste del error estándar consiste en multiplicarlo por la raíz cuadrada de un valor de influenciaque se resta de uno. El valor de influencia se calcula en base a la matriz de diseño y la fila de matriz dediseño para la fila de datos concreta. Ajusta la desviación estándar tomando en cuenta los valores depredictores. Como resultado, todos los residuos estudentizados tienen la misma desviación estándar.

valor tEl valor t el resultado de una prueba estadística. El valor se encuentra en la distribución t de Student quees apropiada para los grados de libertad. La ubicación especifica la probabilidad de obtener el valor t de lacasualidad. Si la probabilidad es menor que el nivel de significación, el resultado se considera que esestadísticamente significativo

La distribución de la t Student es una distribución teórica. Hay muchas de estas distribuciones, y cada unade ellas difiere en función de los grados de libertad.

El valor t se calcula normalmente tomando la diferencia de los medios observados y esperados, ydividiendo la diferencia por el error estándar.


Capítulo 3. HistoriasLas historias pueden ayudarle a informar y captar la atención de su público. Puede utilizar historias enIBM Cognos Analytics para crear escenas que visualicen los datos y para proporcionar una narración.

¿Qué es una historia?

Una historia es un tipo de vista. Una historia consta de un conjunto de escenas que se muestransecuencialmente a lo largo del tiempo. Las historias se pueden utilizar para proporcionar a sus datos unanarración visual.

¿Qué es una escena?

Una escena se puede considerar como un contenedor de una secuencia de objetos, tales como widgets,datos o animaciones. Los elementos de una escena también se colocan en una línea temporal, lo cualdicta cuándo se muestra el objeto en la escena.

¿En qué se diferencia una historia de un panel de control?

Las historias son similares a los paneles de control porque también utilizan visualizaciones para compartirlas ideas. Las historias se diferencian de los paneles de control en que proporcionan una narrativatemporal y pueden incluir una conclusión o una recomendación.

Por ejemplo, cada diapositiva puede contener un análisis, un conocimiento o un fragmento deinformación que se va mostrando a medida que el visor reproduce las escenas de la historia. Las escenasaparecen una tras otra hasta llegar a la escena final, en la que se proporciona una conclusión o unresumen.

¿Qué puede utilizar para ensamblar una historia?

Puede añadir lo siguiente a sus escenas cuando se crea una historia:

• Visualizaciones de su colección de chinchetas• Nuevas visualizaciones de su conjunto de datos• Texto, medios, páginas web, imágenes y formas

¿Qué son las animaciones?

Las animaciones son una de las propiedades que puede tener un widget. Utilizando animaciones, puededefinir la entrada y salida de los widgets en sus escenas.

Iniciación a la primera historiaLas historias son un modo eficaz de presentar y compartir los datos. En esta guía de aprendizaje,aprenderá a crear una historia, un esquema y una escena con animación.

Aunque no existen reglas sobre cómo crear una historia en IBM Cognos Analytics, esta guía deaprendizaje proporciona el sentido del flujo de trabajo que requiere la creación de una historia. Elsiguiente es el flujo de trabajo que utiliza esta guía de aprendizaje para crear una historia:

1. Crear una nueva historia2. Crear un esquema3. Rellenar las escenas4. Ajustar la línea temporal5. Añadir animaciones


Creación de una historia nuevaPara empezar, cree una nueva historia en blanco. Una historia contiene sus escenas, widgets y cualquierdato que desee incluir en él.


Comience por crear una nueva historia de pase de diapositivas. Las presentaciones de diapositivasincluye presentaciones sencillas y flexibles y se asemeja más a las presentaciones tradicionales. Cuandose haya familiarizado con el funcionamiento de los pases de diapositivas, puede experimentar con otrostipos de transiciones de historias.

Procedimiento

1. Pulse Nuevo , que se halla en la barra lateral.

2. Pulse Historia .3. Seleccione un estilo de transición de Presentación de diapositivas.4. Pulse Crear.

ResultadosSe ha creado su nueva historia con el estilo de un pase de diapositivas. La historia es donde se puedenañadir escenas.

Para obtener más información sobre cómo crear una historia en blanco, consulte “Creación de una nuevahistoria empezando de cero” en la página 177

Qué hacer a continuación

A continuación, organice sus ideas en un esquema. Puede utilizar las escenas para crear este esquema.

Creación de un esquemaPuede crear un esquema sencillo para la historia utilizando escenas.


Para que los puntos estén organizados, se puede crear un sencillo esquema para la historia utilizandoescenas. Por ejemplo, el esquema puede constar de los puntos siguientes:

• Una introducción• El modelo de negocio de la empresa• Una historia del rendimiento en el pasado• Una conclusión/objetivos futuros

Para cada uno de estos puntos, cree una escena y asigne a cada escena el nombre.

Procedimiento

1. Pulse el Selector de escenas para abrir el selector de escenas.

2. Pulse Añadir una nueva escena con plantilla predeterminada .

ResultadosAhora la barra del Selector de escenas se rellena con escenas que crean un esquema de su historia.Puede añadir o suprimir escenas posteriormente, como considere adecuado.


Para obtener más información sobre la utilización de escenas en su historia, consulte “Trabajar conescenas” en la página 186.

Qué hacer a continuaciónUna vez creado el esquema de su historia, puede comenzar a rellenar las escenas con datos y widgets.

Llenado de escenasRellene las escenas añadiendo widgets al lienzo.


Después de crear el esquema de su historia, puede comenzar a componer las escenas. La composición dela escena es importante. El lienzo de la escena no debe estar demasiado lleno y la ubicación de loswidgets deberá guiar los ojos del público hacia la información con un orden específico.

En esta fase, no se preocupe sobre añadir animaciones de entrada y salida. Desea trabajar en lacomposición final de sus widgets y cómo se verán en la pantalla.

Procedimiento

1. Pulse Editar o Vista previa y asegúrese de que está en modo de edición.

2. Pulse el Selector de escenas para abrir el selector de escenas.3. En el selector de escena, pulse la escena que desea rellenar.4. Utilice el panel izquierdo para seleccionar los widgets o visualizaciones que se han de añadir al lienzo.5. Vuelva a organizar los widgets y visualizaciones.6. Cuando haya acabado la composición del lienzo, pulse el icono Pantalla completa y visualícelo en

pantalla completa. Si la composición parece estar desajustada en pantalla completa, continúeajustándola en el lienzo.

ResultadosSe rellena la escena. El siguiente es un ejemplo de una escena rellenada.

Capítulo 3. Historias 173

Consejo:

• Si está compartiendo su historia con otras personas, utilice la opción automático para el tamaño detexto. De este modo, se asegura de que el texto se escala de forma correcta para los diferentestamaños y resoluciones de pantalla.

• ¿Tiene algún problema para ajustarlo en una única escena? Es posible que esto sea un signo de que suescena tiene más de un mensaje importante y debe dividir la escena en dos o más escenas.

Para obtener más información sobre cómo añadir widgets a sus escenas, consulte “Añadir widgets” en lapágina 178.

Qué hacer a continuaciónCuando haya finalizado la composición de la escena y esté satisfecho del diseño, puede comenzar aajustar la línea temporal para definir cuando aparecen los widgets.

Ajuste de la línea temporalUtilice la línea temporal para definir cuándo han de aparecer los widgets en el lienzo.

Antes de empezarPresentar todos los datos al mismo tiempo puede ser excesivo para el público. Tenga en cuenta el ordenen el que aparecen los widgets en el lienzo.

Por ejemplo, puede definir cuándo han de aparecer determinados cuadros de texto, si tiene varioscuadros de texto. Controlar el tiempo y la velocidad en que aparecen los objetos en el lienzo ayuda alpúblico a centrarse únicamente en un punto cada vez.


De forma predeterminada, cuando añade un widget al lienzo, el objeto de línea temporal correspondientese añade al inicio de la línea temporal. A medida que se mueve el deslizador de línea temporal durante lareproducción, los objetos que mueve el deslizador de línea temporal se muestran en el lienzo.


Arrastre los objetos individuales a la línea temporal para definir cuándo aparece y desaparece del lienzoel widget correspondiente.

Procedimiento

1. Pulse Editar o Vista previa y asegúrese de que esté en modalidad de edición.

2. Pulse el Selector de escenas para abrir el selector de escenas.3. En el selector de escena, pulse la escena con la línea temporal que desea ajustar.

4. Pulse Abrir línea temporal .5. Arrastre y reposicione los objetos en la línea temporal que desee ajustar.

Resultados

En el ejemplo, los grupos de widgets se colocan en la línea temporal para que cada uno aparezcaaproximadamente 2 segundos después del otro.

Durante la reproducción, los widgets se muestran en función de la posición del deslizador de líneatemporal.

Para obtener más información sobre la línea temporal, consulte “Utilización de la línea temporal” en lapágina 183.

Qué hacer a continuaciónAhora que ha determinado cuándo aparecen los widgets en el lienzo, es el momento de utilizaranimaciones para definir cómo han de aparecer.

Añadir animacionesUtilice las animaciones para definir cómo los widgets entran o salen de las escenas.


Se pueden utilizar las animaciones para que su historia sea más dinámica y memorable. La animación dewidget predeterminada es la animación de fundido. La animación de fundido funciona en la mayor partede las animaciones. Puede cambiar este tipo de animación, pero si se tienen demasiados tipos deanimación el público puede distraerse.


Consejo: Por lo general, no debería tener widgets que se solapen entre sí cuando entren o salgan de unaescena. En función del tipo de animación que ha elegido para sus widgets, preste atención a la direcciónen que entran y salen.

Procedimiento

1. Pulse Editar o Vista previa .

2. Pulse Selector de escenas .3. Pulse la escena que contiene el widget al que desea añadir la animación.

4. Pulse Abrir línea temporal .5. Pulse el widget al que desea añadir una animación.

6. Pulse Abrir propiedades de animación .7. Expanda Entrada o Salida, en función de si desea añadir una animación al principio o al final del

widget.8. Seleccione el tipo de animación en el menú Animación.9. Si es aplicable, seleccione la dirección de la animación en el menú Dirección.

Resultados

Para obtener más información sobre cómo puede añadir animaciones a sus widgets, consulte “Añadiranimaciones” en la página 182.

Para obtener más información sobre los diferentes tipos de animaciones que puede añadir a sus widgets,consulte “Tipos de animaciones” en la página 180.

Qué hacer a continuaciónEnhorabuena, ha creado una historia, un contorno, llenado una escena, ajustado la línea de tiempo, y haañadido animaciones! Continúe realizando este proceso en el resto de las escenas. Cuando termine,puede definir sus opciones de reproducción o compartir su historia.

Para obtener más información sobre las opciones de reproducción, consulte “Opciones de reproducción”en la página 187.

Para obtener más información sobre cómo compartir su historia, consulte “Compartir su historia” en lapágina 190.

Creación de una historiaLas historias son un modo eficaz de compartir una historia. Pueden ser tan sencillas o tan complejascomo requiera. Puede crear una historia desde cero o a partir de un panel de control existente.

Creación de una historia desde un panel de controlPuede utilizar un panel de control y crear una historia a partir del mismo.


De forma predeterminada, todas las escenas tienen una duración de 5 segundos.

Procedimiento

1. Abra un panel de control.2. Expanda el menú Guardar.3. Seleccione Guardar como historia.


4. Seleccione una ubicación.5. Defina un nombre.6. Defina si desea abrir la historia después de guardarla.7. Pulse Guardar.

Creación de una nueva historia empezando de ceroPuede crear una historia desde cero y definir el estilo de transición.

Procedimiento

1. Pulse Nuevo .

2. Pulse Historia .3. En Estilo de transición, seleccione uno de los siguientes estilos de transición:

Pase de diapositivasSeleccione este estilo de transición para narrar una historia mediante una serie de diapositivas oescenas.

Recorrido guiadoSeleccione este estilo de transición para guiar al público por un recorrido que comienza con laimagen completa de la historia y después hace un enfoque y un zoom de los detalles del lienzo.Para obtener más información acerca de los estilos de transición, consulte “Estilos de transición”en la página 177.

4. Pulse el diseño que desea utilizar.5. Pulse Crear.

Se abre la plantilla con widgets de texto predefinidos y visualizaciones en blanco. El selector de

escenas en la parte inferior de la ventana contiene una o varias escenas con la plantillapredeterminada.

Estilos de transiciónLos estilos de transición permiten transiciones de escenas continuadas y ayudan a resaltar el progreso deuna escena a otra.

Puede seleccionar entre dos estilos de transición diferentes para su historia.

Pase de diapositivas

Un estilo de transición de pase de diapositivas presenta cada una de las escenas de su historia de formasecuencial. Cada escena se presenta en un lienzo. Cada escena se presenta en un nuevo lienzo, todo segestiona automáticamente.


Recorrido guiado

Un diseño de recorrido guiado es un grupo de escenas en un único lienzo. Cuando reproduce una historiacon un estilo de transición de recorrido guiado, la presentación utiliza el zoom y el enfoque en cadaescena individual con un orden secuencial. Cada recorrido guiado contiene una plantilla de diferentesórdenes de escenas y diseños. Al principio y al final de la presentación, se muestra una visión general detodas las diapositivas.

Añadir widgetsLos widgets se pueden añadir al lienzo para ilustrar una escena. Puede añadir texto, imágenes, vídeos,formas y datos al lienzo de una escena con el formato de un widget.

Adición de visualizaciones desde su colección de chinchetasPuede añadir una visualización, desde sus chinchetas, como un widget.

Procedimiento

1. Pulse Chinchetas , que se halla en la barra lateral.


2. Arrastre un elemento desde el panel Mis chinchetas al lienzo.3. Mueva el widget a una ubicación del lienzo.

Creación de un widget desde una nueva visualizaciónPuede crear un widget desde una nueva visualización.

Procedimiento

1. Pulse Visualizaciones , que se halla en la barra lateral.2. Seleccione un tipo de visualización.3. Seleccione un origen en el panel Orígenes seleccionados.4. Arrastre los datos en la visualización.5. Pulse el icono Contraer.6. Mueva el widget a una ubicación del lienzo.

Creación de un widget desde la bandeja de datosPuede crear un widget desde una columna en la bandeja de datos.

Procedimiento

1. Pulse Bandeja de datos .2. Arrastre una cabecera de columna desde la bandeja de datos al lienzo.3. Mueva el widget a una ubicación del lienzo.

Creación de un widget de una única columna desde el panel de origenPuede crear un widget desde una columna en el panel de origen.

Acerca de esta tareaCuando crea un widget desde una columna, automáticamente Cognos Analytics elige el tipo devisualización en función del tipo de columna. Puede cambiar el tipo de visualización después de añadir elwidget.

Procedimiento

1. Pulse Orígenes , que se halla en la barra lateral.2. Añadir o seleccionar un origen.3. Arrastre una columna del panel Orígenes al lienzo.4. Mueva el widget a una ubicación del lienzo.

Creación de un widget de varias columnas desde el panel de origenPuede seleccionar varias columnas en el panel de origen para crear su widget.

Procedimiento

1. Pulse Orígenes , que se halla en la barra lateral.2. Añadir o seleccionar un origen.3. Seleccione las columnas (Ctrl + pulsación).4. Arrastre las columnas al lienzo.5. Mueva el widget a una ubicación del lienzo.


Creación de un widget desde un nuevo cálculoPuede crear un widget desde un nuevo cálculo.

Procedimiento

1. Pulse Orígenes , que se halla en la barra lateral.2. Añadir o seleccionar un origen.3. Seleccione dos medidas (Ctrl + pulsación en las dos medidas).

4. Pulse el signo de puntos suspensivos , en cualquiera de las dos medidas.

5. Pulse Crear cálculo .6. Defina su cálculo.7. Pulse Aceptar.8. Arrastre la columna del nuevo cálculo al lienzo.9. Mueva el widget a una ubicación del lienzo.

Tipos de animacionesHay tipos diferentes de animación para widgets y tipos de animación para widgets de datos específicos.Utilice las animaciones para definir cómo sus widgets entran o salen de una escena.

Animaciones de widgetsPuede utilizar animaciones de widgets para definir cómo un widget entra o sale de escena.

FundidoPuede utilizar el tipo de animación de Fundido de entrada/Fundido de salida para la transiciónde entrada o salida de un widget con efecto de fundido.

La animación de fundido se puede aplicar a un widget como una animación de entrada o salida.

Para obtener más información sobre cómo añadir animaciones a su widget, consulte “Añadir animacionesde widgets” en la página 182

DeslizantePuede utilizar el tipo de animación Entrada deslizante/Salida deslizante para la transición deentrada o salida de un widget con efecto de escalado.

La animación de deslizamiento se puede aplicar a un widget como una animación de entrada o salida.

Para obtener más información sobre cómo añadir animaciones a su widget, consulte “Añadir animacionesde widgets” en la página 182.


EscaladoPuede utilizar el tipo de animación Ampliar/Reducir el tamaño para la transición de entrada o salida deun widget con efecto de escalado.

La animación de escalado se puede aplicar a un widget como una animación de entrada o salida.


Reducción y expansiónPuede utilizar el tipo de animación Reducción de entrada/Expansión de salida para latransición de entrada o salida de un widget con efecto de reducción o expansión.

La animación de reducción se puede aplicar a un widget como una animación de entrada. La animación deexpansión se puede aplicar a un widget como una animación de salida.

Para obtener más información sobre cómo añadir animaciones en widgets, consulte “Añadir animacionesde widgets” en la página 182.

GirarPuede utilizar el tipo de animación Girar al entrar/Girar al salir para la transición de entrada osalida de un widget con efecto de giro.

La animación de giro se puede aplicar a un widget como una animación de entrada o salida.


Animaciones de datosAlgunos widgets de datos presentan animaciones de datos. Las animaciones de datos definen cómoentran los datos en la escena. Las animaciones de widgets de datos se pueden utilizar junto conanimaciones de widgets habituales.

LimpiarPuede utilizar el tipo de animación de datos Limpiar para la transición de los datos en el widget con unefecto de limpieza desde el lateral.

La animación de datos Limpiar se puede aplicar a un widget datos como una animación de entrada dedatos.

El valor Escalonar entrada escalona la animación de entrada de datos a medida que aparece.

El valor Duración de animación de entrada define el tiempo que se tarda en completarse la animaciónde entrada de datos.

Para obtener más información sobre cómo añadir animaciones a su widget, consulte “Cómo agregar unaanimación de entrada a los datos ” en la página 183.

CrecerPuede utilizar el tipo de animación de datos Crecer para la transición de los datos en el widget con unefecto de crecimiento. El efecto de crecimiento empieza desde la parte inferior del widget de datos.

La animación de datos Crecer se puede aplicar a un widget datos como una animación de entrada dedatos.

El valor Escalonar entrada escalona la animación de entrada de datos a medida que aparece.

El valor Duración de animación de entrada define el tiempo que se tarda en completarse la animaciónde entrada de datos.

Para obtener más información sobre cómo añadir animaciones a su widget, consulte “Cómo agregar unaanimación de entrada a los datos ” en la página 183.


Añadir animacionesPuede aplicar animación a los widgets para que la historia sea más dinámica y memorable.

Añadir animaciones de widgetsLas animaciones de widgets pueden mejorar su historias ya que dirigen y centran la atención del públicoen la información clave en el momento adecuado. Puede añadir animaciones de widgets fácilmente enIBM Cognos Analytics utilizando los diferentes tipos de animación de widget que existen.


Puede añadir animaciones de widgets al inicio o fin de un widget de la línea temporal de la escena. Estasanimaciones se denominan animaciones de Entrada y Salida.

Nota:

• Si está añadiendo animación de Entrada al widget, asegúrese de que el widget no esté al inicio de lalínea temporal de la escena. Si el widget está al inicio de la línea temporal de la escena, puede arrastrarel widget a la derecha, lejos del inicio de la escena.

• Si está añadiendo animación de Salida al widget, asegúrese de que el widget no esté al final de lalínea temporal de la escena. Si el widget está al final de la línea temporal de la escena, puede añadirotro widget a la escena. La adición de un widget al final de la línea temporal garantiza que la duraciónfinal del widget nuevo es posterior a la del widget en el que desee añadir una animación.

Procedimiento


2. Pulse el Selector de escenas .3. Pulse la escena que contiene el widget al que desea añadir la animación.

4. Pulse el icono Abrir línea temporal .5. Pulse el widget al que desea añadir una animación.

6. Pulse Abrir propiedades de animación del menú contextual.7. En función de si desea añadir una animación al principio o al final del widget, expanda Entrada o

Salida.8. Seleccione el tipo de animación en el menú Animación.9. Si es aplicable, seleccione la dirección de la animación en el menú Dirección.

Adición de una animación de widget utilizando el panel de propiedadesPuede añadir animaciones a su widget desde el panel de propiedades.

Procedimiento


2. Pulse el Selector de escenas .3. Pulse la escena con el widget al que desea añadir una animación.4. Pulse el widget al que desea añadir una animación.

5. Pulse Propiedades .6. Pulse la pestaña Animación.7. En las listas, seleccione los efectos de animación para su widget.


Adición de una animación de widget utilizando la línea temporalPuede añadir animaciones a su widget desde la línea temporal.

Procedimiento



5. Pulse Propiedades .6. Pulse la pestaña Animación.7. En las listas, seleccione los efectos de animación para su widget.

Cómo agregar una animación de entrada a los datosPuede añadir propiedades de animación Entrada de datos a algunos tipos de visualización.


Añada la animación de entrada siguiente a algunos tipos de visualizaciones.

• Tipo de animación de entrada• Escalador de entrada• Duración de animación de entrada

Importante: No puede añadir una animación de entrada a un a widget que comienza al principio de lalínea temporal. Tampoco puede añadir una animación de salida a un widget que finaliza al final de la líneatemporal.

Procedimiento



5. Pulse Propiedades .6. Pulse la pestaña Animación.7. Expanda Entrada de datos.8. Seleccione el tipo de animación de entrada de la lista Tipo de animación de entrada.9. Pulse el conmutador Escalador de entrada cuando desee que los datos se activen en momentos

diferentes cuando se reproducen la historia.10. Utilice el campo Duración de la animación de entrada para definir cuánto tiempo tarda la animación

de entrada en completarse.

Utilización de la línea temporalPuede utilizar la línea temporal para definir cuando un widget entra o sale de una escena y para probar laescena.



De forma predeterminada, todos los objetos y widgets de una escena están visibles mientras dura laescena. Para que un objeto aparezca y desaparezca, cambie la hora de inicio y la hora de finalización de lavisualización del objeto en cualquier ubicación de la línea temporal. La duración predeterminada de unaescena es de cinco segundos; este valor se puede cambiar.

Procedimiento

1. Abra la historia y pulse Editar o Vista previa . El selector de escenas contiene las escenas de lahistoria.

2. Pulse el icono Abrir línea temporal .3. Para cambiar el orden de capas del lienzo en una escena, pulse y arrastre las líneas temporales arriba

y abajo para cambiar el orden. También puede pulsar y arrastrar los objetos a la línea temporal de unlado a otro.

4. Para cambiar la granularidad de la línea temporal, pulse Acercar , Alejar o Ajustar a la

pantalla .5. Pruebe la escena de una de estas maneras:

• Pulse Reproducir .• Deslice el depurador de la línea temporal por la línea temporal para ver cómo queda la escena en un

punto del tiempo específico.

6. Para cerrar la línea temporal y volver al selector de escenas, pulse Cerrar línea temporal .

Utilización del depurador de la línea temporalPuede utilizar el depurador de la línea temporal cuando los objetos entran y salen de la escena.


El depurador de la línea temporal es un temporizador con una línea roja que indica un punto en el tiempode la escena. Puede arrastrar el depurador de tiempo por la línea temporal para ir a un tiempo específicode la escena.

Procedimiento

1. Abra la historia.

2. Pulse Editar o Vista previa . El selector de escenas contiene las escenas de la historia.

3. Pulse Abrir línea temporal para visualizar la línea temporal.4. Para cambiar la temporización de un objeto, arrastre los puntos inicial y final de su línea temporal.

Consejo: Si en la escena parece faltar un objeto que sabe que existe, se debe a que el depuradortemporal está en un punto de la escena en el que el objeto no es visible. Deslice el depuradortemporal por la línea temporal hasta que el objeto aparezca.

Definir cuándo los objetos entran o salen de una escenaPuede especificar una hora exacta en que el objeto entra o sale de una escena.


Puede utilizar el panel de propiedades de animación para definir la hora exacta en que el objeto entra osale de una escena.


Procedimiento


2. Pulse Abrir línea temporal para visualizar la línea temporal.3. En la línea temporal, pulse el objeto para el que desea definir la hora de entrada o salida exacta.

4. Pulse Abrir propiedades de animación .5. Pulse la pestaña Animación.6. Utilice el campo Iniciar en (seg) para definir una hora de entrada exacta para el objeto.7. Utilice el campo Finalizar en (seg) para definir una hora de salida exacta para el objeto.

Modificación del título de una línea temporal para soportes, páginas web e imágenesAl trabajar en la línea temporal de una escena, puede dar títulos útiles a los objetos de tipo soporte,página web o imagen. Esto facilita entender los objetos con los que está trabajando en una líneatemporal.

Procedimiento

1. Pulse Editar o Vista previa .2. Pulse un soporte, página web o widget de imagen en el lienzo.

3. Pulse Propiedades .4. En los detalles del objeto, escriba un título en el campo de título o pulse para salir.

Resaltado de datos de la línea temporalPuede utilizar los resaltados para centrarse en datos específicos de su escena o para crear marcadoresde navegación en su línea temporal.


El resaltado de datos se centra en detalles específicos que desea mostrar al público.

Puede definir los datos que desea resaltar y cuándo desea que se muestre el resaltado. Por ejemplo,puede añadir un widget de gráfico de barras que muestre una barra resaltada y atenúe todas las otrasbarras. Puede tener varios resaltados para una misma visualización y entre varias visualizaciones.

Nota: Puede resaltar los datos de cualquier widget de datos, excepto el widget de datos de resumen.

Resaltar los datos tiene el mismo efecto que pulsar manualmente en un elemento de datos.

Nota: Otras visualizaciones en el mismo grupo de conexiones se pueden filtrar a los valoresseleccionados si no contienen la columna resaltada.

Si habilita la opción Marcadores de navegación, sus resaltados se muestran como marcadores denavegación en la línea temporal.

Procedimiento

1. Pulse Editar o Vista previa . El selector de escenas contiene las escenas de la historia.

2. Pulse el icono Abrir línea temporal desde una escena.3. Pulse el control deslizante de la visualización donde desea resaltar datos y en la hora, en la línea

temporal, en que desea que se produzca el resaltado.

4. Pulse Añadir resaltado .5. Seleccione una categoría de datos de la lista.


6. Seleccione los datos específicos que desea resaltar.

7. Pulse Reproducir para ver el efecto.

8. Arrastre el icono Resaltar junto con la línea temporal al lugar donde desea que se resalten losdatos.

9. Pulse el icono Resaltar para editar o suprimir el resaltado.

Trabajar con escenasUna escena se utiliza para dividir la historia en mensajes o puntos separados. Puede rellenar sus escenascon texto, datos y widgets.

Añadir un título a una escenaAñadir un título a su escena puede ayudarle a identificar, organizar y navegar por varias escenas de unahistoria.

Procedimiento

1. Pulse los puntos suspensivos en la escena.

2. Pulse Cambiar el nombre de escena .3. Escriba un nombre para la escena.4. Pulse Aceptar.

Resultados

Se añade un título a la escena. Puede ver el título de la escena debajo de la escena en miniatura.

Añadir una nueva escena de plantilla predeterminada a una historiaPuede añadir una nueva escena de plantilla predeterminada a una historia. La escena predeterminada sedetermina en función del estilo de transición de su historia.

Procedimiento


2. Pulse Añadir una nueva escena con plantilla predeterminada .

Resultados

Se crea una nueva escena que contiene la plantilla predeterminada.

Selección de una plantilla para una nueva escena.Puede elegir la plantilla que desea utilizar para una escena nueva.

Acerca de esta tareaEn una historia, puede definir rápidamente el diseño de las escenas seleccionando una plantilla.

Consejo: Algunas secciones de la plantilla incluyen botones de widgets de finalidad múltiple .Puede utilizar widgets de finalidad múltiple para seleccionar un tipo widget directamente en el botón.También puede arrastrar y soltar un widget soportado en una sección con el botón del widget de finalidadmúltiple. Los tipos de widget soportados incluyen widgets de texto, imagen y visualización.


Procedimiento


2. Pulse el icono de flecha, junto a Añadir una nueva escena con plantilla predeterminada .3. Pulse la plantilla que desee utilizar para su escena.

Resultados

Se crea una nueva escena que contiene la plantilla seleccionada.

Cambiar el orden de las escenasPuede cambiar el orden de las escenas de su historia.

Procedimiento

1. Pulse el Selector de escenas para abrir el selector de escenas.2. Arrastre las escenas en el orden que desee.

Resultados

Se reorganiza la escena en el selector de escenas.

Duplicado de una escenaPuede duplicar las escenas de su historia.

Procedimiento



3. Pulse Duplicar escena .

Resultados

La escena se duplica en el selector de escenas.

Suprimir una escenaPuede suprimir una escena de su historia.

Procedimiento



3. Pulse Suprimir escena .

Resultados

La escena se suprime del selector de escenas.

Opciones de reproducciónUtilice las opciones de reproducción para ajustar su experiencia de reproducción a sus necesidades.


Puede utilizar las siguientes opciones de reproducción en sus historias:

• Marcadores de navegación• Reproducir todas las escenas• Bucle• Renovar al iniciar• Modo quiosco

Marcadores de navegaciónPuede utilizar marcadores para seleccionar cuándo se ha de mostrar el siguiente fragmento de datos oinformación en su reproducción, en lugar de mostrar todos los objetos y widgets a la vez.


La opción Marcadores de navegación crea marcadores en su línea temporal en función de cuandoaparece cada widget y resaltado en la línea temporal. Durante la reproducción, la escena se pone enpausa en cada marcador.

Procedimiento


2. Pulse Opciones de reproducción .3. Habilite la opción Marcadores de navegación.

Reproducir todas las escenasLa opción Reproducir todas las escenas permite la reproducción automática de todas las escenasdespués de pulsar el botón de reproducción al final de la historia.


Utilice las opciones de reproducción para controlar si la escena requiere un presentador para reproducirmanualmente cada escena, o si las escenas se reproducen sin supervisión. Un presentador tiene quepulsar el botón de reproducir para iniciar una historia, aunque Reproducir todas las escenas estéhabilitado.

Consejo: Las opciones Reproducir todas las escenas y Bucle se pueden utilizar conjuntamente paracrear un modo "quiosco".

Procedimiento


2. Pulse Opciones de reproducción .3. Habilite la opción Reproducir todas las escenas.4. Si desea probar todas las escenas de una historia, realice esta acción: “Prueba de una historia o una

escena” en la página 189.

BucleDurante la reproducción, la opción Bucle crea la transición desde la última escena a la primera escena.


Consejo: Las opciones Reproducir todas las escenas y Bucle se pueden utilizar conjuntamente paracrear un modo "quiosco".


Procedimiento


2. Pulse Opciones de reproducción .3. Habilite la opción Bucle.

Renovar al iniciar Puede establecer la historia de modo que renueve el origen de datos cada vez que la historia

comienza desde el principio.


Utilice la opción Renovar al iniciar para establecer si se renuevan los datos cada vez que se inicia suhistoria. Una historia se inicia cuando va a la primera escena o pasa a la modalidad de vista previa.

Nota: Cuando se habilita la opción Renovar al iniciar, si también están habilitadas las opciones Bucle yReproducir todas las escenas, la historia se reproduce en un bucle continuo y se renuevan los datoscada vez que se reinicia la historia.

Procedimiento


2. Pulse Opciones de reproducción .3. Habilite la opción Renovar al iniciar.

Modo quioscoEl modo quiosco reproduce de forma continuada su historia completa de inicio a fin.


Se puede habilitar un modo "quiosco" cuando las opciones Reproducir todas las escenas y Bucle se hanhabilitado conjuntamente.

Procedimiento


2. Pulse Opciones de reproducción .3. Habilite la opción Bucle y Reproducir todas las escenas.

ResultadosLa historia completa se reproducirá de forma continuada de principio a fin.

Prueba de una historia o una escenaDespués de ensamblar una historia o una escena de una historia, puede probarla para saber cómo la veráalguien que la visualice. También puede asegurarse de que las visualizaciones aparecen y desaparecenen el momento adecuado durante la escena.


Si va a probar una escena de una historia, asegúrese de que la escena que va a probar tiene el foco en laventana. Si va a probar una historia, el foco puede estar en cualquier escena de la historia.


Procedimiento

1. Para probar una historia o una escena, pulse Editar o Vista previa .

2. Conmute a la modalidad de pantalla completa pulsando .

3. Pulse Escena siguiente y Escena anterior para pasar de una escena a otra.

Consejo: Si el menú de control de la parte inferior de la ventana desaparece, pulse en cualquier lugarde la ventana para activarlo de nuevo. Cuando pulse en la ventana, se reproduce la escena. Vuelva apulsar en la ventana para hacer una pausa en la escena.

4. Para desplazarse por una escena, pulse Reproducir , Pausa , y el icono .

Compartir su historiaPuede compartir la historia completa o un enlace con una escena específica.

Enlazar

Puede compartir un enlace con su historia. Cuando comparte un enlace, se abre el enlace en la escenadesde la que se ha generado el enlace.

1. Pulse Compartir .2. Pulse el separador Enlace.

3. En la cabecera Enlace, pulse Copiar .4. Envíe el enlace al público al que está destinado.

Incluir código

Utilice el código incluido para incorporar su historia en HTML.

1. Pulse Compartir .2. Pulse el separador Enlace.3. En la cabecera Incluir código, defina la anchura y altura con que desea incluir la historia.

4. En la cabecera Enlace, pulse Copiar .5. Envíe el enlace al público al que está destinado.

exportación a PDF

Puede exportar su historia en PDF.

1. Pulse Compartir .2. Pulse la pestaña Exportar.3. Defina el tamaño de página que desea para exportar su historia.4. Defina la orientación que desea para exportar su historia.5. Seleccione Incluir filtros si desea incluir filtros en la exportación en PDF.6. Pulse Exportar.


Índice

Caracteres Especialesárbol de clasificación 157árbol de datos dimensionales 82árbol de decisiones

exploración 46, 67árbol de regresión 157, 159

Aacceso a detalles

paneles de control e historias 91acceso a los detalles

más amplios 36más detallados 36

acercamiento y alejamiento 38agregaciones

modificación 118agrupación

objetos 116Ajuste de chi-cuadrado para datos difusos 163ajuste del tamaño

objetos 116almacenamiento de datos en memoria caché

resolución de problemas 121análisis de datos

árbol de decisiones 139Conocimientos en visualizaciones para dos camposcontinuos 148Conocimientos en visualizaciones para resúmenes poruno o más campos descriptivos 146Conocimientos para recuentos 143controladores clave bidireccionales 138controladores clave unidireccionales 137diferencias entre Cognos Analytics y Watson Analyticscon respecto al análisis de datos avanzado 151Percepciones en visualizaciones 141preparación de datos para campos categóricos 136, 137preparación de datos para campos numéricos 136preparación de los datos 135principios rectores 134relaciones 150

análisis de la varianza 155ANOVA 155asistente 32aspecto de los datos 118audio 98

Bbandeja de datos

filtrado 100visualización 35

barra de herramientasacoplado 118desacoplado 118

barrido 101

borrado de valores de filtros 105

Ccabeceras de columna

muestra u ocultación 111cálculos

tipos de agregación 118cálculos en medidas 82calor 89, 91capas

objetos 116carga de datos

guía de aprendizaje 3ceros 111clúster 88coeficiente de determinación 167Coherencia del color

propiedad 111colores apagados 108colores de borde 108colores de elemento 108colores de fondo 108colores de relleno 108colores transparentes 108columnas

adición 67Color 74edición de nombres 119modificación 36ordenación 107ordenación por valor 106ordenar alfabéticamente 106Puntos 77Tamaño 77

cómo comenzarguía de aprendizaje 3

conexionesvisualizaciones 103

conjuntos de descubrimientosdescripción general 3filtros 99visualizaciones 40

conocimientos 71conservación de elementos 100, 103controlador clave 166coropleta, Véase mapasCrear grupos de datos personalizados 75cuadrícula, Véase tabla

Ddatos

acercamiento y alejamiento 38guía de aprendizaje 3visualización de detalles 37

datos de visualización 35

Índice 191

desagrupaciónobjetos 116

deshacer 1destino

barra 41columna 44

detalles de puntos de datos 37diseños

otros 12distribución de probabilidad 168distribución estadística 168distribución general 167distribución normal 166distribuciones

estadísticas 168duplicado

objetos 116

Eerror estándar 168etiquetas

calidad 112, 113contraste 112, 113orientación 113sombra 112ubicación 113valor 113

etiquetas de unidadpersonalizar 80

exclusión de elementos 100, 103exploración

datos 32exportación a PDF 22

Ffiltrado

bandeja de datos 100borrado de valores 105conservación o exclusión 100, 103descripción general 99eliminación 105por los valores mejores y peores 81todas las pestañas 104widget 46, 102

filtrar por mejores 81filtrar por peores 81Filtro de categorías de R cuadrado

Recuento ajustado 163Filtro de categorías de recuento ajustado de R-cuadrado 163filtros de columna 100, 104filtros de contexto 102filtros de Esta pestaña

borrado de valores 105eliminación 105

filtros de Todas las pestañasborrado de valores 105eliminación 105

filtros globales 104filtros locales 100, 104formas

formateo 108

formateoburbujas 115colores 108

formateo condicionalañadir y eliminar puntos de arrastre 74

formatoetiquetas de unidad 80valores nulos 80

frecuencia 165frequency_weight 165fuentes 97

Ggráficas, Véase visualizacionesguía de aprendizaje

carga de datos 3panel de control 4qué más se puede hacer 10

Hhistorias

acceso a detalles 91línea temporal 183

Iidiomas

configurar el valor predeterminado 30propiedades de historia 30propiedades del panel de control 30

imágenescambiar título de línea temporal 185formatos 97modificación 99requisito HTTPS 97

inclusión de elementos 100, 103infografía

ensamblaje 11

Jjerarquías

navegación 36

Llatitud 84leyenda

muestra u ocultación 107posición 107

línea temporalreordenar objetos 183títulos para soportes, páginas web, imágenes 185

líneas de cuadrícula 116líneas suavizadas 114longitud 84

Mmapas


mapas (continuación)acercamiento 91búsqueda 91creación 83, 84, 88, 89polígonos personalizados 85

Mapbox 85, 86máximo 118medida de impureza Gini 165memoria caché de datos

propiedades 120miembros

árbol de datos dimensionales 82mínimo 118modificación de plantilla 12modo de vista 1mostrar datos 35mostrar todo

filas y columnas 76movimiento

objetos 116multilingües

historias 30paneles de control 30

multiplicadores 77

NN

frecuencia 165ponderaciones 165

nivel alpha 167nivel de medición

categórico 163nivel de medición categórico 163nivel de significación 167

Oobjetos

trabajo con 116objetos en el panel de control

diseño 117ocultación

filas y columnas 76leyenda 107

OLAPjerarquías 39

opacidad 108opciones del eje de valores

intervalo de marca 75muestra el origen cero 75

orden ascendente 106orden descendente 106orden personalizado

eliminar 107ordenación

descripción general 106orden alfabético 106orden personalizado 107por valor 106

ordenación personalizada 107ordenar

eliminar orden personalizado 107

orientaciónnube de palabras 115

Ppáginas web

cambiar título de línea temporal 185modificación 99

paletaspersonalizadas 109

paletas de colores 108Panel de control

mapascreación 86

paneles de controlacceso a detalles 91adición de texto 97barra de herramientas 118creación de visualizaciones 15descripción general 3ensamblaje 11filtros 99, 104formateo 107, 108guía de aprendizaje 4varios activos de datos 36visualizaciones 40widgets 97

Paneles de controlexportación a PDF 22

PDFexportación de un panel de control 22

pestañascambiar color de fondo 13, 14cambiar color de indicador de selección 13, 14cambiar color de título 13, 14inhabilitar 11ocultación 11

plantillamodificación 12

plantillasinfografía 11pestañas 11

polígono, Véase mapaspolígonos personalizados

mapas 85Ponderaciones de regresión 167posición de leyenda 107posicionamiento absoluto 12posicionamiento relativo 12predecir

visualizaciones de análisis de controlador 49visualizaciones de árbol de decisiones 46visualizaciones en espiral 64

previsión 71promedio 118propiedades

memoria caché de datos 120propiedades de datos 118propiedades de historia

memoria caché de datos 120propiedades del panel de control

memoria caché de datos 120prueba de chi-cuadrado

frecuencias iguales 157

Índice 193

prueba de chi-cuadrado (continuación)independencia 158

prueba de influencia 158Prueba de influencia de suma 162prueba residual estudiada 161pruebas estadísticas

definiciones 155puntos de datos

filtrado 103puntuación z

modificada 166puntuación z modificada 166

RR cuadrado

ajustado 163coeficiente de determinación 167recuento ajustado 162

R cuadrado ajustado 163realce 101recomendados

visualizaciones 74recuento 118, 165Recuento ajustado R-cuadrado 162recuento distinto 118región rellena, Véase mapasregla de decisión 164reglas de decisión 49regresión lineal múltiple 159rehacer 1relleno 116renovar automáticamente 80repetición de visualizaciones 77reproductor de datos 46Residuos estudentizados 168restablecer

paneles de control 30resumen 118revertir a guardado 30rotación

etiquetas de eje 111rutas de navegación 36

Ssalida de la distribución general 164seleccionar color personalizado 108significación 168significación estadística 168símbolos

modificación 115símbolos de vértice 115soporte

cambiar título de línea temporal 185formatos 98modificación 99

sparklineocultación 53

suma 118supresión

filtros 105objetos 116

suprimirhabilitar o inhabilitar 79valores nulos 79

Tt de Student 169tablas de referencias cruzadas

expandir 39tamaños de efecto

salida de la distribución general 164temas 108temas visuales 108temporizador

establecer para una visualización 80términos estadísticos

definiciones 162texto

adición a paneles de control 97formateo 97, 108

tipo de agregación total 118tipos de visualización

Marimekko 58visualización de dispersión 63

título 81títulos de ejes

muestra u ocultación 111títulos de elementos

muestra u ocultación 111títulos de valores

muestra u ocultación 111

UURL 97–99

VValor chi-cuadrado 163Valor de significación 167Valor F 165valor p 167valor t 169valores

muestra u ocultación en visualizaciones 113valores nulos

personalizar 80varias visualizaciones 77varios activos de datos

en paneles de control 36vistas

ensamblaje 1guardado 1

visualizacióntítulo 81

visualización de barras 41, 43visualización de dispersión 63visualización Marimekko 58visualizaciones

Análisis de controlador 49árbol de decisiones 46, 49área 40barra 41, 43


visualizaciones (continuación)barra apilada 65barra de herramientas 118burbuja 42burbuja empaquetada 51, 60cambio de columnas 36cascada 68columna 44columna apilada 65creación de conexiones 103creación en paneles de control 15desconexión 103espiral 64formateo 107, 108gráfico circular 61jerarquía 51KPI 53línea y columna 56líneas 55lista 56mapa 57mapa de árbol 68mapa de calor 50mapa heredado 54muestra u ocultación de valores 113nube de palabras 70posicionamiento 11, 12punto 61radial 62recomendados 1red 59repetición 77reproductor de datos 46resumen 66tabla 67tabla de referencias cruzadas 45tipos 1, 40trabajo con 116visualización de conexiones 103Véase también paneles de control

visualizaciones circulares 61visualizaciones compuestas 56visualizaciones de área

líneas suavizadas 114visualizaciones de barras apiladas 65visualizaciones de burbujas

tamaño y color 115visualizaciones de burbujas empaquetadas 51, 60visualizaciones de cascadas 68visualizaciones de columna 44visualizaciones de columnas apiladas 65visualizaciones de jerarquía 51visualizaciones de línea

líneas suavizadas 114símbolos 115

visualizaciones de líneas y columnaslíneas suavizadas 114símbolos 115

visualizaciones de lista 56visualizaciones de mapa de árbol 68visualizaciones de mapa de calor 50visualizaciones de mapa de calor categóricas 50visualizaciones de mapas 57visualizaciones de mapas heredados 54

visualizaciones de nube de palabrasorientación 115

visualizaciones de punto 55, 61visualizaciones de red 59visualizaciones de resumen 66visualizaciones de tabla

adición de datos 67visualizaciones de tabla de referencias cruzadas 45visualizaciones en espiral 49, 64visualizaciones KPI 53visualizaciones personalizadas

importar al panel de control 71visualizaciones radiales 62

Wwidget

temporizador 80widgets

descripción general 97filtro 102formateo de formas o texto 108trabajo con 116

widgets de filtrocreación de conexiones 103desconexión 103visualización de conexiones 103

Índice 195

versión 11.1.0 ibm cognos analytics€¦ · ibm cognos analytics versión 11.1.0 guía del usuario...

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