基于Qlik认知引擎的Insights功能自动生成的数据分析结果，对于合适的图表可以直接添加到工作表，对于维度、度量有业务逻辑错误的图表可以手动修改，再加入到工作表。进入Qlik Sense分析面板，可以进行更多自助性分析
基于工业大数据的Qlik可视化
基于工业大数据的Qlik可视化是使工业大数据中所蕴含的价值得以挖掘和展现的一系列技术与方法，包括数据采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和驱动决策等。基于工业大数据的Qlik可视化应用，则是对特定的工业大数据集，集成应用工业大数据系列技术与方法，将所获得的有价值的数据转化为信息的可视化过程。基于工业大数据的Qlik可视化的研究与突破，其本质目标就是从复杂的数据集中发现新的模式与知识，挖掘得到有价值的新信息、知识，从而促进工业企业的产品创新、提升经营水平和生产运作效率以及拓展新型商业模式。
图像识别的Qlik可视化
通过图像识别技术，得到庞大的识别数据结果，利用Qlik Sense可以立即对数据结果进行探索与分析，如下图所示：
基于Qlik认知引擎的Insights功能自动生成的数据分析结果，对于合适的图表可以直接添加到工作表，对于维度、度量有业务逻辑错误的图表可以手动修改，再加入到工作表。进入Qlik Sense分析面板，可以进行更多自助性分析，如下图所示：
可以看出在2017年5月缺陷发生量最大，利用extension可以生成时间筛选器，可以自由地选择时间，包括年、月、日，如下图所示：
由此可以看到，5月10 到5月20 之间缺陷发生量明显较高，由此可以展开更加深入的原因分析，如下图所示：
可以看出，在5月10 到5月20 之间共发生1228次缺陷，并分布在B03、B04、B07三项工序中，其中缺陷发生概率集中在B07这项工序中，由此可以进行更加深入的原因分析。
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