在大數據處理流程[生→流→存→算→用→看]之最後一項即是能夠融合所有分析結果，快速輔助決策的視覺dashboard了。筆者選用了<Qlik Sense>來製作資料清洗運算分析後的報表，透過輕鬆的方式完成各種維度的分析結果向老闆報告。
接下大數據分析任務後，筆者試著將2015年初至2016/06/17的股價做了分析，從價格、成交量、和基本面三個面向，訂出六大特徵(收盤價、平均震幅、轉折天數、成交量、均張和比益比)來看每一檔股票的特性。雖然只是定義六大特徵，但殊不知這六大特徵產生出了15,652種組合，當下真的覺得自找麻煩: 台股將近1,600支股票，我怎麼讓老闆很清楚看到這一年多來六大特徵的變化? 這1,600支股票的分佈? 光是這二題，我遍尋身邊可用資源，最後找到集團代理的Qlik Sense，做了以下報表。我用etu將資料清洗後置入Qlik Sense，可以從各個特徵來看這一年多來全部股票的變化。以下圖<平均震幅>為例，我將股價震幅訂定三種程度: 緩震股、中震股、劇震股。Qlik Sense的圖表能夠呈現各程度股價的震幅區間如下表。看到這裏，我想讀者可能會覺得這沒什麼了不起，一般做報表的工具就可以做到了。
可是，當我們想將六大特徵套入全部的股票時，難道是用六個圖表給老闆看嗎? 我可想像老闆看完六個圖表後，應該會問說: “然後呢? 就這六張圖? 你想告訴我的是什麼?” 此時，唯有Qlik Sense的組合圖能夠解救我被趕出會議室的窘境，從下表就能很清楚明確的讓老闆看到特定的特徵關聯。ㄟ，有人說看不懂怎麼解讀關聯性…，下次有機會再說明!
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