AI vizualizasiya metrik

1) AI vizuallaşdırma nədir

1. müvafiq qrafik və ox növü seçin,

2. nümunələr/anomaliyalar/trend qırıqları,

3. izah mətni (insight/narrative),

4. fəaliyyət təklif (Next Best Action),

5. görünüşü istifadəçi və cihaz kontekstinə uyğunlaşdırın.

Məqsəd sualdan cavaba qədər olan yolu qısaltmaqdır: daha az əllə qrafik seçimi, daha çox sınanmış mənalar.

2) Palma üzərində memarlıq

1. Semantic Layer: metrik/ölçmələrin vahid tərifləri (lüğət, düstur, aqreqasiya, giriş).
2. NL → Query: SQL/SPARQL/DSL təbii dil sorğu çevirmək.
3. Query → Viz: qrafika və parametrlərin (oxlar, log şkalaları, rəng/shape/size) qrammatikasının avtomatik seçimi.
4. Insight Engine: anomaliyaların deteksiyası, breakpoints, seasonality, causal hints; siqnalların prioritetləri.
5. Narrative: dəyər və etibarlı intervallara istinad ilə fakt-bükülmüş mətn yaratmaq.
6. RAG: verilənlər/konfiqurasiyalar kataloqundan kontekstin qarışdırılması (metadata, biznes qaydaları).
7. Policy Guardrails: gizlilik/giriş/maskalama, ədədlərin və linklərin yoxlanılması.
8. Delivery: web widgets, mobil kartlar, PDF/snapshots, CRM/Slack webhooks.

3) Qrafiklərin qrammatikası və avtomatik seçim

• Vaxt → xətt/area; kateqoriyalar (≤ 8) → sütunlar/plitələr; sıralama → bar/liderbord; paylanması → histogram/violin/box; → scatter/heatmap.
• Log-ox eksponensial böyümədə; paylarda norma (%); small multiples - seriyalar çox olduqda.
• Rəng seçimi: statuslar üçün semantik palitralar; rəng ≠ eyni zamanda sifariş və kateqoriya kanalı.
• Yalnız imzaların mənası var: "mürəkkəb 'i minimuma endiririk.

yaml chart:
mark: line encoding:
x: {field: dt, type: temporal, timeUnit: day}
y: {field: ggr, type: quantitative, aggregate: sum}
color: {field: region, type: nominal, legend: top, limit: 6}
transforms:
- filter: "dt >= now()-90d"
- calculate: {expr: "rolling_mean(ggr,7)", as: "ggr_7d"}
annotations:
- rule: {type: "changepoint", method: "cusum"}
- band: {type: "confidence", metric: "ggr", level: 0.9}
interactions: {tooltip: true, zoom: "x", brush: "x"}

4) NL → Viz: sualdan qrafikə

Niyyətlərin parsinqi: metrika, kəsiklər, dövr, filtrlər, aqreqatlar.
Semantik təbəqədə validasiya: yalnız icazə verilən sahələr/düsturlar.
Post-prosessinq: sahə növlərinə və kardinallığa görə çartın seçilməsi, avtomatik-eşik bininq/sampling.
Geribildirim: Etibarlılığı gücləndirmək üçün SQL/DSL və data download (maskalı) göstərin.

yaml ask: "Покажи GGR по странам за 90 дней, выдели резкие изменения"
metric: ggr dims: [country, dt]
filters: {dt: "last_90d"}
viz_hint: "line + changepoints"

5) Insight Engine: «məna» yaratmaq üçün necə

• Anomaliyalar: STL-dekompozisiya, ESD/Prophet, BOCPD; istiqamət/kəmiyyət/etimad qeyd.
• Trend sınıqları: CUSUM/Chow test; lokal reqressiya.
• Mövsümlük/kampaniya: «bayram vs adi gün» müqayisəsi, bazline uplift.
• Seqment sürücüləri: Shapley/feature importance masa regressiyası və ya qradiyent gücləndirici üzərində.
• Səbəblər: əlaqəli dəyişikliklərin göstərilməsi (müşahidə çərçivəsində) + «bu korrelyasiya» xatırlatması.

1. biznes metrikasına təsir, 2) təsir gücü, 3) yenilik, 4) inam.

6) Hekayənin (mətnin) generasiyası

Tələblər: ədədləri və tarixləri olan faktlar, müqayisə bazasının göstərilməsi, terminlərin dəqiqliyi.

7) Kontekstə uyğunlaşma (personalizasiya)

Rollar: C-level - KPI kartları və hekayələr; menecerlər - kəsiklər və alertlər; analitiklər - SQL/DSL və model parametrləri.
Cihaz: mobil kompakt sparklines, masaüstü tam viz.
Geo/dil/valyuta/saat zonası - avtomatik olaraq.

8) Açıqlanabilirlik və etimad

Clicable cədvəlindəki hər imza → hesablamanı (formul, aqreqasiya, filtrlər) açır.
Statistik qeyri-müəyyənliyi göstəririk (etimad zolaqları, error bars).
LLM-təsvirlər üçün: Metadata RAG, mənbəyə görə ədədlərin müqayisəsi (məbləğlərin/diapazonların yoxlanılması).
Dəyişikliklər log: formula, dataset, chart versiyası.

9) Keyfiyyət və SLO vizuallaşdırma

Latency p95 render, time-to-first-insight, uğurlu NL sorğularının payı.
Explainability score (hesabda ədədlərin/linklərin/CI mövcudluğu).
Accuracy NL→SQL (ex. referans sorğularında exact-match).
Accessibility: kontrast, alt mətn, klaviatura, daltonizm rejimi.

10) Əlçatanlıq (A11y) və UX nümunələri

Rəng görünüşündən asılı olmayan rəng palitraları; rəng-forma/model dublyaj.
Qrafik yanında mətn alternativləri və data-table view.
Fokus tələləri, ağlabatan tab-sifariş; oxları qırmadan ölçmək.

11) Təhlükəsizlik və məxfilik

RLS/CLS sorğu və tooltips məlumat səviyyəsində.
Re-identification qarşısını almaq üçün nadir kateqoriyalar üçün maskalama/bining.
NL-sual jurnalları - PDn-seyf: potensial PII-nin tokenlaşdırılması/redaktəsi.
Ekran görüntüləri/CSV ixracı - su işarəsi və versiyası metadata ilə.

12) İqtisadiyyat və dəyər

Cost-aware: tails/nəticələrin önbelləklənməsi, «isti» vitrinlərin materiallaşdırılması, preview üçün sampling.
«Ağır» NL sorğularının məhdudlaşdırılması (scan caps), böyük seriyalar üçün gecikmiş render.
Əsas deteksiya üçün ucuz modellər + gecə ağır offline qiymətləndirmə.

13) Antipattern

«Avto-çart həmişə doğrudur». Tiplərin/kardinallıqların/metrik məntiqin validasiyası lazımdır.
Too much ink. ehtiyac olmadan mürəkkəb 3D/dual-axis → təhrif.
Qeyri-müəyyənlik göstərilmədən. Mətnlər «qəti» səslənir, lakin yanıltıcıdır.
Semantik təbəqə olmadan NL → SQL. Kövrəklik və yığma səhvləri.
Rəqəmlərə istinad etmədən sehrli insaytlar. Etibarsızlıq və alətdən imtina.

14) Tətbiqi yol xəritəsi

1. Fond: semantik təbəqə, metrik sözlük, girişlər (RLS/CLS), NL → SQL test dəstləri.
2. MVP NL → Viz: Top 10 suallar, qrammatika avto-çartı, tip/kardinallıq validasiyası.
3. Insight Engine: CI ilə anomaliyalar/breakpoints, prioritetlər, əsas rəvayətlər.
4. RAG & Trust: UI-də meta-məlumat/düstur, sübut jurnalı bağlayın.
5. A11y və mobil: adaptiv kartlar, alt mətnlər, kontrast/klaviatura.
6. FinOps: caches/materialization, scan limitləri, yükləmə profilləri.
7. Scale: rolları, script NLG şablonları, CRM/xəbərdarlıqları inteqrasiya.

15) Buraxılışdan əvvəl çek siyahısı

• Metriklər və ölçülər semantik təbəqədə təsvir edilmişdir; SELECT qadağandır.
• Çartın avtomatik seçimi növlərə/kardinallıqlara/qaydalara görə təsdiqlənir.
• Rəvayətlər ədədlər, müqayisə, bazis və etibarlı diapazonu ehtiva edir.
• Qeyri-müəyyənlik zolaqları/error-bars (harada tətbiq olunur) daxil edilmişdir.
• NL → SQL/DSL istinad testlərindən keçir; istifadəçi üçün SQL görünən.
• RLS/CLS və maskalama tooltips/ixrac çalışır.
• A11y: kontrast, alt mətnlər, tab naviqasiya, daltonizm rejimi.
• Cache/materialization/tarama limitləri xüsusi; SLO/dəyər panelləri toplanmışdır.
• Formula/Charts versiyası qeydləri; «insight şikayət» düyməsi.

16) Mini şablonlar

16. 1 Qrafiklərin avtomatik seçilməsi siyasəti

yaml auto_chart_policy:
time_series: ["line","area"]
categories_max: 8 distribution: ["histogram","boxplot"]
correlation: ["scatter","heatmap"]
choose_log_scale_if: growth_rate>0.15/week small_multiples_if: series_count>6

16. 2 Insight kartı

yaml insight:
id: "ggr_tr_spike_2025_10_12"
metric: ggr segment: {country: "TR", device: "Android"}
change: {type: "wow", delta_pct: 12.4, ci95: [9.8,14.7]}
drivers: ["Sports +18%", "Slots +7%"]
confidence: 0.86 actions: ["увеличить лимит кампании TR Android на 10%"]
disclaimer: "наблюдение, не доказанная причинность"

16. 3 UI-də NL → SQL nümunəsi (işıqlandırma ilə)

sql
-- Вопрос: "Как менялся ARPPU по устройствам за 30 дней?"
select dt::date as dt, device_os, avg(revenue_per_payer) as arppu from mart_daily_player where dt >= current_date - interval '30 day'
group by 1,2 order by 1,2;

16. 4 NL → Viz üçün Test Seti

yaml tests:
- ask: "Покажи распределение депозитов за неделю"
expect:
chart: "histogram"
binning: true field: "deposit_amount"

17) Yekun

Metriklərin AI vizuallaşdırılması «ağıllı şəkillər» deyil, sonlu bir prosesdir: semantik təbəqə → NL → Query → Query → Viz → Insight Engine → izah edilə bilən hekayələr → hərəkətlər və etimad nəzarəti. Düzgün qvardiya releylləri ilə (gizlilik, ədədlərin yoxlanılması, qeyri-müəyyənlik, A11y, FinOps) hesabatı əməliyyat həllərinə çevirir, təhlili sürətləndirir və bütün təşkilatda məlumatlarla iş mədəniyyətini artırır.