Metriklerin AI görselleştirmesi

1) AI görüntüleme nedir

1. Uygun bir grafik türü ve ekseni seçme

2. Desenleri/anomalileri/trend kırıklarını vurgulayın,

3. Açıklayıcı metin formüle (içgörü/anlatı),

4. Öneri eylemleri (Sonraki En İyi Eylem),

5. Görünümü kullanıcının ve cihazın bağlamına uyarlamak.

Amaç, sorudan cevaba giden yolu kısaltmaktır: daha az manuel grafik seçimi, daha doğrulanabilir anlamlar.

2) Avucunuzun içindeki mimari

1. Semantik Katman: metriklerin/boyutların tekdüze tanımları (sözlük, formüller, toplamalar, erişimler).
2. NL - Query-Doğal bir dil sorgusunu SQL/SPARQL/DSL'ye dönüştürür.
3. Sorgu - Viz: Grafik dilbilgisi ve parametrelerinin otomatik seçimi (eksenler, günlük ölçekleri, renk/şekil/boyut).
4. Insight Engine: anomali tespiti, kesme noktaları, mevsimsellik, nedensel ipuçları; Öncelikleri işaret eder.
5. Anlatı: değerler ve güven aralıkları referans alınarak gerçek metin üretimi.
6. RAG: Veri/yapılandırma kataloğundan (meta veriler, iş kuralları) bağlam harmanlama.
7. Politika Korkulukları: gizlilik/erişim/maskeleme, sayıların ve referansların doğrulanması.
8. Teslimat: Web widget'ları, mobil kartlar, PDF/anlık görüntüler, CRM/Slack'teki web kitapları.

3) Grafiklerin grameri ve otomatik seçim

• Zaman - çizgi/alan; Kategoriler (≤8) - sütunlar/fayanslar; Sıralama çubuğu/afiş; Dağıtım - histogram/keman/kutu; scatter/heatmap - korelasyonlar.
• Üstel büyümede log ekseni; Kesirlerde normalleştirme (%); küçük katlar - birçok bölüm olduğunda.
• Renk seçimi: Statlar için anlamsal paletler; Hem renk hem de kategori kanalı ≠.
• İmzalar yalnızca anlam taşır: "mürekkep'i en aza indiririz.

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: sorudan programa

Niyet ayrıştırma: metrik, kesitler, nokta, filtreler, toplamlar.
Anlamsal katmanda doğrulama: yalnızca izin verilen alanlar/formüller.
İşlem sonrası: alan türüne ve kardinaliteye göre grafik seçimi, otomatik eşik binning/örnekleme.
Geri bildirim: Güven oluşturmak için SQL/DSL ve veri indirme (maskelenmiş) gösterin.

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: "Anlamlar" nasıl oluşturulur

• Anomaliler: STL ayrışması, ESD/Prophet, BOCPD; Etiket yönü/büyüklüğü/güveni.
• Trend kırıkları: CUSUM/Chow testi; yerel regresyonlar.
• Mevsimsellik/kampanyalar: karşılaştırma "tatil vs normal gün", taban çizgisine yükseltme.
• Sürücü segmenti: Tablo regresyonu veya degrade artırma üzerinde Shapley/özellik önemi.
• Nedensel ipuçları: eşzamanlı değişikliklerin göstergesi (gözlem içinde) + hatırlatma'bu bir korelasyondur ".

1. İş metriği üzerindeki etkisi, 2) etki gücü, 3) yenilik, 4) güven.

6) Anlatı (metin) üretimi

Gereksinimler: sayıları ve tarihleri olan gerçekler, karşılaştırma temelinin göstergesi, terimlerin doğruluğu.

7) Bağlam uyarlaması (kişiselleştirme)

Roller: C seviyesi - KPI kartları ve anlatılar; Yöneticiler - kesintiler ve uyarılar; Analytics - SQL/DSL ve model parametreleri.
Cihaz: Mobil cihazlarda kompakt ışıltılar, masaüstünde tam viz.
Geo/dil/para birimi/saat dilimi - otomatik.

8) Açıklanabilirlik ve güven

Grafikteki her imza tıklanabilir - hesaplamayı ortaya çıkarır (formül, toplamalar, filtreler).
İstatistiksel belirsizliği (güven çubukları, hata çubukları) belirtiriz.
LLM açıklamaları için: Meta verilerle RAG, sayıların kaynağa göre uzlaştırılması (miktarları/aralıkları denetleme).
Günlüğü değiştir: formüllerin sürümü, veri kümeleri, grafik.

9) Görselleştirme kalitesi ve SLO

Gecikme p95 oluşturma, ilk içgörü zamanı, başarılı NL isteklerinin paylaşımı.
Açıklanabilirlik puanı (anlatıda sayıların/bağlantıların/CI'nın varlığı).
Doğruluk NL - SQL (örn. referans sorgularında tam eşleşme).
Erişilebilirlik: kontrast, alt metin, klavye, renk körlüğü modu.

10) Kullanılabilirlik (A11y) ve UX kalıpları

Renk algısına bağlı olmayan renk paletleri; Çoğaltma renk formu/deseni.
Grafiğin yanındaki metin alternatifleri ve veri tablosu görünümü.
Odak tuzakları, makul sekme sırası; Eksenleri kırmadan ölçekleme.

11) Güvenlik ve gizlilik

Araç ipuçlarının istek ve veri düzeyinde RLS/CLS.
Yeniden tanımlanmayı önlemek için nadir kategoriler için maskeleme/bining.
NL Soru Günlükleri - PD Güvenli: Potansiyel PII tokenization/Revizyon.
Ekran görüntülerini/CSV'yi dışa aktarın - filigran ve sürüm meta verileriyle.

12) Ekonomi ve maliyet

Maliyet bilincinde: Fayansları/sonuçları önbelleğe alma, "sıcak" vitrinleri gerçekleştirme, önizlemeler için örnekleme.
"Ağır" NL isteklerinin kısıtlanması (tarama kapakları), büyük seriler için gecikmeli oluşturma.
Temel algılama için ucuz modeller + geceleri ağır çevrimdışı derecelendirmeler.

13) Antipatterns

"Auto Chart her zaman haklıdır. "Türlerin/kardinalitelerin/metrik mantığın doğrulanması gerekiyor.
Çok fazla mürekkep. Bozulmaya gerek kalmadan karmaşık 3D/dual-axis.
Belirsizlik yok. Sözler "kategorik" ama yanıltıcı geliyor.
Anlamsal katman olmadan NL - SQL. Kırılganlık ve toplama hataları.
Sayılara atıfta bulunmadan büyülü içgörüler. Güvensizlik ve enstrümanın terk edilmesi.

14) Uygulama Yol Haritası

1. Temel: anlamsal katman, metrik sözlüğü, erişimler (RLS/CLS), NL test kümeleri - SQL.
2. MVP NL - Viz: İlk 10 soru, gramer otomatik çizelgesi, tip/kardinalite doğrulaması.
3. İçgörü Motoru: Anomaliler/kırılma noktaları, öncelikler, CI ile temel anlatılar.
4. RAG & Trust: meta verileri/formülleri bağlayın, UI'de kanıt girişi yapın.
5. A11y ve mobil: uyarlanabilir kartlar, alt metinler, kontrast/klavye.
6. FinOps: önbellekler/materyalizasyonlar, tarama limitleri, yük profilleri.
7. Ölçek: role göre kişiselleştirme, senaryo NLG şablonları, CRM entegrasyonları/uyarıları.

15) Yayın öncesi kontrol listesi

• Metrikler ve boyutlar semantik katmanda açıklanmıştır; SELECT'e izin verilmiyor.
• Otomatik grafik seçimi tür/kardinalite/kurallara göre doğrulanır.
• Anlatılar sayılar, karşılaştırma, temel ve güven aralığı içerir.
• Hata çubukları (varsa) dahildir.
• NL - SQL/DSL testleri geçer; Kullanıcı için SQL'i görüntüleyin.
• RLS/CLS ve maskeleme, araç uçlarında/dışa aktarımlarda çalışır.
• A11y: kontrast, alt metinler, sekme gezinme, renk körlüğü modu.
• Yapılandırılmış önbellek/materyalizasyon/tarama sınırları; Toplanan SLO/maliyet panelleri.
• Formül/grafik sürüm günlükleri; Düğme "içgörüden şikayet eder".

16) Mini şablonlar

16. 1 Otomatik sığdırma zamanlama ilkesi

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'de NL> SQL örneği (arkadan aydınlatmalı)

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 için test kiti - Viz

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

17) Alt satır

Metriklerin AI görselleştirmesi "akıllı resimler" değildir ve süreç boyunca: semantik katman - NL - Sorgu - Sorgu - Viz - İçgörü Motoru - açıklanabilir anlatılar - eylemler ve güvenin kontrolü. Doğru korkuluklarla (gizlilik, sayı kontrolü, belirsizlik, A11y, FinOps), raporlamayı operasyonel çözümlere dönüştürür, analizi hızlandırır ve kuruluş genelinde verilerle çalışma kültürünü yükseltir.