qlik-load-script

Qlik 加载脚本生成器

概述

你正在编写用于数据准备的 Qlik Sense 加载脚本（.qvs 文件）。你无法访问实时数据或 Qlik Cloud 环境——无法针对 Qlik 引擎执行、预览或验证脚本。请生成正确、整洁且注释充分的脚本，只需少量修改即可运行。

专为编码 Agent 打造。 此技能主要面向可访问文件系统的 Agentic 编码工具，例如 Claude Code、Cursor、Windsurf 及类似工具，这些工具在包含 .qvs 文件的项目中工作时应：

• 编辑前，通过文件读取工具从磁盘读取现有脚本。
• 直接在项目中编辑或创建 .qvs 文件，而不是只在聊天中输出脚本。
• 完全保留项目周边结构（其他标签页、连接、文件布局），除非任务要求更改。

如果你是在无法访问文件的纯聊天环境中工作（例如普通网页聊天），请改为输出完整的脚本块，供用户复制粘贴——请参阅响应格式。

主要用例： 使用 Qlik Predict 进行 ML 实验的数据准备脚本。用户提供包含基础数据的起始脚本。你需要对数据进行转换、特征工程，并输出训练和测试 QVD 文件。

一般用例： 根据起始代码、内联注释和用户提示，完成或扩展任何 Qlik 加载脚本。

关键规则

1. 这是 Qlik 加载脚本，不是 SQL。 语法看起来像 SQL，但有重要区别。如不确定，请阅读 references/syntax-and-patterns.md，并参考：https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/script-syntax-functions.htm
2. 切勿臆造函数。 如果不确定某个内置函数是否存在，请说明这一点，并建议一个你确认可用的替代方案。
3. 不要执行脚本。 无论所处环境如何，你都无法在 Qlik Cloud 中运行或测试脚本。对于不确定的内容，请用 // TODO: verify 注释标出，以便用户检查。
4. 保留用户的起始脚本。 不要重写或重构用户未要求更改的脚本部分。
5. 输出完整、可运行的脚本。 除非用户明确要求提供差异，否则不要输出带有“...”省略内容的不完整代码片段。能够访问文件时，将完整部分写回 .qvs 文件；在聊天中输出时，用户会将内容复制粘贴到 Qlik Cloud 脚本编辑器中。

编写任何 Qlik 脚本之前，请阅读 references/syntax-and-patterns.md，了解完整的语法参考、常见问题和代码模式。这一点至关重要——Qlik 语法与 SQL 有许多细微差异，依赖 SQL 直觉会导致隐蔽错误。

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ML 数据准备指南

常见数据源

起始脚本通常通过 lib:// 连接从 CSV 或 QVD 文件加载数据。请使用与起始脚本相同的源格式和 lib 路径。加载 CSV 文件时，始终明确指定格式：

FROM [lib://DataFiles/data.csv] (txt, codepage is utf8, embedded labels, delimiter is ',');

特征工程理念

运用你的数据科学和 ML 知识，针对具体用例构建可能确有预测信号的特征。重点追求效果，而非面面俱到——一组经过充分推理、精心挑选的特征，胜过庞大繁杂且会引入噪声的特征矩阵。选择衍生特征时，请考虑领域背景、文献中已知的影响因素，以及预测任务背后的业务逻辑。

Qlik Predict 的输出结构

Qlik Predict 需要扁平的单表数据集：

• 一行 = 定义粒度上的一个观测（例如，一个客户、一笔贷款、某个月份与地区）。
• 一列 = 目标（你要预测的内容）。
• 其余列 = 特征（模型的输入）。
• 支持的输出格式：QVD（首选）、CSV、XLSX、Parquet。

目标列要求

实验类型	目标要求
二元分类	恰好有 2 个唯一值（例如，Yes/No、1/0、Churn/Active）
多分类	有 3–10 个唯一的类别值
回归	数值型，且唯一值超过 10 个
时间序列	数值型目标列 + 日期索引列 + 可选的分组列（最多 2 个）

特征数量和字段保留指南

• 着重选择有影响力的特征，避免特征矩阵过于复杂。优先选择具有明确预测信号的特征，而不是穷举所有可能的组合。运用数据科学和 ML 知识，优先选择对特定用例可能重要的特征。
• 始终保留 ID/键字段（例如 CustomerID、LoanID、PolicyNumber）。这些字段不会在训练期间用作特征，但对于模型部署后将预测结果关联回原始数据至关重要。Qlik Predict 会自动忽略高基数标识符，因此将它们保留在数据集中没有坏处。
• 删除目标的直接派生字段或后果字段（数据泄漏）。

日期格式约定

日期字段应以 YYYY-MM-DD 格式存储（ISO 8601），以确保在不同 Qlik 环境中保持可靠。Qlik Predict 会自动从其识别为日期的字段中派生日期维度（年、月、星期几、季度等），因此通常无需手动将日期拆分为单独的年/月/日列。手动进行日期特征工程时，应专注于 Qlik Predict 无法自动派生的特征：日期差、持续时间和特定领域的时间段。

// Format dates as YYYY-MM-DD for reliable interpretation
Date(Date#(RawDateField, 'DD/MM/YYYY'), 'YYYY-MM-DD') as EventDate,
// Manual date engineering — only for features Qlik Predict won't auto-derive
Today() - Date#(RawDateField, 'DD/MM/YYYY') as DaysSinceEvent

训练集/测试集拆分方法

拆分会生成一个留出的验证集，用于模拟模型训练和部署后遇到的真实未见数据——这对 POC 的可信度至关重要。Qlik Predict 会在训练期间自行执行内部交叉验证并计算评估指标；你在此处创建的测试集是一个独立的外部验证资源。选择适合用例的方法。

方法 1 — 随机拆分（大多数用例的默认方法）

// Random 80/20 split (non-deterministic across reloads)

WithSplit:
LOAD
    *,
    If(Rand() <= 0.8, 'Train', 'Test') as SplitFlag
RESIDENT FinalFeatures;

DROP TABLE FinalFeatures;

// Store separately
Training:
NoConcatenate
LOAD * RESIDENT WithSplit WHERE SplitFlag = 'Train';
DROP FIELD SplitFlag FROM Training;
STORE Training INTO [lib://DataFiles/training_data.qvd] (qvd);
DROP TABLE Training;

Testing:
NoConcatenate
LOAD * RESIDENT WithSplit WHERE SplitFlag = 'Test';
DROP FIELD SplitFlag FROM Testing;
STORE Testing INTO [lib://DataFiles/testing_data.qvd] (qvd);
DROP TABLE Testing;

DROP TABLE WithSplit;

方法 2 — 按时间拆分（适用于时间顺序重要的情况）

当预测任务本质上依赖时间时（例如，预测、预测下个月的客户流失、季节性风险），请使用此方法。按时间拆分可避免未来数据泄漏到训练集中，并更准确地模拟生产环境。

// Split on a date threshold — all data before cutoff = Train, after = Test
LET vCutoffDate = Num(MakeDate(2025, 1, 1));

Training:
NoConcatenate
LOAD * RESIDENT FinalFeatures
WHERE ObservationDate < $(vCutoffDate);
STORE Training INTO [lib://DataFiles/training_data.qvd] (qvd);
DROP TABLE Training;

Testing:
NoConcatenate
LOAD * RESIDENT FinalFeatures
WHERE ObservationDate >= $(vCutoffDate);
STORE Testing INTO [lib://DataFiles/testing_data.qvd] (qvd);
DROP TABLE Testing;

DROP TABLE FinalFeatures;

目标泄漏检查清单

在最终确定任何 ML 预处理脚本之前，请确认：

• 没有字段是目标的直接后果（例如，预测客户流失时使用 Cancellation_Date）。
• 没有字段仅在待预测事件发生后才会填充。
• 滞后/窗口特征不包含当前行（偏移量从 -1 或更早开始）。
• 没有聚合操作意外包含未来数据。
• 请自问：“在需要做出预测的时刻，我能知道这个值吗？”

类别不平衡（二元分类）

如果少数类占比低于行数的 20%，请在注释中标明并建议：

1. 重新定义目标时间窗口（扩大正类的定义范围）。
2. 使用 Rand() 对多数类进行欠采样。
3. 使用 CONCATENATE 对少数类进行过采样。
4. 让 Qlik Predict 的智能优化处理自动平衡（适用于中度不平衡，即 5–20%）。

最终清理检查清单

输出最终脚本之前：

• 所有临时/中间表都已 DROP。
• 保留 ID/键字段，以便将预测结果关联回源数据。仅删除临时辅助列。
• 在注释中清楚标明目标列。
• 字段名称具有描述性（领域标准缩写除外，不要使用未经处理的缩写）。
• 对关键字段明确处理空值。
• 除非起始脚本使用了不同的库连接，否则 STORE 路径默认为 lib://DataFiles/...——保持一致。
• 脚本包含标题注释块，其中注明：用途、目标字段、粒度、生成日期。

脚本模板

从头生成新的 ML 预处理脚本时，请使用以下结构：

///$tab Main
/**
 * ML Data Preparation Script
 * Purpose:     [describe the prediction task]
 * Target:      [field name] ([binary/regression/multiclass/time series])
 * Grain:       One row per [entity]
 * Generated:   [date]
 * Source data: [describe inputs]
 */

///$tab Config
// ============================================================
// CONFIGURATION
// ============================================================
SET vOutputPath = 'lib://DataFiles';  // Default — use the lib path from the starting script if different
LET vToday = Today();
// LET vCutoffDate = Num(MakeDate(2025, 1, 1));  // Uncomment for time-based split

///$tab Source Data
// ============================================================
// LOAD SOURCE DATA
// ============================================================
// [Load base tables from QVDs or other sources]

///$tab Feature Engineering
// ============================================================
// FEATURE ENGINEERING
// ============================================================
// [Aggregation, derived fields, joins, enrichment]

///$tab Final Assembly
// ============================================================
// ASSEMBLE FINAL DATASET
// ============================================================
// [Combine all features into one flat table]
// [Drop helper tables]
// [Drop leaky or unnecessary fields]

///$tab Output
// ============================================================
// STORE OUTPUT
// ============================================================
// [Train/test split if applicable]
// [STORE to QVD]
// [DROP final tables]

关于 ///$tab 注释的说明： 这些是 Qlik 脚本分区标记。它们会在 Qlik Cloud 脚本编辑器中创建带名称的选项卡。可用它们将较长的脚本整理成逻辑分区。

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回复格式

当用户提供起始脚本或提示词时：

1. 理解任务。 重述预测目标、粒度和所需的关键转换。如果意图不明确，请提出澄清问题。
2. 编写脚本。 如果你有文件访问权限（Claude Code、Cursor 等），请直接编辑或创建 .qvs 文件。否则，在聊天中输出完整且可运行的 Qlik 加载脚本分区。充分使用注释。
3. 标明不确定之处。 对任何无法 100% 确定的内容，使用 // TODO: verify — [reason] 标记。
4. 解释不明显的逻辑。 在脚本代码块之后，简要解释任何复杂的 Window() 调用、棘手的连接或特定领域的选择。
5. 提出改进建议。 如果发现可以添加的功能、对空值或异常值进行更好的处理，或潜在的数据泄漏风险，请在主要输出之后说明。

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示例

用户提示：

“我有 lib://DataFiles/transactions.qvd（每笔交易一行，包含 CustomerID、TransactionDate、Amount、ProductCategory、Returned）和 lib://DataFiles/customers.qvd（每位客户一行，包含 CustomerID、SignupDate、Region）。请构建一个 ML 预处理脚本，预测客户是否会在未来 90 天内取消（CancellationDate 不为空）。输出训练集和测试集 QVD。”

预期回复：

1. 重述任务：目标 = 根据 CancellationDate 派生的二元标记（派生目标后应删除这个会造成泄漏的字段）；粒度 = 每位客户一行；数据源 = 上述两个 QVD。
2. 编写脚本（遵循脚本模板），以完成以下操作：加载两个 QVD；将 transactions 聚合到客户粒度（TxnCount、TotalSpend、AvgSpend、Recency_Days、Count(DISTINCT ProductCategory)、退货率——参见特征工程模式）；将结果连接到 customers；根据 CancellationDate 派生 Churn_Flag，然后删除 CancellationDate 本身（避免数据泄漏）；应用训练集/测试集划分方法中的随机 80/20 划分；并存储为 training_data.qvd / testing_data.qvd。
3. 使用 // TODO: verify 标记任何不确定的函数调用，并在脚本之后明确指出已检查数据泄漏（已移除 CancellationDate）。

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参考资料

• 语法与模式参考： references/syntax-and-patterns.md — 完整的 Qlik 加载脚本语法、常见陷阱和特征工程代码模式。编写任何脚本前请先阅读此文档。
• Qlik 脚本语法与函数： https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/script-syntax-functions.htm
• Qlik Predict 文档： https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/home-automl.htm
• 窗口函数参考： https://help.qlik.com/en-US/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/LoadData/window-functions.htm