Volltextsuche & Wordcloud in Qlik

//load data
[Data]:
LOAD
 [Supportcase],
        //replace line breaks with blanks
 replace([Text],chr(10),' ') as Text 
    
 FROM [lib://data/supportcases.xlsx]
(ooxml, embedded labels, table is Tabelle1);

//Split into Words
TempAllWords:
Load
[Supportcase],
trim(subfield([Text],' ')) as Words
resident [Data];

AllWords:
NoConcatenate
load 
[Supportcase],
upper(Words) as Words,
applymap('IrrelevantWords',upper(Words),'relevant') as Relevanz
where len (Words) > 0;
load
[Supportcase],

(if(match(right(Words,1),'.',',','!','?',';') > 0, left(Words,len(Words)-1),Words)) as Words  //cleanup 
resident TempAllWords;

Was dieser Ansatz nicht macht, sind Volltextsuchen-Features wie Stemming  um alle Wörter auf Ihren Wortstamm zu reduzieren. Hier könnte man die Server Side Extensions von QlikView und Qlik Sense nutzen, und die Wörter noch durch ein Python Skript für Stemming laufen lassen.

Die Wordcloud Darstellung selbst kommt mit dem Qlik Sense Visualization Bundle. Bitte auf die Sortierung und die Design|Orientation achten.



Anschließend die lässt sich die Word Cloud nach Häufigkeit sortieren.

• Sentiment Connector 
• Watson Natural Language Connector