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...

01
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This features allows the user to export desired data from a specific DATAmaestro Lake folder to any pre-existing DATAmaestro project A .dmff file is created with the desired subset of data (period, frequency, variables) stored in the DATAlake and uploaded (export) it to a specific DATAmaestro project or onto the user’s local drive.

Remark: Data from different DATAlake directories can be merged into a single export .dmff file and thus be used simultaneously for analysis in a DATAmaestro project.

To export :

  1. Click Export in the main menu.
  2. Select From, set date followed by hour and minutes.
  3. Select To, set date followed by hour and minutes. For each time step the window changes proposing new choices.
  4. Enter Interval, it defines desired data sampling frequency or data intervals, for example, a database which should have one value every hour should enter “1h” in this field. Other common period examples include:


    Range (Shortcuts)

    Description

    1s

    Extract data at 1 second intervals

    5m

    Extract data at 5 minute intervals

    1h

    Extract data at 1 hour intervals

    7d

    Extract data at 7 day intervals


  5. Select Method, options: Snap, Average, Interpolation, Most probable, Minimum and Maximum values.

    Method DescriptionMethod type 
    Average

    The average method calculates the weighted arithmetic mean which is based on the value and the duration of each value that spans the given period or time window. For more information on Method average please check below. The formula is: 

    Image Modified

    which expands to 

     Image Modified

    where wi are the weights (or durations) and xi are the values. 

    (1)  Source: Average Wikipedia 

    Info
    Use Average for numerical variables like pressures, temperatures and flows. 


    Forward 

    Interpolation

    Linear interpolation is a type of interpolation which generates new values based on an existing set of values. It is achieved geometrically by drawing a straight line between two adjacent points. If the known points are given by the coordinates (x0,y0) and (x1,y1) , the linear interpolant is a line between these points. For a value x in the interval (x0,x1), the value of y along the straight line is given from the equation of slopes (1)It is useful for continuous values. Moreover the interpolation method is only calculated if there is no recorded value at a time stamp.


    (1)  Source: Wikipedia - Linear Interpolation


    Info

    Use Interpolate for numerical variables like pressures, temperatures and flows.


    Centered 
    Longest record

    Selects the single recorded value or class that has the longest duration for each Period or time window. If the same value or symbol appears twice, the durations are not accumulated.

    Info

    We often use “Longest Record” for symbolic (or numerical) variables like product names or machine states, where it doesn’t make sense to interpolate or average those variables. 


    Forward 
    MinimumSelects the lowest/minimum recorded value for each Period or time window. If there is no record in the time window, last value is returned.Forward 
    Maximum

    Selects the highest/maximum recorded value for each Period or time window. If there is no record in the time window, last value is returned. 


    Info

    You may choose to work with “Min” or “Max” if you are searching for particular events in your data. For example, if you want to know if a valve opened (0 or 1) even once during a time window, you could use “Max”.


    Forward 
    Raw
    Exports raw values. For each timestamp with a value for at least one tag, a row will be created at that timestamp. If no value is available for a tag at a given timestamp, the previous recorded value before that timestamp is applied. 


    Info

    Normally, for batch-series data, you would use the "Raw" method.


    -
    Last

    Selects the last recorded value at or before a given time.



    Info

    You may choose “Last” for a lab product quality measurement, given that the last known value for quality was this last lab measurement. You may also choose “Last” for any variables that are measured “on-change” where the last known value is true until a new value is recorded.


    Backward 
    FirstSelects the first recorded value at or after a given time.Forward
    SnapThe snap methods samples by taking the last stored value within each time interval. In case there are no stored values within a given interval the snap method considers the last value stored. An instantaneous value at each time interval will be extracted, no aggregation is provided.Forward


  6. To select the desired list of variables, firstly choose the Folder where the tags are stored.
  7. Select Tags from the tags’ lists and click the Right arrow to add them to the list for export. To remove a tag from the export list select the Tag and click the Left Arrow.
  8. Repeat steps 7 and 8 to select tags from multiple directories.
  9. Select Var. Naming to choose the tag name. Options: Tag Name Only, Subpath [sub/tag], Full path [/project/sub/tag]. Examples: Gas flow, Chemicals/Gas flow or /demo/Chemicals/Gas flow.
  10. Click Download, this downloads a DMFF or CSV files to the user’s local drive. 


User Advanced User

MethodLimit Limit
Download csvSampled 
  • max 128 columns

  • tag names : max 200 kB*
  • tag names : max 200 kB
Raw
  • max 128 columns

  • tag names : max 200 kB*
  • tag names : max 200 kB
Download DMFF Sampled 
  • tag names : max 200 kB
  • tag names : max 200 kB
Raw
  • max 128 columns

  • tag names : max 200 kB*
  • tag names : max 200 kB
  • file max 100 MB
  • file max 100 MB

*: very unlikely to happen 


Info
titleConvert unix time to excel time

To convert the timestamp in unix time (ms) to excel time, use this formula: 

=((UNIXTIME/60/1000)/60/24)+DATE(1970;1;1)+(2/24) for GMT +02:00


To export a file directly to DATAmaestro Analytics:

  1. Choose the DATAmaestro Folder.
  2. Choose a DATAmaestro Project.
  3. Click Export to DATAmaestro.
    1. Note: Pop-ups must be enabled for this website. If pop-ups are blocked, enable pop-ups and then click Export to DATAmaestro.
  4. DATAmaestro Analytics will open in a new Tab/Window. Under Variables Definition, select “Retrieve” and then click “Save” to complete the export to the DATAmaestro Analytics project .  
    1. Note: For large data sets there may be a delay between clicking export and the project opening in DATAmaestro Analytics.


User Advanced user 

MethodLimitLimit
Export DMFF



Sampled

Raw
  • max 128 columns

  • file max 100 MB
  • file max 100 MB

Tags Extract 

(Analytics) 



Sampled

Raw
  • max 128 columns
  • max 128 columns
  • file max 100 MB
  • file max 100 MB




Export Method:

Snap 

Average 


The
snap methods samples by taking the last stored value within each time interval. In case there are no stored values within a given interval the snap method considers the last value stored. An instantaneous value at each time interval will be extracted, no aggregation is provided.

This method is only available for backward compatibility. It is only useful if a previous extraction have been done with Snap method and the same result is needed. In other cases, Last and First methods should fill the needs and are simpler. 

The table below shows how the snap exported data is selected. 

Raw Data
average method calculates the weighted arithmetic mean which is based on the value and the duration of each value that spans the given period or time window.

The table below shows how the average exported data is calculated. 

Raw Data 


Exported Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Snap values

Average Values (Weighted) Average Formula


01/10/2019 15:37:0030=(25*30+36*25)/55
01/10/2019 15:37:
05
05 25


01/10/2019 15:37:3536




01/10/2019 15:38:0033.167=(36*5+42*30+22*25)/60
01/10/2019 15:38:
05
05 42


01/10/2019 15:38:
35
35 22




01/10/2019 15:39:00
26
24.167=(22*5+23*30+26*25)/60
01/10/2019 15:39:
05
05 23


01/10/2019 15:39:
35
35 26




01/10/2019 15:40:0025.917=(26*5+25*30+27*25)/60
01/10/2019 15:40:
05
05 25


01/10/2019 15:40:
35
35 27




01/10/2019 15:41:0027.083=(27*5+28*30+26*25)/60
01/10/2019 15:41:
05
05 28


01/10/2019 15:41:
35
35 26



Export Method:

Average The average method calculates the weighted arithmetic mean which is based on the value and the duration of each value that spans the given period or time window.

Interpolation

Linear interpolation is a type of interpolation which generates new values based on an existing set of values. It is achieved geometrically by drawing a straight line between two adjacent points. It is useful for continuous values. Moreover the interpolation method is only calculated if there is no recorded value at a time stamp.

(1) More information in Wikipedia - Linear Interpolation

The table below shows how the average interpolation exported data is calculated. 


Raw
Data 
DataExported Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Average Values (Weighted) Average Formula01/10/
Interpolated values


01/10/2019 15:37:00

30=(25*30+36*25)/55
-
01/10/2019 15:37:
05 
0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:00
33.167=(36*5+42*30+22*25)/60
41*
01/10/2019 15:38:
05 
0542

01/10/2019 15:38:
35 
3522



01/10/2019 15:39:00
24
22.
167=(22*5+23*30+26*25)/60
833
01/10/2019 15:39:
05 
0523

01/10/2019 15:39:
35 
3526



01/10/2019 15:40:0025.
917=(26*5+25*30+27*25)/60
166
01/10/2019 15:40:
05 
0525

01/10/2019 15:40:
35 
3527



01/10/2019 15:41:0027.
083=(27*5+28*30+26*25)/60
833
01/10/2019 15:41:
05 
0528

01/10/2019 15:41:
35 
3526

Export Method: Interpolation

Linear interpolation is a type of interpolation which generates new values based on an existing set of values. It is achieved geometrically by drawing a straight line between two adjacent points. It is useful for continuous values. Moreover the interpolation method is only calculated if there is no recorded value at a time stamp.

(1) More information in Wikipedia - Linear Interpolation

The table below shows how the interpolation exported data is calculated. 



*At 15:38:00, the interpolation method considers the previous value 36 at 15:37:35 and the next value 42 at 15:38:05. The new interpolated value is 41, calculated as follows:  36 + ((42-36)/30)*25

Export Method: Longest record

Selects the single recorded value or class that has the longest duration for each Period or time window. If the same value or symbol appears twice, the durations are not accumulated.


-
Raw DataExported Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Interpolated Longest record values


01/10/2019 15:37:0025
01/10/2019 15:37:0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:0041*42
01/10/2019 15:38:0542

01/10/2019 15:38:3522



01/10/2019 15:39:0022.83323
01/10/2019 15:39:0523

01/10/2019 15:39:350526



01/10/2019 15:40:0025.166
01/10/2019 15:40:0525

01/10/2019 15:40:3527



01/10/2019 15:41:0027.83328
01/10/2019 15:41:0528

01/10/2019 15:41:3526

*At 15:38:00, the interpolation method considers the previous value 36 at 15:37:35 and the next value 42 at 15:38:05. The new interpolated value is 41, calculated as follows:  36 + ((42-36)/30)*25



Export Method:

Longest record

Minimum 

Exported Data

Selects the single lowest/minimum recorded value or class that has the longest duration for each Period or time window. If the same value or symbol appears twice, the durations are not accumulated.

Raw Data

or time window. If there is no record in the time window, last value is returned.


Raw Data Exported Data 

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Longest record valuesMinimum Values


01/10/2019 15:37:0025
01/10/2019 15:37:0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:004222
01/10/2019 15:38:0542

01/10/2019 15:38:3522



01/10/2019 15:39:002322
01/10/2019 15:39:0523

01/10/2019 15:39:053526



01/10/2019 15:40:0025
01/10/2019 15:40:0525

01/10/2019 15:40:3527



01/10/2019 15:41:002826
01/10/2019 15:41:0528

01/10/2019 15:41:3526

Export Method:

Minimum 

Maximum

Selects the lowesthighest/minimum maximum recorded value for each Period or time window. If there is no record in the time window, last value is returned.


25
Raw Data Exported Data Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Minimum ValuesMaximum values


01/10/2019 15:37:002536
01/10/2019 15:37:0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:002242
01/10/2019 15:38:0542

01/10/2019 15:38:3522



01/10/2019 15:39:002226
01/10/2019 15:39:0523

01/10/2019 15:39:3526



01/10/2019 15:40:0027
01/10/2019 15:40:0525

01/10/2019 15:40:3527



01/10/2019 15:41:002628
01/10/2019 15:41:0528

01/10/2019 15:41:3526

Export Method:

Maximum

Last 

Selects the highest/maximum last recorded value for each Period or time window. If there is no record in the time window, last value is returnedat or before a given time.


42262728
Raw Data Exported Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw valuesDateTime (dd/MM/yyyy HH:mm:ss)Maximum Last values


01/10/2019 15:37:0036-
01/10/2019 15:37:0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:0036
01/10/2019 15:38:0542

01/10/2019 15:38:3522



01/10/2019 15:39:0022
01/10/2019 15:39:0523

01/10/2019 15:39:3526



01/10/2019 15:40:0026
01/10/2019 15:40:0525

01/10/2019 15:40:3527



01/10/2019 15:41:0027
01/10/2019 15:41:0528

01/10/2019 15:41:3526


Export Method:

Last 

First 

Selects the last first recorded value at or before after a given time.


Data 
Raw Data
Exported Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Last First values


01/10/2019 15:37:00-25
01/10/2019 15:37:0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:003642
01/10/2019 15:38:0542

01/10/2019 15:38:3522



01/10/2019 15:39:002223
01/10/2019 15:39:0523

01/10/2019 15:39:3526



01/10/2019 15:40:002625
01/10/2019 15:40:0525

01/10/2019 15:40:3527



01/10/2019 15:41:002728
01/10/2019 15:41:0528

01/10/2019 15:41:3526

Export Method: First 

Selects the first recorded value at or after a given time.
26

Export Method: Snap 

The snap methods samples by taking the last stored value within each time interval. In case there are no stored values within a given interval the snap method considers the last value stored. An instantaneous value at each time interval will be extracted, no aggregation is provided.

This method is only available for backward compatibility. It is only useful if a previous extraction have been done with Snap method and the same result is needed. In other cases, Last and First methods should fill the needs and are simpler. 

The table below shows how the snap exported data is selected. 

2542232528
Raw DataExported Data

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

Raw values

DateTime

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

First Snap values


01/10/2019 15:37:00

36
01/10/2019 15:37:0525

01/10/2019 15:37:3536



01/10/2019 15:38:0022
01/10/2019 15:38:0542

01/10/2019 15:38:3522



01/10/2019 15:39:0026
01/10/2019 15:39:0523

01/10/2019 15:39:3526



01/10/2019 15:40:0027
01/10/2019 15:40:0525

01/10/2019 15:40:3527



01/10/2019 15:41:0026
01/10/2019 15:41:0528

01/10/2019 15:41:3526


Info
titleCombine different sampling methods

Did you know you can combine different sampling methods? Change them by clicking here or above before selecting the variables from the left. 



Info
titleUpdate data extraction

Now that you have exported a data source to Analytics, you will learn how to update your data extraction using the Lake Export.

  1. Go to DM Lake, then Export and fill all the information, you must go through all the steps presented previously.
  2. Select the new tags.
  3. Choose the Folder and Project where you want to export the data.
  4. Click on Export to DATAmaestro.
  5. You are directed to the selected project in DM Analytics. Now you have two options:
    1.  To replace the existing datasource (all tasks will be automatically updated): Click on Load data in without changing the selected file in the drop down (Recommended).
    2. To add a new datasource to your project. It is possible to work with multiple datasources in a project, however each task can only use one datasource (no merging provided).

To replace the existing datasource (all tasks will be automatically updated): in DATAmaestro Analytics, click on Load data in without changing the selected file in the drop down (Recommended).

More than one data sources can complexify your project. Before creating a task, first you must select the data source. So, it is advisable to have only one data source in a project.

  1. Go to data sources icon.
  2. Click on Edit of the Cement_Tutorial_XXX DMFF file.
  3. Go to Parameters tab.
  4. Click on the folder icon.


  1. Search and select the file you have just exported.
  2. Click Close.
  3. In Parameters, click on Retrieve to retrieve you tags to the project.
  4. Click on Save.
  5. You have now updated your existing datasource.


To add a new datasource to your project. It is possible to work with multiple datasources in a project, however each task can only use one datasource (no merging provided).

  1. Once your export has finished and you are redirected to DATAmaestro Analytics, click on Retrieve to retrieve your tags in the project.
  2. Click on Save.

You have now added a second datasource to your project. Under the datasource icon, you will see two datasources.



Info
titleWarning

Note on DMFF file the will replace an existant DMFF both with the same name. This means that if the same file is used in two different Analytics projects (for example, if you create a copy of the project) and if the DMFF is updated in only one project, but both projects have the same file name, the DMFF file will be automatically updated in the other project too.  



Japanese

エクスポート


この機能では、特定の DATAlake ディレクトリ (=データベース/フォルダー) から任意の既存の DATAmaestro プロジェクトに任意のデータをエクスポートできます。.dmff ファイルは DATAlake に格納された任意のデータのサブセット (期間、頻度、変数) を使用して作成され、特定の DATAmaestro プロジェクトまたはユーザーのローカルドライブにアップロード (エクスポート) されます。 

備考: 別の DATAlake ディレクトリのデータを 1 つのエクスポート .dmff ファイルにマージし、DATAmaestro プロジェクトの分析で同時に使用できます。

エクスポートする方法:

  1. メインメニューで [エクスポート] をクリックします。 
  2. [開始日] を選択し、日付、時間、分を設定します。 
  3. [終了日] を選択し、日付、時間、分を設定します。各時間ステップで、ウィンドウが変わり、新しい選択肢の候補が表示されます。
  4. 間隔を入力します。任意のデータサンプリング頻度またはデータ間隔が定義されます。たとえば、1 時間に 1 つの値を収集するデータベースの場合、このフィールドに「1h」と入力します。他の一般的な期間の例は次のとおりです。

範囲 (ショートカット)

説明

1s

1 秒の間隔でデータを抽出します。

5m

5 分の間隔でデータを抽出します。

1h

1 時間の間隔でデータを抽出します。

7d

7 日の間隔でデータを抽出します。

  1. [方法] を選択します。オプション: スナップ、平均、補間、最確値、最小値、最大値

方法 

説明

方法の種類 

スナップ

スナップ法は、各間隔にある最後に格納された値を取得します。特定の間隔に格納された値がない場合、スナップ法では最後に格納された値が考慮されます。各間隔の瞬時値が抽出され、集約は行われません。

前 

平均

平均法は、値と、特定の期間または時間枠にある各値の期間に基づいて、加重算術平均を計算します。平均法の詳細については、以下を確認してください。式は次のとおりです。 

次のように展開されます。 

 

wi は重み (または期間) であり、xi は値です。 

(1)  出典: Average Wikipedia 

前 

補間

線形補間は、既存の値セットに基づいて新しい値を生成する補間の種類です。2 つの隣接する点の間に直線を描画することで、幾何学的に実行されます。既知のポイントが座標 (x0,y0) および (x1,y1) で与えられる場合、線形補間はこれらのポイントの間の線です。間隔 (x0,x1) の値 x の場合、直線に沿った y の値が傾斜の式 (1) から得られます。連続する値で有効です。さらに、タイムスタンプに記録された値がない場合にのみ、補間方法が計算されます。

(1)  出典: Wikipedia - 線形補間

中央 

最確値

各期間または時間枠で最も頻繁に記録される値を選択します。数値または記号値では、最頻値は長期間計測された値です。 

前 

最小値

各期間または時間枠で記録された最低/最小値を選択します。時間枠にレコードがない場合は、最後の値が返されます。

前 

最大値

各期間または時間枠で記録された最高/最大値を選択します。時間枠にレコードがない場合は、最後の値が返されます。 

前 

未加工

未加工値をエクスポートします。 

-

最後

特定の時刻以前の最後に記録された値を選択します。

後 

最初

特定の時刻以降の最初に記録された値を選択します。

  1. 変数の任意のリストを選択するには、まず、タグが格納されているディレクトリを選択します。
  2. タグのリストからタグを選択し、右矢印をクリックすると、エクスポート用のリストに追加されます。エクスポートリストからタグを削除するには、タグをクリックして、左矢印をクリックします。
  3. 複数のディレクトリからタグを選択するには、ステップ 7 および 8 を繰り返します。
  4. [属性の命名] を選択してタグ名を選択します。オプション: タグ名のみ、下位パス [sub/tag]、完全パス [/project/sub/tag]例: Gas flow、Chemicals/Gas flow、/demo/Chemicals/Gas flow 
  5. [ダウンロード] をクリックすると、DMFF または CSV ファイルがユーザーのローカルドライブにダウンロードされます。 


ユーザー 

上級ユーザー


方法

制限 

制限

CSV のダウンロード

サンプリング済み 

  • 最大 128 列

  • タグ名 : 最大 200 kB*
  • タグ名 : 最大 200 kB

未加工

  • 最大 128 列

  • タグ名 : 最大 200 kB*
  • タグ名 : 最大 200 kB

DMFF のダウンロード 

サンプリング済み 

  • タグ名 : 最大 200 kB
  • タグ名 : 最大 200 kB

未加工

  • 最大 128 列

  • タグ名 : 最大 200 kB*
  • タグ名 : 最大 200 kB
  • ファイル最大 100 MB
  • ファイル最大 100 MB

*: 発生確率が非常に低い 

Unix 時間を Excel 時間に変換 

Unix 時間のタイムスタンプを Excel 時間に変換するには、次の式を使用します。 

=((UNIXTIME/60/1000)/60/24)+DATE(1970;1;1)+(2/24) for GMT +02:00


ファイルを直接 DATAmaestro Analytics にエクスポートする

  1. DATAmaestro ワークスペースを選択します。
  2. DATAmaestro プロジェクトを選択します。 
  3. [DATAmaestro にエクスポート] をクリックします。 
    1. 注記: この Web サイトのポップアップを許可する必要があります。ポップアップがブロックされている場合は、ポップアップを許可してから、[DATAmaestro にエクスポート] をクリックします。 
  4. 新しいタブ/ウィンドウで DATAmaestro Analytics が開きます。[属性定義] の下で [取得] を選択して、[保存] をクリックし、DATAmaestro Analytics プロジェクトへのエクスポートを完了します。   
  1. 注記: 大きいデータセットでは、エクスポートをクリックしてから、プロジェクトが DATAmaestro Analytics で開くまでの間に遅延が生じる場合があります。


ユーザー 

上級ユーザー 


方法

制限

制限

DMFF のエクスポート



サンプリング済み



未加工

  • 最大 128 列

  • ファイル最大 100 MB
  • ファイル最大 100 MB

タグ抽出 

(Analytics) 



サンプリング済み



未加工

  • 最大 128 列
  • 最大 128 列
  • ファイル最大 100 MB
  • ファイル最大 100 MB


エクスポート方法: スナップ 

スナップ法は、各間隔にある最後に格納された値を取得します。特定の間隔に格納された値がない場合、スナップ法では最後に格納された値が考慮されます。各間隔の瞬時値が抽出され、集約は行われません。

この方法は後方互換性の目的でのみ使用できます。スナップ法で前の抽出が実行され、同じ結果が必要な場合にのみ有効です。他の場合には、最後および最初法がニーズに適し、よりシンプルです。 

次の表は、スナップエクスポートデータの選択方法を示します。 

未加工データ

エクスポートされたデータ

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

スナップ値



01/10/2019 15:37:00

36

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:38:00

22

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

26

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:35

26





01/10/2019 15:40:00

27

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

26

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26



エクスポート方法: 平均 


平均法は、値と、特定の期間または時間枠にある各値の期間に基づいて、加重算術平均を計算します。 

次の表は、平均エクスポートデータの計算方法を示します。 

未加工データ 

エクスポートされたデータ

日時 

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

平均値 

(加重) 平均式



01/10/2019 15:37:00

30

=(25*30+36*25)/55

01/10/2019 15:37:05 

25




01/10/2019 15:37:35

36






01/10/2019 15:38:00

33.167

=(36*5+42*30+22*25)/60

01/10/2019 15:38:05 

42




01/10/2019 15:38:35 

22






01/10/2019 15:39:00

24.167

=(22*5+23*30+26*25)/60

01/10/2019 15:39:05 

23




01/10/2019 15:39:35 

26






01/10/2019 15:40:00

25.917

=(26*5+25*30+27*25)/60

01/10/2019 15:40:05 

25




01/10/2019 15:40:35 

27






01/10/2019 15:41:00

27.083

=(27*5+28*30+26*25)/60

01/10/2019 15:41:05 

28




01/10/2019 15:41:35 

26




エクスポート方法: 補間

線形補間は、既存の値セットに基づいて新しい値を生成する補間の種類です。2 つの隣接する点の間に直線を描画することで、幾何学的に実行されます。連続する値で有効です。さらに、タイムスタンプに記録された値がない場合にのみ、補間方法が計算されます。

(1) 詳細については、「Wikipedia - 線形補間」を参照してください。 

次の表は、補間エクスポートデータの計算方法を示します。 

未加工データ

エクスポートされたデータ

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

補間された値



01/10/2019 15:37:00

-

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:38:00

41*

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

22.833

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:35

26





01/10/2019 15:40:00

25.166

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

27.833

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26




* 15:38:00 では、15:37:35 時点の前の値 36 と、15:38:05 時点の次の値 42 が考慮されます。新しい補間された値は 41 です。これは次のように計算されます。  36 + ((42-36)/30)*25 

エクスポート方法: 最確値

各期間または時間枠で最も頻繁に記録される値を選択します。数値または記号値では、最頻値は長期間計測された値です。 


未加工データ

エクスポートされたデータ

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

最確値



01/10/2019 15:37:00

25

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:38:00

42

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

23

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:05

26





01/10/2019 15:40:00

25

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

28

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26



エクスポート方法: 最小値 

各期間または時間枠で記録された最低/最小値を選択します。時間枠にレコードがない場合は、最後の値が返されます。


未加工データ 

エクスポートされたデータ 

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

最小値



01/10/2019 15:37:00

25

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:38:00

22

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

22

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:35

26





01/10/2019 15:40:00

25

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

26

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26



エクスポート方法: 最大値

各期間または時間枠で記録された最高/最大値を選択します。時間枠にレコードがない場合は、最後の値が返されます。


未加工データ 

エクスポートされたデータ

日時 

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時 

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

最大値



01/10/2019 15:37:00

36

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:38:00

42

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

26

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:35

26





01/10/2019 15:40:00

27

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

28

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26



エクスポート方法: 最後 

特定の時刻以前の最後に記録された値を選択します。


未加工データ 

エクスポートされたデータ

日時 

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時 (dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

最後の値



01/10/2019 15:37:00

-

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:378:00

36

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

22

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:35

26





01/10/2019 15:40:00

26

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

27

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26



エクスポート方法: First 

特定の時刻以降の最初に記録された値を選択します。


未加工データ


エクスポートされたデータ


日時 

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

未加工値

日時 

(dd/MM/yyyy HH:mm:ss)

最初の値



01/10/2019 15:37:00

25

01/10/2019 15:37:05

25



01/10/2019 15:37:35

36





01/10/2019 15:38:00

42

01/10/2019 15:38:05

42



01/10/2019 15:38:35

22





01/10/2019 15:39:00

23

01/10/2019 15:39:05

23



01/10/2019 15:39:35

26





01/10/2019 15:40:00

25

01/10/2019 15:40:05

25



01/10/2019 15:40:35

27





01/10/2019 15:41:00

28

01/10/2019 15:41:05

28



01/10/2019 15:41:35

26




異なるサンプリング方法を組み合わせる 

異なるサンプリング方法を組み合わせられることをご存知でしたか。左から属性を選択する前に、ここまたは上をクリックすると、方法を変更できます。 




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