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Once the data is loaded from the Lake into your Analytics project, you can select the sampled data with Variable Sets and Record Sets:

• Variable Sets: selection of variables (column selection). Once your Variable Set is created, you can use this as a filter each time you must select some variables.
  For example, you can create a Variable Set "temperature" with all your temperature variables, so that the temperatures are easier to select when needed.
• Record Sets: selection of rows (timestamps or batches) based on some rules (row selection). For example, you can filter the data before a given time or when the production rate is above a given value. 

What is a Record?

A record is simply an indexed numerical value that identifies a specific instance, data point, in a database. The identifiers are established based on the row index of the table.

Record Sets

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After a file is uploaded into the DATAmaestro environment, you can select operators to define the rules for the record sets you want to create.

To create a record set:

1. Click Select > Record set in the menu.
2. Change the data source, if required.
3. Enter a name for the new record set, for example: Clean Data Set.
4. Click Add to open the rules definition.
5. Select an operator, see table below, and complete the rule, see Record Set Rules.
6. Add more rules, as required.
7. Click Compute.

Edit a Record Set

To access the Record Set editor:

1. Click Record Sets on the sidebar to view a list of the saved record sets.
2. Click the edit icon () for the record set you want to edit.

Record Set Rules

Example of record set: 

How to read the results: 

Initially there are 15867 rows or records in the data set.

After filtering rows to keep only >= 250, there are 15830.

Finally, after filtering rows to keep only <= 550, there are 15781 rows.

Example of record set using a Script filter: 

You can add a rule using a script filter. Select the language you are going to use, there are three options : Javascript, R and Phyton. Write the script in the area. 

val("variable1") <1000 || (  val("variable2") >=80 &&  val("variable3") == "ON"   )  
    /* Value of variable1 < 1000 or [ value of variable2 >= 80 and value of symbolic variable3  equal My_Symbol ] */ 

What is a Variable?

A variable is a property or characteristic of a record (for example, the weight of a mechanical piece, the time at which an event occurred or the eye color of a person) that varies from record to record.

• numerical: its value is an integer or real number. Such values can obviously be numerically ordered and compared.
• symbolic: its value is a string or symbol. It is qualitative and generally cannot be ordered (except for symbolic variables such that low medium high implying an intuitive order).

Variable Sets

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To build models, you may decide to first select a set of variables to use as inputs to the modeling methods. These variables are usually called candidate variables.

You may also want to create subsets of variables to represent specific groups of variables (for example, ambient physical characteristics, process parameters, or quality-related variables).

To create a variable set:

1. Click Select > Variable set in the menu.
2. Change the data source, if required.
3. Enter a name for the new variable set, for example: My Candidates.

4. Select variables from the list, and click the arrow to add them to the set.

5. Click Save.

Edit a Variable set

To access the Variable Set editor:

1. Click Variable Sets on the sidebar to view a list of the saved variable sets.
2. Click the edit icon () for the variable set you want to edit.

Classify Variables

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You may want to classify the variables to describe if a variable is manipulable or a disturbance, measure or a set point, reliable or unreliable. Classifiers keep track of key information about variables. 

Classifiers pre-defined in DATAmaestro Analytics are:

• Parameters: characteristic that classifies a type variable in a dataset. E.g.: temperature, pressure, flow, etc.
• Location: classifies a place or equipment. E.g.: Plant 1, etc.
• Signal type: defines the type of signal. E.g.: measurement, setpoint , specification, etc.
• Classification: defines a category for the variable. E.g.: manipulable, disturbance, output, etc.
• Frequency: defines the rate the variable is collected. E.g.: minute, seconds, etc.
• Accuracy: classifies the precision of the variable. E.g.: 0-1%, reliable, unreliable, etc.
• Min/Max: define the minimum and maximum values of the variable.

To classify variables:

1. Click Select > Classify variables in the menu.
2. In variable list enter information for the different variable, for example, in Title: My Title, in Classification : Manipulable. 
3. Select more than one variable and edit them all at once by clicking on Bulk Edit. 
4. Click Save.

To Move, Edit, Hide, Resize and Remove Classifiers (directly from the column header): 

It is possible to add, edit and remove a classifier directly from the column header:

1. To move the column header, pass the mouse over the three vertical points icon and then, with the grabbing hand cursor change the column position. You can drop it after you see a blue line indicating the new position. 
2. To hide a classifier click on - . 
3. To resize a header column, use | . 
4. To remove a classifier, click on x.
5. To edit a classifier click a cell and select the information. 

To Add, Edit, Hide and Remove Classifiers (using "Edit classifiers"):

1. Click on “Edit Classifiers”.
2. The “Edit Classifiers” windows is composed of 5 columns allowing to modify classifiers set:
   1. Change the Name of a classifier
   2. Change the Description of a classifier
   3. Change the predefined Values that a classifier can take
   4. Hide a classifier
   5. Delete a classifier
3. The “+ Add Classifier” icon allows to create a new classifier. A line appears at the end of the list.

In Script tab: 

1. Select the Language to be used to write the script. There are three options: Javascript, R and Phyton. 
2. Write the script in the area. 
3. Click Run to launch the script. The message Done, appears beside the Run button, once the script is finished. If there are errors at the script, you may find an error message is this area. Note that the script in not saved. 
4. Check the results in the Classify tab. 

In this example, the variables that contains "Temp" in their variable names is classified as  "Temperature". Note that the variable name is case sensitive, only those with "Temp" (capital T) are classified and those with "temp" (small t) are not. 
It is also possible to replace "contains" with "startsWith". 

var attributes = inputs.attributes;
var result = output.createArrayResult('attributes');
for (var i=0; i < attributes.length; i++)
{
   var attribute = attributes[i];
   if (attribute.name.contains('Temperature') || attribute.name.contains('temperature'))
   {
      var resultAttribute = {id:i};
      resultAttribute.classifiers = {Parameters:'Temperature'};
      result.push(resultAttribute);
   }
}

選択

オブジェクトの概要

オブジェクトはインデックス付きの数値であり、データベースの特定のインスタンス、レコードを特定します。識別子は表の行インデックスに基づいて作成されます。

オブジェクトセット

ファイルが DATAmaestro 環境にアップロードされた後は、演算子を選択して、作成するオブジェクトセットのルールを定義できます。

オブジェクトセット 

オブジェクトセットはデータを削除も変更しません。グラフやモデルの特定の行を除外するだけです。

オブジェクトセットを作成する

1. メニューで [選択] > [オブジェクトセット] をクリックします。
2. 必要に応じてデータソースを変更します。
3. たとえば次のように新しいオブジェクトセットの名前を入力します。My Clean
4. [追加] をクリックすると、ルール定義が開きます。
5. 演算子を選択し、次の表を参照して、ルールを入力します。オブジェクトセットルールを参照してください。
6. 必要に応じてその他のルールを追加します。
7. [算出] をクリックします。

ルールの順序

オブジェクトのセットに適用されるルールの順序を変更することはできません。一連のルールを作成する前に、順序を計画してください。特定のルールを削除するには、[消去] をクリックします。すべてのルールを削除するには、[すべて消去] をクリックします。

オブジェクトセットの編集

オブジェクトセットエディターを起動する方法：

1. サイドバーで [オブジェクトセット] をクリックすると、保存されたオブジェクトセットのリストが表示されます。
2. 編集するオブジェクトセットの編集アイコン () をクリックします。

オブジェクトセットのツールチップ 

オブジェクトセットは、データベースのデータポイント、特定のインスタンス、レコード、行のセットです。オブジェクトセットは一連のルール (First、Last、Random、Intersect、Filter など) に基づいて作成するか、すべての視覚化グラフのルーラーを使用して作成できます。

オブジェクトセットルール 

オブジェクトセットの例 

結果を読み取る方法 

最初は、データセットに 15854 行またはオブジェクトがあります。

行をフィルタリングした後は、 >= 250 行のみを保持し、15827 行です。

最後に、行をフィルタリングした後は、 <= 550 のみを保持し、15778 行です。

Percentage 

First、Last、Random ルールでは、データセットの割合とオブジェクト (行) 数を選択できます。 

たとえば、「random percentage 75」はデータセットの 75% をランダムに選択します。 

属性の概要

属性はオブジェクトのプロパティまたは特性です (たとえば、機械部品の重量、イベント発生時刻、人間の目の色)。これはオブジェクトごとに異なります。

• 数値: 値は整数または実数です。当然、このような値は数値順に並べ、比較できます。
• 記号: 値は文字列または記号です。これは定性的であり、一般的には並べ替ることができません (直感的な順序を示す低中高などの記号属性を除く)。

属性セット

モデルを構築するには、まずモデリング方法への入力として使用する属性のセットを選択する必要があります。通常、これらの属性は候補属性と呼ばれます。

属性のサブセットを作成して、変数の特定のグループを表すこともできます (空気物理特性、プロセスパラメーター、品質関連変数など)。

属性セットの作成

1. メニューで [選択] > [属性セット] をクリックします。
2. 必要に応じてデータソースを変更します。
3. たとえば次のように新しい属性セットの名前を入力します。My Candidates
4. リストから属性を選択し、矢印をクリックしてセットに追加します。
5. [保存] をクリックします。

複数選択

属性リストから複数の属性を選択するときには、隣接する属性を選択するには、Shift キーを押しながら属性をクリックします。属性を個別に選択するには、Ctrl キーを押しながら属性をクリックします。

属性セットの編集

属性セットエディターを起動する方法：

1. サイドバーで [属性セット] をクリックすると、保存された属性セットのリストが表示されます。
2. 編集する属性セットの編集アイコン () をクリックします。

属性の分類 

属性を分類し、属性が操作可能か撹乱か、基準か設定値か、信頼できるか信頼できないかどうかを説明することができます。 

DATAmaestro Analytics であらかじめ定義されている分類子:

• パラメーター: データセットの型変数を分類する特性。例: 温度、圧力、流量など。
• 場所: 場所や装置を分類します。例: プラント 1 など。
• シグナルタイプ: シグナルのタイプを定義します。例: 基準、設定値、仕様など。
• 分類: 変数のカテゴリを定義します。例: 操作可能、撹乱、出力など。
• 頻度: 変数が収集されるレートを定義します。例: 分、秒など。
• 精度: 変数の精度を分類します。例: 0-1%、信頼できる、信頼できないなど。
• 最小値/最大値: 変数の最小値と最大値を定義します。

属性を分類する方法:

1. メニューで [選択] > [属性の分類] をクリックします。
2. 属性リストで別の属性の情報を入力します。たとえば、タイトルにはMy Title、分類にはManipulable と入力します。 
3. [保存] をクリックします。

(列ヘッダーから直接) 分類子を追加、編集、非表示、削除する方法： 

列ヘッダーから直接、分類子を追加、編集、削除できます。

1. 分類子名を編集するには、ヘッダーをクリック (緑色になります) して、名前を編集し、「Enter」キーを押します。 
2. 分類子を非表示にするには、直接ヘッダーから - をクリックします。
3. 分類子を削除するには、x をクリックします。
4. 新しい分類子を追加するには、+ をクリックします (最後の列)。[新しいカスタム分類子] タブで名前、説明 (任意)、値を入力します。[追加] をクリックします。
5. [非表示の分類子] タブには非表示にされた分類子が表示されます。この場合、チェックボックスをオンにすると表示できます。[追加] をクリックします。

([分類子の編集] を使用して) 分類子を追加、編集、非表示、削除する方法：

1. [分類子の編集] をクリックします。
2. [分類子の編集] ウィンドウには 5 つの列があり、分類子セットを変更できます。 
1. 分類子の名前を変更する
2. 分類子の説明を変更する
3. 分類子が取れる定義済みの値を変更する
4. 分類子を非表示にする
5. 分類子を削除する
3. [+ 分類子の追加] アイコンを使用すると、新しい分類子を作成できます。リストの最後に行が表示されます。