DmA - DATAmaestro Analytics

質問

回答

一般

複数のデータソースを分析する最も簡単な方法はどれですか。

Microsoft Excel で関数を使用してデータをマージしてから、Excel 用にインストールできる DATAmaestro アドインを使用して結合されたファイルをアップロードします。詳細については、テクニカルサポートまでお問い合わせください。

どのようにすれば属性の名前を変更できますか。

属性の名前を変更する

プロジェクトを開き、サイドバーのデータソースアイコンをクリックします。
属性を含むデータソースファイルを開き、[編集] をクリックします。
[属性定義] セクションで属性名を変更します。
[読み込み]をクリックして、プロジェクト全体で使用される属性名を更新します。

Lisp プログラミングの詳細はどこで学習できますか。

Lisp は確立されたプログラミング言語で、簡単に学習できます。基本を学習するには、LISP チュートリアルまたは初心者向け LISPをご覧ください。プロジェクトで特定の式を作成する際のサポートについては、テクニカルサポートまでお問い合わせください。

どのようにすればプロジェクトの名前を変更できますか。

DATAmaestro にはプロジェクト名を変更する機能がありませんが、プロジェクトのコピーを作成して、新しい名前を付けてから、元のプロジェクトを削除できます。

既存のデータソースと同じ名前のデータファイルをアップロードするとどうなりますか。

ファイルの混乱を回避するため、DATAmaestro で新しいファイル名を指定するように指示されます。独自の命名規約を使用して、ファイルを識別することができます。

どのようにすれば同僚と DATAmaestro プロジェクトを共有できますか。

オンラインコラボレーションは同じプロジェクトフローを共有するための最も効率的な方法です。特定のプロジェクト調査結果を共有するには、任意の視覚化を PNG 形式でエクスポートすることもできます。

アルゴリズムの詳細はどこで学習できますか。

Wikipedia は優れたリソースであり、DATAmaestro で使用されている多数の強力なアルゴリズムに関する情報を提供しています。オンラインで検索して、トピックを調査し、理解を深めることができます。

どのようにすればワークスペースを作成できますか。

この機能はプラットフォーム管理者に制限されています。ワークスペースを作成するには、ローカル管理者または権限を有するPepite サポートチームまでお問い合わせください。

どのようにすればワークスペースを変更できますか。

ワークスペース間を移動する方法：
- プロジェクト内にいる場合は、DATAmaestro ロゴをクリックしてホームページに戻ります。
- ホームページで、プロジェクトのリストの上部にある [取り出し] ボタンを選択して、すべての使用可能なワークスペースを表示します。
タスク/プロジェクトを別のワークスペースに移動する

この機能はプラットフォーム管理者に制限されています。ワークスペースを変更するには、ローカル管理者または権限を有するPepite サポートチームまでお問い合わせください。

どのようにすれば新しいプロジェクトを作成できますか。

新しいプロジェクトは次の 2 つの方法で作成できます。

メイン DmA ページの [新しいプロジェクトの作成] フィールドに新しいプロジェクト名を入力します。
プロジェクトのメインメニューで [プロジェクト]、[新しいプロジェクト] の順に選択します。このページはメイン DmA ページにリダイレクトされます。[新しいプロジェクトの作成] フィールドに新しいプロジェクト名を入力します。

どのようにすればプロジェクトを開けますか。

プロジェクトは次の 2 つの方法で開けます。

メイン DmA ページの [既存のプロジェクトを開く] で既存のワークスペースのプロジェクトを検索します。
プロジェクトで、トップメニューバーから [プロジェクト]、[プロジェクトを開く] を選択します。このページはメイン DmA ページにリダイレクトされます。

どのようにすればプロジェクトをコピーできますか。

プロジェクトのメインメニューで [プロジェクト]、[プロジェクトのコピーを作成] の順に選択します。新しいプロジェクトの名前を編集できます (任意)。[OK] をクリックします。

どのようにすればプロジェクトを削除できますか。

プロジェクトのメインメニューで [プロジェクト]、[プロジェクトの削除] の順に選択します。

どのようにすればアクションをやり直したり元に戻したりできますか。

DATAmaestro では、すべのアクションが適用されますが、複数の方法があります。

標準ブラウザーの進む/戻るボタンを使用すると、保存されたタスク間を移動できます。
タスクの編集中には、保存/表示/実行をクリックする前に、戻るをクリックするか、クリックしてエディター画面から離れると、変更の保存を回避できます。
バックアップを復元するには、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

プロジェクト/作業を誤って削除してしまいました。どのようにすれば回復できますか。

詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

Google Chrome に最適なインターフェイスディスプレイの推奨解像度はどれですか。

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データ

DmA にアップロード可能なファイル形式はどれですか。

DmA ではすべてのカンマ区切り値 (.csv) ファイル形式を使用できます。

どのようにすればファイルを .csv 形式で保存できますか。

Excel で、[名前を付けて保存] を選択し、ファイル形式オプションのリストで [CSV UTF-8 (カンマ区切り値) (.csv)] (推奨) または [カンマ区切り値 (.csv)] を選択します。

DmA にアップロードできるファイルの最大サイズはどのくらいですか。

ファイルサイズの上限はありません。

データソースを変更するとどうなりますか。

DmA でデータソースが変更または更新されると、すべてのタスク (関数、グラフ、モデルなど) が自動的に新しいデータソースに基づいて更新されます。

2 つのデータセット/ソースをまとめて分析できますか。

いいえ。プロジェクトごとに複数のデータソースを使用できますが、同時に分析することはできません。

.dmff ファイルとは何ですか。

DATAmaestro File Format (DMFF) はすべての DATAmaestro アプリケーション用のカスタムファイル形式であり、特にビッグデータアナリティクスを高速化する目的で設計されています。

どのようにすればファイルをアップロードできますか。

ファイルは次の複数の方法でアップロードできます。

直接 DATAmaestro Analytics にデータをアップロードする (分析準備が完了したデータを直接) には、DmA メインメニューで [データ] メニューを選択してから、[ファイルのアップロード] を選択します。詳細については、「DmA ユーザーガイド」を参照してください。
(データのマージまたはデータ集約のため) データを DATAmaestro Lake にアップロードするには、「DmL ユーザーガイド - インポート」を参照してください。
Excel プラグインを使用します。詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

どの種類のファイルをアップロードできますか。

DmA では CSV および DMFF ファイルをアップロードできます。

記号/文字変数を使用できますか。

はい。アップロードされたファイルに記号変数を含めることができます。

複数の CSV/DMFF データファイルを同じ DATAmaestro プロジェクトに含めることはできますか。

DATAmaestro は 1 つの CSV/DMFF データファイルだけに制限されていません。CSV データファイルを現在のプロジェクトに追加するには、[データ] メニューで [CSV ファイル] オプションを使用します。このオプションを使用するには、CSV データファイルが DATAmaestro サーバーになければなりません。ファイルがない場合は、まず、[ファイルのアップロード] オプション ([データ] メニュー) を使用してファイルをアップロードしてから、[CSV ファイル] オプションを使用します。重要な備考: 各 CSV データファイルには独自のオブジェクトリストがあるため、DATAmaestro プロジェクトに複数の CSV データファイルがあると、データファイルをマージできません (たとえば、散布図を描画しているときに、別の CSV データファイルから取得した X および Y 軸変数を使用する)。

関数

方程式/式/関数を作成できますか。

はい。関数属性エディターでは、Javascript、Python、R といった言語を使用して式を作成できます。DmA では IF97 ライブラリへのアクセスが提供されます。トップメニューバーの [変換] メニューから関数属性エディターを開きます。

データベースの KPI 変数は連続型変数です。私の業界で有名なクラスしきい値を使用して、これを 3 等級の変数 (品質レベル: 低、中、高) に変換したいと思います。この変換は CSV データを準備するときに行う必要がありますか。それとも、DATAmaestro で直接この変換タスクを実行できますか。

はい。DATAmaestro プロジェクトで直接実行できます。[離散型属性] オプション ([変換] メニュー) では、任意の数値 KPI を記号に変換できます。まず、新しい属性の名前を付けて、しきい値と対応するカテゴリ名を入力します。詳細については、「DmA ユーザーガイド - 変換」を参照してください。

属性とオブジェクト

属性とは何ですか。

詳細については、「DmA ユーザーガイド - 選択」を参照してください。

オブジェクトとは何ですか。

詳細については、「DmA ユーザーガイド - 選択」を参照してください。

属性セットとは何ですか。

詳細については、「DmA ユーザーガイド - 選択」を参照してください。

オブジェクトセットとは何ですか。

詳細については、「DmA ユーザーガイド - 選択」を参照してください。

視覚化

どのようにすれば記号変数を視覚化できますか。

ヒストグラムの X 軸で記号変数を視覚化するか、ヒストグラムまたは散布図に条件として追加して視覚化します。

記号変数または数値変数のヒストグラムを描画できますか。

はい。ヒストグラムは X 軸上で記号変数と数値変数を処理できます。条件属性としても処理できます。

どのようにすればヒストグラムではなく、パレート図として記号変数を表示できますか。

ヒストグラムのプロパティで [プロットタイプ] として [パレート図] を選択します。

レポートを作成できますか。

はい。レポートを作成できます。メインメニューで [探索] を選択し、[標準レポート] を選択します。エディターでは時間曲線と複数の散布図を作成できます。詳細については、DmA ユーザーガイド - 標準レポートを確認してください。

「cond.」とは何ですか。

「条件」を表します。条件のバケット数、または条件属性の離散グループの数です。

どのようにすればデータをフィルタリングできますか。

データをフィルタリングするには、オブジェクトセットを作成します。オブジェクトセットの作成の詳細については、「DmA ユーザーガイド - 選択」を参照してください。

数値変数の正常変動の範囲がわかっています。この範囲限界を使用して、データベースのこの変数の値をフィルタリングしたいと思います。どのようにすれば DATAmaestro でこの操作を実行できますか。

最も簡単な方法は、[選択 ] メニューの [オブジェクトセット] 項目で新しいオブジェクトセットを作成することです。このオブジェクトセットには、許可された変動範囲に従ってフィルタリングされた値が含まれます。まず、この新しいオブジェクトセットに名前を付け、[追加] ボタンをクリックして、スクロールするリストで [フィルター] 命令を選択します。値をフィルタリングする必要がある変数を選択し、範囲限界情報を入力します。範囲間隔については、このフィルター命令を 2 回使用する必要があります。

日付が正しく表示されません。なぜですか。

データソースを編集し、日時属性を検索します。時間単位に応じて、[単位] 列に次のいずれかを入力します。

excelTime
millisUnixTime
unixTime

どのようにすればデータベースの 2 つ以上の数値変数の時間動的動作/傾向を比較できますか。

[探索] メニューで [時間曲線] オプションを使用します。X 軸はデータベースで使用可能な時間関連の変数でなければなりません (一般的には、数値タイムスタンプまたはインデックス変数)。
時間曲線機能では、1 番目と 2 番目の Y 軸に複数の変数を描画できます。

樹形図

負 (赤) の相関関係とは何ですか。

負相関または逆相関は、1 つの変数が増加するのに対して他の変数が減少する度合いを示します。

正 (緑) の相関関係とは何ですか。

正相関または直接相関は、変数が並列に増減する度合いを示します。

モデル

どのようにすれば分析に最適なモデルを選択できますか。

モデルの種類は分析目的によって異なります。

教師ありまたは教師なし学習 (予測、探索、モニタリング)
入力パラメーターの型 (数値または記号)
教師あり学習の場合、予測する出力関数の種類 (回帰または分類)

詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

作成できるモデル数に制限はありますか。

いいえ。技術的な制限はありません。複数のモデルを並列に作成できます。[その他のアクション] > [関数として複製] を使用すると、モデルのコピーが作成されます。

いつ分類モデルを使用するのですか。

分類モデルは、出力変数 (または目標変数) が記号変数 (離散値) であるとき (例: High-Medium-Low、On-Off、Good-Bad) に使用します。

いつ回帰分析モデルを使用するのですか。

回帰分析モデルは、出力変数 (または目標変数) が数値変数 (連続値) であるときに使用します。

どのようにすればモデルの信頼性を確認できますか。

信頼できるモデルであることを確認するには、複数のステップを実行します。独立した学習セットとテストセットを作成し、平均二乗誤差と R2 値を評価して、出力または目標変数に対する予測を視覚化します。詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

どのようにすればモデルパラメーターを選択できますか。

詳細については、「DmA ユーザーガイド」をご覧ください。

どのようにすれば DATAmaestro でデータベースの変数間の依存度を評価できますか。

DATAmaestro には役立つ複数のツールがあります。

樹形図ツール ([探索] メニュー): このツールでは、樹形図 (階層クラスタリングツリー図) と相関行列 (相関係数値を示す表。各変数ペアにつき 1 つの相関係数) の両方が生成されます。この樹形図ツールは数値変数でのみ動作します。特定の KPI 変数を考えると、樹形図の出力は、KPI に関連付けられていると見なされる変数 (KPI に影響する可能性がある変数) を示します。ヒント：対応する変数ペアの散布図を描画して得られた最も高い相関係数値については、物理的な理由を必ず確認してください。詳細については、「DmA ユーザーガイド - 樹形図」を参照してください。
エクストラツリーツール ([モデル ] メニュー) も興味深いツールであり、樹形図の代わりに使用できます。KPI または出力変数に関する最も重要な変数のパレート図が生成されます。詳細については、「DmA ユーザーガイド - モデル」を参照してください。

どのようにすればデータベースにかなり同質のレコード (プロダクションレジームが 1 つしかないかなり安定したプロセスとなるレコード) または異質のレコード (一時的な期間と複数のプロダクションレジームのレコード) が含まれていることを確認できますか。

この検証を支援するため、DATAmaestro は 2 つの興味深いツールを提案します。PCA と K平均法です。

主成分分析ツール ([変換] メニュー) では、データベースにあるばらつきがハイライトされます。2 つの成分を作成し、散布図に描画すると、レコードの同質性 (一般的に、オブジェクトは散布図でかなり小さく集まった点の雲を形成)、または逆に、レコードの異質性 (オブジェクトはかなり拡大した点の雲/異なる点の雲を形成) を簡単に確認できます。詳細については、「DmA ユーザーガイド - 変換」を参照してください。
K平均法ツール ([モデル] メニュー) は、クラスターと呼ばれる同質のポイントから成る複数 (2、3 以上) のグループに、データベースを分割しようとします。詳細については、「DmA ユーザーガイド - クラスタリングモデル」を参照してください。
PCA も K平均法も数値変数でのみ動作します。

どのようにすればモデルをエクスポートできますか。

モデルが作成されると、[その他のアクション] で [エクスポート] を選択できます。エクスポート機能では、Excel レポートなどの外部環境で統合される機能が生成されます。すべえのモデルにこの機能が搭載されているわけではありません。詳細については「DmA ユーザーガイドモデル」をご覧ください。

特定のパラメーター制約に基づいて、「制約」またはルールを決定木に追加できますか。

ユーザーは木を編集して、決定をノードに強制的に適用できます (逆も同様)。

関数をエクスポートして、制約に基づいてルールを適応します。
オブジェクトセットを作成し、制約を満たさないデータを削除します。
この決定木は履歴データに基づいているため、実際に発生したイベントのみを対象とします。このため、制約が常に存在する場合、データが制約と同じになります。

エクスポート

DATAmaestro では、多数の変換をデータベースに適用しました (範囲外および異常値のオブジェクトのフィルタリング、新しい属性の作成、興味深い予測モデルの構築など)。レポートのニーズのため、この変換されたデータベースのサブセットをエクスポートしたいと思います。可能ですか。

もちろんです。[レポート] メニューの [データのエクスポート] を使用して、関心のあるデータサブセットをエクスポートできます。オブジェクトセットと任意のサブセットを定義する属性の両方を選択し、[表示] ボタンをクリックしてから、[その他のアクション] リストで提案された [ダウンロード] 項目をクリックするだけです。エクスポートされたデータサブセットは CSV ファイルであり、Exce または他の一般的なレポートツールで利用できます。

どのようにすれば分析 (グラフ) をエクスポートできますか。

グラフが作成された後は、[その他のアクション] メニューから [グラフのエクスポート] を選択できます (右上)。次の 3 つの形式があります。SVG、PNG、PDF

DmL - DATAmaestro Lake

一般

タグとは何ですか。

タグとは、DATAmaestro Lake または他の一般的なヒストリアン内の変数、パラメーター、列に付けられた名前です。一定期間 1 つの同じタグに対する値が記録されると言われています。

DmLake では関数を計算できますか。

はい。管理者ユーザーが「算出タグ」を計算するための高度な機能があります。詳細については、システム管理者またはPepite サポートチームまでお問い合わせください。

「データの表示」ではどのような処理が実行されますか。

[表示] タブには、DmLake ですばやくデータを探索するための 3 つの機能があります。

傾向 - 以前の時間曲線を視覚化できます。
未加工データ - 最大 16 個のタグの記録値を表示できます。表示される値は、選択した値の最低頻度に対応します。
統計情報 - DmLake に格納されたデータに関する有用な統計情報が表示されます (例: タグが記録された期間、記録された値の数、欠測値の数、平均値、最小値、最大値など)。

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ログイン

パスワードを忘れてしまった場合はどうすればよいですか。

Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

異なるログインオプション (Google、Microsoft、Pepite) とは何ですか。

Pepite アカウント (既定): Pepite によって作成された、DATAmaestro 固有のアカウント。パスワードは Pepite が管理します。
Google/Microsoft: 既存の電子メールアカウントに基づくアカウント。この認証方法で DATAmaestro にアクセスするには、Google/Microsoft にログインする必要があります。パスワードは Google/Microsoft が管理します。

どのようにすれば新しいアカウントを作成できますか。

新しいアカウントを作成するには、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

どのようにすればパスワードをリセットできますか。

Pepite アカウント: ログインページで [Pepite アカウント] を選択し、ユーザー名と既存のパスワードを入力します。[パスワードの変更] を選択します。次の 2 つのフィールドが表示されます。[新しいパスワード] と [新しいパスワードの再入力]。両方のフィールドに新しいパスワードを入力し、[ログイン] を選択します。パスワードが更新されました。
Google アカウント: 標準の手順に従い、Google アカウントまたは Gmail のパスワードを更新します。完了したら、この新しいパスワードで Gmail または Google アカウントにログインします。その後、DATAmaestro にログインできます。
Microsoft アカウント: 標準の手順に従い、Microsoft のパスワードを更新します。完了したら、この新しいパスワードで Microsoft アカウントにログインします。その後、DATAmaestro にログインできます。

Google アカウントが動作しません。どうすればよいですか。

Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

Pepite アカウントが動作しません。どうすればよいですか。

Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

インポート

DmLake にアップロード可能なデータファイル形式はどれですか。

DmLake ではカンマ区切り値 (.csv) ファイル形式を使用できます。

どのようにすればファイルを .csv 形式で保存できますか。

Excel で、[名前を付けて保存] を選択し、ファイル形式オプションのリストで [CSV UTF-8 (カンマ区切り値) (.csv)] (推奨) または [カンマ区切り値 (.csv)] を選択します。
CSV ファイルとして保存する前に、Excel シートからすべての式を削除することをお勧めします。

どのようにすればDmLake にデータファイルをアップロードできますか。

ファイルが CSV 形式で保存された後、DATAmaestro アカウント (Pepite、Google、Microsoft アカウント) を使用して、DmLakeに接続します。[インポート] メニューに移動します。詳細については、「DmLake ユーザーガイド - インポート」の「データのインポート」を参照してください。

どのようにすれば DmLake にヒストリアン/データソースを接続できますか。

ヒストリアン/データソースから DmLake への自動データストリーミングの場合、カスタム DmCollector を実装する必要があります。詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

日付列はどの形式にする必要がありますか。

次の日付形式は現在サポートされていますか。

Excel 時間
Excel for Mac 時間
Unix (秒)
Unix 時間 (ミリ秒)
テキスト時間 (例： 10/12/2017 10:25)

注記 : [Excel 時間] または [Excel for Mac 時間] を使用する場合は、.csv ファイルとして保存する前に、セルに十分な小数点が表示されるのを確認することをお勧めします (小数点第 12 位を推奨)。これで正確で正しい時間が DmLake にアップロードされます。

DmLake にアップロードできるファイルの最大サイズはどのくらいですか。

技術的なファイルサイズの上限はありません。

DmLake ではデータをマージできますか。たとえば、分析用に毎月のデータが (別々のファイルに) あります。どのようにすればこのデータを 1 つのファイルに連結できますか。

DmLake は時間データベースであり、日時に基づいてデータを連結できます。各ファイルが別の月に対応するときにデータを連結するには、時系列でデータを同じ DmLake ディレクトリ (フォルダー) にアップロードし、変数名がファイル全体で一致することを確認します。DmLake は、各月のデータが 1 つの完全なデータセットにマージされることを保証します。データアップロードの詳細については、「DmLake ユーザーガイド」を参照してくださいアップロード。

ファイルのインポートが動作しません。次の般的なミスを確認してください。

ファイルがカンマ区切り値 (CSV) ファイルで保存されている
日付形式を確認する - 「日付列はどの形式にする必要がありますか。」を参照してください。
時系列を確認する - データが時系列に並んでいることを確認する
時系列にデータをアップロードできない場合は、[既存の値をスキップ] を有効にします。

文字セットとは何ですか。

文字セットまたは文字エンコーディングは、HTML ページを正しく表示するために、使用するテキスト形式を Web ブラウザーに指示します。

区切り文字とは何ですか。

区切り文字は .csv ファイルの列を区切るために使用される記号です。一般的にはカンマが使用されますが、セミコロン、スラッシュなどの区切り文字も使用されます。

「欧州/ブリュッセル」タイムゾーンと「+02:00」タイムゾーンの違いは何ですか。

「欧州/ブリュッセル」は地域タイムゾーンの例です。この形式は、夏時間の変更を含む、ローカル時刻を示すシステムのデータのときに使用されます。
+02:00 は固定オフセットの例です。この形式は、夏時間を考慮せずしないシステムのデータで使用されます。「壁時計時刻」(実時間) は表示されません。
注記: これらのオプションは、夏時間の変更がないタイムゾーンでは同じです。

[既存の値をスキップ] オプションではどのような処理が行われますか。

(特定の時間に) 他のデータがすでに特定のディレクトリにアップロードされている場合、同じディレクトリの新しいインポートは既存の値をスキップします (置換しない)。

「日付を保存しています (完了)」というエラーが表示されました。どうすればよいですか。

[既存の値をスキップ] を有効にして、[読み取り] を選択します。この場合、既存の値は再読み込みまたは置換されません。

「追加」モードと「リセット」モードの違いは何ですか。

「追加」モードでは新しいデータをディレクトリに追加します (新しい行または新しい列)。以前にアップロードされた情報は置換されません。
「リセット」は (特定のタグの) 既存の情報を置換し、新しいデータを入力します。

例: 2016 年 1 月の生産データをすでにアップロードした場合に、2016 年のすべての生産データをアップロードします。「リセット」モードでは最初に 2016 年 1 月のデータが削除され、その後にすべての 2016 年の生産データがアップロードされます。

ディレクトリとは何ですか。

DmLake ディレクトリはコンピューターのフォルダーと同じです。データを整理しておくために、次の方法に基づいてデータをディレクトリにアップロードすることをお勧めします。

1/ 場所 (サイト、国、プロセス単位、装置)

2/ データソース (ヒストリアン、LIMS など)

3/ データ型 (手動アップロード、DmCollector 自動データアップロード)

「基本ディレクトリ」と「新しいディレクトリ」の違いは何ですか。

「基本ディレクトリ」は DmLake 内の既存の「フォルダー」です。「新しいディレクトリ」はその「基本ディレクトリ」内のサブフォルダーを示します。

一度に複数のファイルをアップロードできますか。

いいえ。各ファイルに正確な設定を指定する必要があるため、複数のファイルを一度にアップロードすることはできません。サポートについては、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

傾向

なぜ開始日がブロックされるのですか。

範囲 (1 週間、1 か月、1 年) が定義されているときには、終了日のみを変更できます。開始日は要求された範囲に応じて適応されます。

方法の違いにはどのような意味がありますか。

方法が異なると、データ視覚化が少し変わります。たとえば、平均法が選択されると、表示されるデータは平均値を表します。それに対し、最小値法が選択された場合、表示されるデータは記録された最小値を表します。

どのようにすれば変数を傾向に追加できますか。

左下で [+ 傾向の追加] ボタンをクリックして、変数を選択します。詳細については、『ユーザーガイド』を参照してください。

異なるディレクトリの変数を視覚化できますか。

はい。ディレクトリへのアクセス権があれば、異なるディレクトリ (フォルダー) の変数をまとめて視覚化できます。サンプリングレートが異なる場合でも可能です。

変数に値「Infinity」が設定されているのはなぜですか。

Infinity は、選択した時間範囲に変数のデータがないことを示します。時間をズームアウトするか前後に移動すると、変数のデータが記録されているかどうかを確認できます。

どのようにズームアウトするのですか。

[+ 傾向の追加] ボタンの横にある、左下の拡大鏡をクリックし続けます。

DmLake で傾向グラフを保存できますか。

DATAmaestro ダッシュボード (DmD) を使用すればできます。「DmA ユーザーガイド」を参照してください。

DmLake で傾向グラフのテンプレートを保存できますか。

現段階では、この機能は提供されていません。将来のバージョンの DmLake でリリースされる予定です。

未加工データ

開始日を入力する必要がありますか。

いいえ。開始日がない場合は、最初のデータポイントの未加工データが表示されます。

どのようにすれば異なるディレクトリの変数の未加工データを表示できますか。

左側のエディターでドロップダウンリストからディレクトリを選択し、必要な変数を選択してから、右側の矢印をクリックして、右側のエディターに移動します。任意の各ディレクトリでこの手順を繰り返します。詳細については「DmL ユーザーガイド」を参照してください。

日付は何を意味するのですか (例: +02:00)。

これはデータのタイムゾーン (例: +02:00) を示します。たとえば、2017-07-15 10:00:00.000 +0200 は、中央ヨーロッパの 2017 年 7 月 15 日 10:00am を表します。

統計情報

日付範囲を選択する必要がありますか。

いいえ。日付範囲が選択されていない場合、統計情報は、選択した変数で使用可能なデータ範囲全体を対象とします。

欠測数があるのはなぜですか。

ゼロより大きい欠測数は、記録されていないデータポイント数を示します。空のセルでデータがアップロードされたか、データヒストリアンが欠測値を記録したときには、この状況が発生する場合があります。

エクスポート

スナップ、平均などの方法の違いは何ですか。

サンプリング方法は。抽出前にデータに対して実行する集約 (該当する場合) を定義します。次の表は各方法の概要を示します。

方法	説明
スナップ	各間隔の瞬時値が抽出され、集約は行われません。
平均	各期間または時間帯の数学的平均値
補間	前の値と次の値の間の数学的補間
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 (記号タグの際に有用)。
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。
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。

なぜ開始日がフリーズされるのですか。

範囲 (1 週間、1 か月、1 年) が定義されているときには、終了日のみを変更できます。開始日は要求された範囲に応じて適応されます。

なぜ未加工データを抽出できないのですか。

現在この機能は制限されています。詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

頻度とデータソースが異なるソースがあります。どのようにすればマージできますか。

すべてのデータは、DmL から同じディレクトリまたは異なるディレクトリにアップロードできます。
次に、DmL エクスポート機能を使用して、異なる頻度のデータを異なるソースから分析用に抽出できます。

複数のディレクトリからデータをエクスポートできますか。

はい。ディレクトリへのアクセス権があれば、異なるディレクトリ (フォルダー) の変数をまとめてエクスポートできます。サンプリングレートが異なる場合でも可能です。日付、サンプリング方法、期間により、分析に対応したシンプルな表形式にデータを整理できます。

.dmff ファイルとは何ですか。

DATAmaestro File Format (DMFF) はすべての DATAmaestro アプリケーション用のカスタムファイル形式であり、特にビッグデータアナリティクスを高速化する目的で設計されています。

.csv ファイルをエクスポートできますか。

.csv ファイルをエクスポートするには、まず、データを DATAmaestro Analytics にエクスポートしてから、.csv ファイルとしてダウンロードする必要があります。

一度に抽出できる最大タグ数はいくつですか。

技術的な上限はありません。

抽出する時間範囲に制限はありますか。

技術的な上限はありません。

ワークスペースにアクセスできません。どうすればよいですか。

ワークスペース所有者の許可を得てから、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

「ワークスペース」と「プロジェクト」の違いは何ですか。

ワークスペースはフォルダーと同じです。プロジェクトはフォルダー内のファイルと同じです。

どのようにすればデータを削除できますか。

この機能はプラットフォーム管理者に制限されています。データを削除するには、ローカル管理者に問い合わせるか、ワークスペース所有者を得てからPepite サポートチームまでお問い合わせください。
管理者の場合は、[管理] -> [タグ管理] メニューからデータを削除できます。詳細については、「DmL ユーザーガイド - タグ管理」を参照してください。

どのようにすれば変数を別のワークスペースに移動できますか。

この機能は制限されています。変数を移動するには、ワークスペース所有者の許可を得てから、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

ディレクトリごとに追加できる変数はいくつですか。

技術的な制限はありません。ただし、最適なパフォーマンスのため、サブディレクトリを作成してデータを整理し、各ディレクトリの変数を 2000～3000 に制限することをお勧めします。

どのようにすれば定期的に繰り返されるエクスポートを設定できますか (自動抽出)。

この機能はプラットフォーム管理者に制限されています。ローカル管理者またはPepite サポートチームまでお問い合わせください。
管理者の場合は、[管理] -> [DATAmaestro Analytics へのエクスポート] メニューから反復エクスポートを作成できます。詳細については、「DmL ユーザーガイド - DmA へのエクスポート」を参照してください。

サードパーティプラットフォームにエクスポートできますか。

サードパーティプラットフォーム (Excel、Python、R など) にエクスポートするための複数のオプションが用意されています。詳細については、Pepite サポートチームまでお問い合わせください。

[ダウンロード] ボタンはどのような処理を実行しますか。

ダウンロードボタンを使用すると、ローカルコンピュータードライブにある選択したデータとデータ範囲の .dmff ファイルがダウンロードされます。

どの期間を使用すべきですか。

期間はサンプリングレートとも呼ばれますが、選択した変数の頻度によって異なります。選択した変数が日次値の場合、1 日 (1d) 未満の期間は役に立ちません。また、期間は分析するプロセスのダイナミクスと慣性によっても異なります。選択した変数が毎秒測定されても、プロセスの変更が数時間かけてゆっくりと発生する場合は、秒や分といった期間は適切ではありません。変数とプロセスのダイナミクスに最適な期間を選択してください。

どの方法を使用すべきですか。

実行するプロセスと分析の種類に基づいて方法を選択します。たとえば、エネルギー効率を分析するには、一般的に平均法が使用されます。

どのように期間の書式を設定するのですか。

期間は次の 2 つの方法で選択できます。

ミリ秒で期間値を入力する (例: 5 分 = 300000)
短縮形で入力する (例: 5 分 = 5m)
詳細については、「DmL ユーザーガイド」を参照してください。

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