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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

 

今回は、1 つの検索条件に一致するセルの個数を返すCOUNTIF関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

2月の最高気温が「3度以下とそれ以上の都市数を取得する手順

確認します。

 

 

 

まずは、Excel関数の操作を確認します。

 

 

もととなる Excel表(都市別最高気温ー表)と

COUNTIF関数で求めた「2月の最高気温が3度以下」と

2月の最高気温が3度を超える」結果(セルの個数)をご覧ください。

各都市の 2月(C列)を参照しています。

 

Excelとの比較15.png 

 

ここでのポイントは、

各都市の最高気温文字で入力されているため、

COUNTIF関数中の 3度以上か否かの判定を

3」ではなく「003」の文字で入力している点です。

 

 

 

次回は、cellular space DiX での操作を確認します。

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

 

今回は、セル範囲または配列の行数を返す「ROW関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表に「連番(重複しない番号)を1から振る手順 を確認します。

 

 

まずは、Excel関数の操作を確認します。

 

 

もととなる Excel表(都市別最高気温ー表)の A列に ROW関数 を設定します。

 

Excelとの比較31.png 

 

ここでのポイントは、

参照してるセルから マイナス1 をする点です。

見出し行の行数(=1)を引いています。

マイナス1 を行わないと ROW関数の結果は「2」から始まります。

 

 

 

では、cellular space DiX での操作を確認しましょう。

 

プロセスの流れをご覧ください。↓

ポイントは【ナンバリング】です。

 

Excelとの比較32.png

 

【ファイル設定】では、

使用するExcel表(都市別最高気温ー表)を設定します。 ※先のExcel表と同じです。

 

 

【縦結合】は、そのまま設定します。

 

 

【ナンバリング】エレメントを追加します。

ここで「連番(重複しない番号)を1から振ります。

 

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較33.png

 

左側に1からはじまる連番を追加しました。

Excel の ROW関数のように、見出し行の考慮は必要ありません。

 

 

このように簡単に連番を追加することができます。

お試しください。

 

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

今回は、最大値を求めるのに便利な「MAX関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 4回目】MAX関数 (1-2)

 

 

今回は、cellular space DiX 月別の最高気温を取得する手順 を確認します。

 

 

 

2つプロセスを作成します。

1つめのプロセスで、

マトリクスとなっている、Excel表(都市別最高気温ー表)を都市名別に分割します。

 

2つめのプロセスで、

1つめのプロセスの結果データから最高気温(=最大値)を求めます。

 

 

 

使用するExcel表(都市別最高気温ー表)はこちら ↓ ※前回のExcel表と同じです。

Excelとの比較02.png

 

 

 

■1つめのプロセス

 マトリクスとなっている Excel表(都市別最高気温ー表)を都市名別に分割します。

  

プロセスはこちら ↓

Excelとの比較10.png

 

【ファイル設定】で、Excel表を入力ファイルとして設定します。

【縦結合】は、そのまま設定します。

  

  

【グループ化解除】エレメントを追加します。

以下のとおりに設定します。

Excelとの比較11.png

 

 

結果をごらんください。

マトリクス表を「都市名」で分割しました。

Excelとの比較12.png

 

 

  

■2つめのプロセス

 1つめのプロセスの結果データから最高気温(=最大値)を求めます。  

 

プロセスはこちら ↓

Excelとの比較13.png

 

【ファイル設定】で、1つ目のプロセスの結果を入力ファイルとして設定します。

【縦結合】は、そのまま設定します。

【集計】で、月別の最高気温を求めます

 

 

 

最終結果をごらんください。

月別の最高気温を取得しました。 ※前回の結果と比較してみてください!

Excelとの比較14.png

 

 

 

cellular space DiX では、用途にあわせて、簡単に結果の表示を変えることができます。

 

お試しください。

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

今回は、最大値を求めるのに便利な「MAX関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 3回目】MAX関数 (1-1)

 

 

今回は、cellular space DiX で結果を取得 した結果を確認します。

 

 

 

使用するExcel表都市別最高気温ー表)はこちら ↓ ※前回のExcel表と同じです。

Excelとの比較02.png

 

 

 

Excel表から cellular space DiX で結果を取得

 (今回は、各都市名の横に全都市の最高気温を取得します。)

  

プロセスはこちら ↓

Excelとの比較07.png

 

【ファイル設定】で、Excel表を入力ファイルとして設定します。

 

【縦結合】は、そのまま設定します。

  

 

【集計】エレメントを追加します。

[集計キー]は「都市名」とします。

Excelとの比較08.png

 

[集計属性]に 最高気温を求める 「2月」と「4月」をドラッグ&ドロップ後に、

黄色の [新規属性]パネルを 2つ追加(ドラッグ&ドロップ)します。

 

[新規属性]パネル内容は、

【関数処理】→ UnitMax とし、[対象属性]に 最高気温を求める各月を設定します。

  

 

 

結果をごらんください。

Excelとの比較09.png

  

Excel の MAX 関数 とほぼ同じ結果を得られました。

 

「2月の最高気温」は、想定通りの 27℃ となっています。

これは、cellular space DiX では

2月の内容を(内部処理で)数値として扱うことができたためです。

 

 

 

対象となる都市を増やす際は、

【ファイル設定】の「都市別最高気温ー表」に、都市別の最高気温の行を追加します。

 

Excel 関数の場合、MAX 関数の範囲指定の見直しが発生することもありますが、

cellular space DiX では、そのような操作は必要ありません。

 

 

 

今回は、各都市名の横に全都市の最高気温を出力しました。

 

次回は、cellular space DiX 月別の最高気温を取得する手順をご説明いたします。

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

今回は、最大値を求めるのに便利な「MAX関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表(都市別最高気温ー表)の 2月 と 4月 の最高気温を求めます。

Excelとの比較06.png

 

 

■Excel表から Excel関数:MAX で結果を取得 

 

Excel表から結果を取得します。

結果を表示するセル(C10 と E10セル)に関数を入力しました。

 

 

C10セル( 2月の最大値)「=MAX(C3:C6)」

⇒ 結果は「0」、想定では「27℃」でしたが。。。

 理由は、数値を文字として入力しているため、MAX関数 が機能しないためです。

 

E10セル(4月の最大値)「=MAX(E3:E6)」

⇒ 結果は「28」

 

 

 

 

次回は、cellular space DiX で結果を取得 した結果を確認します。

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

今回は、表を検索するのに便利な「INDEX と MATCH関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 1回目】INDEX+MATCH関数 (1)

 

 

今回は、cellular space DiX で結果を取得 した結果を確認します。

 

 

 

使用するExcel表(都市別最高気温ー表)はこちら ↓ ※前回のExcel表と同じです。

Excelとの比較02.png

 

都市名と月の指定はこちら ↓

※指定する内容は、前回のExcel表と同じが、今回は別ファイルにしてあります。

Excelとの比較03.png

 

 

■Excel表から cellular space DiX で結果を取得 

  

【ファイル設定】で、2つの表を入力ファイルとして設定します。

【縦結合】で、サブジョイン機能を使います。「都市名」を結合キーとします。

  

 

プロセスはこちら ↓

Excelとの比較04.png

これであれば、後から見てもわかりやすいかと思われます。

なお、当プロセスはマウス操作のみで組み立てています。

  

  

 

結果をごらんください。

Excelとの比較05.png

  

Excel の MATCHINDEX 関数 と同じ結果を得られました。

 

都市名が「千葉」は ⇒ カラ、特別な考慮無しです!

都市名が「東京」の 2月 は ⇒ 10℃

 

 

別の 都市名 の結果を得たい場合は、

【ファイル設定】の「都市別最高気温ー検索」を書き換えるだけです。

 

検査対象を増やす際は、

【ファイル設定】の「都市別最高気温ー」に、都市の最高気温の行を追加します。

Excel 関数の場合、INDEX や MATCH 関数の範囲指定の見直しが発生しますが、

cellular space DiX では、そのような操作は必要ありません。

 

 

 

お試しください。

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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cellular space DiX と Excel関数 の比較についてご紹介いたします。

 

今回は、表を検索するのに便利な「INDEX と MATCH関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表(都市別最高気温ー表、A2からM6)があります。

 

都市名と月を指定して(都市と月の気温を検索、A10からB12)、

Excel表からの結果を F11 や F12セルに取得します。

 

Excelとの比較01.png

 

 

■Excel表から Excel関数(INDEX と MATCH)で結果を取得 

 

都市名と月を指定した内容(都市と月の気温を検索、A10からB12) をもとに、

結果を表示するセル(F11とF12セル)に関数を入力しました。

 

F11セル「=IFERROR(INDEX(A3:M6,MATCH(A11,A3:A6,0),MATCH(B11,A2:M2,0)),"") 」

F12セル「=IFERROR(INDEX(A3:M6,MATCH(A12,A3:A6,0),MATCH(B12,A2:M2,0)),"")」

  

都市名が「千葉」は・・・

Excel表に該当する都市が無いため、結果を取得できません。

 

都市名が「東京」の 2月 は・・・

Excel表の C3 セルの内容を取得しました。 ⇒ 10℃

 

 

今回使用した関数は、3つ。

MATCH:検査値と一致する様相の配列内での相対的な位置を表す数値を返します。

INDEX:指定されたセルの参照を返します。

IFERROR: 該当する都市が無い場合「#N/A」を表示させないため使用しました。

 

MATCHINDEX 関数で、都市名 と 月 を検査しています。

 

関数の中に関数が入力されていて、

後から見るとわかりにくいかもしれませんね。。。

 

 

 

 

次回は、cellular space DiX で結果を取得 した結果を確認します。

 

 

 

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【スケジューラ】画面で、[結果]が「エラー」となった際の

原因調査手順をご説明いたします。

 

 

 

原因調査手順は簡単です。

 

【プロセスフィールド】画面で、エラーとなったプロセス(XML)ファイルを開いてください。

プロセス(XML)ファイル開く際に、エラー原因を表示します。

 

 

流れは、下図をご覧ください。↓

スケジューラ11.png

  スケジューラ12.png 

この例では・・・

「【ファイル設定】で設定した入力ファイルが存在しない」旨の

メッセージを表示していますね。

 

 

 

エラー原因がわかりましたら、対処をお願いいたします。

 

 

 

「前回は問題なく実行できたのに・・・」となった際は、

【プロセスフィールド】画面に戻ってプロセス(XML)ファイルの確認をしましょう。

 

 

 

  

 

 

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パソコン交換時の よくあるお問い合わせ をご紹介いたします。

 

 

■お問い合わせ内容

 

【イメージデータビューア】での処理結果が想定通りでありません。

(パソコン交換前後で結果が異なっている?

 交換後のパソコンで[実行]後に出力したファイル内容は正しかった。)

 

どうしてですか?

 

 

 

■回答

 

【イメージデータビューア】で表示するための取得レコード数を

満たしていない可能性があります。

【イメージデータビューア】の【設定】画面の確認・設定をお願いします。

 

【イメージデータビューア】画面のメニューバー ⇒ 編集 ⇒ 設定 を選択すると

画面を開きます。

 

環境整備17.png

  

 

確認・設定1:[検索エレメントの反映] のチェック

 

【検索】エレメントの結果を反映させる場合は、チェックします。

 

 

確認・設定2:[イメージデータビューアで取得する行数]の調整

 

cellular space DiX が内部展開したレコードの先頭から

指定した表示行数の処理結果を表示します。

この行数が大きいと、表示までに時間がかかることがあります。

 

 

 

必要に応じ、

【イメージデータビューア】で 表示するための取得レコード数 の調整を行いましょう。

 

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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パソコン交換時の よくあるお問い合わせ をご紹介いたします。

 

 

■お問い合わせ内容

 

今まで使っていたパソコン(以下、旧パソコン)で、

[実行]しても問題なく完了していたのに、

新しいパソコン(以下、新パソコン)で、[実行]すると途中で止まっているように見える。

【スケジューラ】で実行しても同様の事象・・・。

 

入力ファイル(=【ファイル設定】で設定したファイル)は Excel で、

行数は多めである。

 

どうしてですか?

 

 

 

■回答

 

新パソコン で【システム設定】の確認・設定をお願いします。

旧パソコンと設定が異なっている可能性があります。

 

メニューバー ⇒ 編集 ⇒ システム設定 を選択すると画面を開きます。

 

環境整備16.png

  

 

確認・設定1:[メモリサイズ] の調整

 

適切なメモリサイズに調整します。

 

 

確認・設定2:[ExcelVBAでの読込]の選択

 

入力ファイルが、Excel とのことなので

今までにパソコンでお使いのDiXの【システム設定】は、

[ExcelVBAでの読込]を「使用する」を選択していたものと思われます。

「使用する」を選択します。

 

 

ExcelVBA機能の詳細はコチラ ⇒ 【システム設定 第4回】 ExcelVBAでの読込とは

 
 

 

【システム設定】を変更した際は、cellular space DiX の再起動を行います。

設定が反映されます。

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パソコン交換時の よくあるお問い合わせ をご紹介いたします。

 

 

■お問い合わせ内容

 

今まで使っていたパソコン(以下、旧パソコン)は、故障修理中で手元にありません。

または ・・・

既に、旧パソコンを廃棄してしまった。。。

 

新しいパソコン(以下、新パソコン)で cellular space DiX を今すぐ使いたい場合、

どうすればいいですか。

 

 

 

■回答

 

新パソコン で下記の操作をお願いします。

ブラウザを起動し、 コンシェルジュサイト にアクセスして パソコン交換 作業を行います。

  

アクセスする前に、

お手元にライセンス証書をご用意ください、ライセンスコードが記載されています。

 

 

操作1

コンシェルジュサイト へは、当サイト上部の [サポート] をクリックします。

ライセンスコードを入力し ログイン します。

環境整備15.png

 

 

操作2

ログイン後に、PCexchange.pngボタンをクリックします。

 

 

操作3

【パソコン交換作業】画面を表示したら、PCexchangeblue3.png ボタンをクリックします。


 

操作4

cellular space DiX アプリケーションをダウンロードし、インストールします。

続けて、初回アクティベーションを行います。

 

 

お試しください。

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パソコン交換時の よくあるお問い合わせ をご紹介いたします。

 

 

■お問い合わせ内容 

今まで使っていたパソコン(以下、旧パソコン)から

新しいパソコン(以下、新パソコン)にプロセスファイル一式をコピーするが、

「C:\DiX」フォルダはコピーしなくていいのか?

 

■回答 

Cドライブ直下の「DiXフォルダ」のコピー(移動)は必要ありません

このフォルダは cellular space DiX アプリケーションのフォルダです。

※ インストール時に自動作成するフォルダです。



辞書機能をお使いでしたら、

「C:\DiX\dictionary」内の辞書ファイルのみ

新パソコンの同名フォルダにコピー(移動)してお使いください。

 

 

 

 

ご確認くださいませ。

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cellular space DiX をインストールしたパソコンを交換する際の具体的な操作を

ご説明いたします。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【パソコン交換 1回目】操作の流れについて

 

 

1)cellular space DiXプロセスファイル(XMLファイル)を保存しているフォルダを

  今までお使いのパソコン(以下、旧パソコン)から

  新しいパソコン(以下、新パソコン)にコピーします。

 

  [注意]新旧パソコンで同一フォルダ構成としてください。

 

2)新パソコンのブラウザを起動し、下記URLの【コンシェルジュ】にアクセスします。

 

  https://lic.cellulardatasystem.com/concierge/

  [ライセンスコード] を入力し、ログインすると【コンシェルジュ】画面を開きます。

 

 

  または、当サイト上部の [サポート] をクリックします。

環境整備15.png

  

  [ライセンスコード] の確認方法はこちら

    ⇒ 【困ったときのために】ライセンスコードの確認

  

3)【コンシェルジュ】の [パソコン交換] をクリックし、

  画面の指示にしたがい操作をお願いいたします。

環境整備14.pngのサムネイル画像

 

  当画面で、アクティベーション解除 と cellular space DiX のインストールを行います。

  アクティベーション解除後は、今までのパソコンで cellular space DiX は、

  お使いいただけません。

 

  ※ インストール時の警告メッセージについてはこちら

    ⇒ 【インストール 番外編】インストール時のメッセージ

 

4)新パソコンで cellular space DiX を起動し、初回アクティベーションを行います。

  [ライセンスコード]を入力します。

 

  ※ アクティベーションできない方はこちらをご覧ください。

    ⇒ 【インストール 第4回】アクティベーションが行えない場合の操作

 

5)辞書機能をお使いの方のみ

  旧パソコンの「C:\DiX\dictionary」内の辞書ファイルを

  新パソコンの同名フォルダにコピーします。

 

6)旧パソコンの cellular space DiXアンインストールします。

 

 

 

 

ご確認くださいませ。

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cellular space DiX をインストールしたパソコンを交換する際の流れを

ご説明いたします。

 

 

1)今までのパソコンでお使いの cellular space DiX

  プロセスファイル(XMLファイル)を新しいパソコンに移します。

 

2)アクティベーション解除を行います。

  インストールされたマシン(パソコン)の個体情報を解除(=リセット)します。

  解除後は、今までのパソコンで cellular space DiX は、お使いいただけません。

   

3)新しいパソコンに cellular space DiXインストールします。

 その後、起動し初回アクティベーションを行います。 

 

4)辞書機能をお使いの方のみ、辞書ファイルを新しいパソコンに移します。

 

5)旧パソコンの cellular space DiXアンインストールします。

 

 

 

 

具体的な操作手順は、次回ご説明いたします。

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cellular space DiX をアンインストールする手順をご説明いたします。

 

 

 

アンインストールは、コントロールパネル から削除します。

 

OSのバージョンにより表記がことなります。

「プログラムと機能」(Windows7)や「アプリと機能」(Windows10)で操作します。

 

  環境整備13.png

 

 

cellular space DiX を選択し、アンインストールを行います。 

画面の指示にしたがい操作をお願いいたします。 

 

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32桁のライセンスコードの確認方法をご説明いたします。

確認方法は2つあります。

 

サポートにお問い合わせの際は、ライセンスコードをお知らせください。

 

 

【確認方法1】

ライセンス証書(Software License Certificate)に記載されています。

[ライセンスコード] 欄をご覧ください。

 

環境整備10.png 

 

【確認方法2】

cellular space DiX を起動します。

メニューの ヘルプ ⇒ DiX - XXX について- をクリックします。

[License Code] 欄をご覧ください。

 

環境整備11.png

 

 

ご確認くださいませ。

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インストール時に、

「Activation NG」

「認証サーバとの接続が行えないため、アクティベーションを有効にできません。」

 環境整備07.png

 

「再接続しますか?」 ※「はい」をクリックすると数回繰り返します。

 環境整備08.png

 

を表示することがあります。

 

 

このメッセージは、

過去の記事でもご紹介しています。 ⇒ 【インストール 第3回】トラブル対処方法

 

 

原因は、

ご使用の環境が、アプリケーションからネットワークへのアクセスを制限、となります。 

初回起動時のみ、インターネットへの接続が必要になります。)

 

アクセス制限環境である場合は、

オペレータによるアクティベーションとなりますので、

画面の指示にしたがい操作をお願いいたします。

 

 環境整備09-1.png

 

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2017年12月に 【コンシェルジュ】に[パソコン交換]機能 を追加しました。

 

 

今までは、パソコンを交換する際は、サポート宛にご連絡いただいていました。
今後は、【コンシェルジュ】サイトから、パソコン交換のための作業
ご自身で行えるようになります。
 
[補足]
cellular space DiX は、インストールされたパソコンの個体情報を管理しています。
そのため、パソコンを交換する際は、その情報を解除(=リセット)する必要があります。
 
 
 環境整備14.png
 
 
操作は簡単です。
【コンシェルジュ】サイトに接続していただき、
トップ画面下部の [パソコン交換] ボタンをクリックします。
画面の案内とおりに操作していただくことで、ご使用のパソコンを変更することができます。
 
 

banzai(透過)小.png

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アクティベーションについてご説明いたします 

 

 

アクティベーションとは、

ライセンスコードや有効期限などのチェックのため、

広域インターネットを用いて「cellular space DiX ライセンス認証サーバ」と通信するものです。

また、インストールされたマシンの個体情報を登録することにより、

お客様のライセンスが自動的に保護されます(補足1 参照)

 

(補足1)

お客様のライセンスコードを第三者が不正に入手しても起動できません。

なお、インストールされたマシンの交換などでライセンス情報をリセット

(アクティベーション解除)する場合は、所定の操作をお願いいたします。

 

 

このアクティベーションの通信は、初回起動時のみ必要です。

このため、インストール直後の起動時は、

広域インターネットにつなげておくようにお願いします。
 

 

なお、2回目以降の起動時には、

cellular space DiX の更新プログラムの有無をチェックするため

「cellular space DiX ライセンス認証サーバ」との通信が行われます。

これは、起動毎に1回のみ行われます。

更新情報をチェックするため、

広域インターネットにつなげておくようにお願いします。(補足2 参照)

 

(補足2)

アクティベーション完了後に通信を行いたくない場合は、

広域インターネットを切断していただいても問題ありません。

この場合、更新プログラムの確認は手動で行っていただく必要があります。

 

環境整備12.png

 

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パソコンのスリープ状態についてです。

 

 

処理を[実行]中に、パソコンがスリープ状態となると、

その実行を停止することがあります。

 

このよう場合、[実行]中は スリープ状態にならないようにパソコンの設定 をお願いします。 

 

とくに、【スケジューラ】画面で、

複数のプロセスファイル(XMLファイル)を実行し、完了までに時間がかかる場合は、

お気を付けください。

 

 

スリープ状態とは・・・

パソコンの動作を一時的に停止します。

Windowsのコントロールパネル の 電源オプション画面 で設定変更可能です。

 

以下は参考画面です。(Windows7)

環境整備06.png 

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よくあるお問い合わせです。

 

「【スケジューラ】画面で、前回実行したプロセスファイル(XMLファイル)を、

 そのまま実行したら結果がエラーとなった。原因は何か?」

との質問があります。

 

スケジューラ10.png

 

一番多い原因は、

各プロセスファイルで【ファイル設定】で設定した入力ファイルが存在しないケースです。

・ファイル名が異なる

・ファイルが存在しない。

・(入力ファイルがExcelの場合)シートが存在しない。

 

例えば、

入力ファイル.xlsx」を【ファイル設定】しているにも関わらず、

入力ファイル .xlsx にファイル名を変更した場合です。

※半角や全角スペースが含まれる。

 

 

 

「前回は問題なく実行できたのに・・・」となった際は、

【ファイル設定】で設定した入力ファイルをご確認ください。

 

 

 

  

 

 

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2017年10月24日に cellular space DiX DiX_ロゴなし_19.png がバージョンアップしました。

 

 

コンシェルジュサイトに接続していただき、
トップ画面の[アプリケーション] ⇒ [最新版アップデートパッケージダウンロード] から
バージョン1.4202 をダウンロードしてお使いください。

banzai(透過)小.png

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前回の続きです。

社内アンケートの重複回答分を確認します。 

 

 

 

手順は2つあります。

出力結果が異なるので、その後の用途にあわせてお選びください。

 ※ 今回は [社員番号]が「100」の方が 2回アンケートに回答しています。

 

 

(1) 【横結合】でまとめる場合

[重複する値の処理]で、「重複を除く」を選択します。

 

組合せ事例17.png

 

【横結合】の結果はこちら ↓

組合せ事例18.png

 

 

(2) 【集計】でまとめる場合

[集計属性]では「文字」を選択します。

 

組合せ事例19.png

  

【集計】の結果はこちら ↓

組合せ事例20.png

 

 

 

 

ご相談いただいた方は、

「社員名簿と結合し、社員の属性(部署など)の分析を行うので、

 "(1)【横結合】" で操作します。」とのことでした。

 

 補足:今回の結果を他のファイルと結合する際は、別のプロセスを作成します。 

 

 

 


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よくあるご相談事例をご紹介します。

 

cellular space DiX で 社内アンケート結果を集計されている方から、

「社員名簿と結合したところ、同じ社員が2行出力される。どうして?」

との質問がありました。

 

 

社内アンケート結果はこちら↓

組合せ事例15.png

 

 

 

社員名簿は重複登録はないとのことなので、

社内アンケート結果をデータプロファイリングの【データ品質ツール】

重複の有無を確認したところ...

2度、回答している社員がいらっしゃいました。

 

組合せ事例16.png

 

 

 

次回は、重複回答分をまとめます。

 

 


使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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インストールやアップデート時の

「WindowsによってPCが保護されました」メッセージについてです。

 

 

コンシェルジュサイトから、

[最新版アップデートパッケージダウンロード] や

[プレインストールパッケージダウンロード]で、

cellular space DiX のアプリケーションをダウンロード後にインストール(実行)すると、

以下のメッセージを表示することがあります。

 

「WindowsによってPCが保護されました

 Windows SmartScreenは認識されないアプリの起動を停止しました。このアプリを実行すると、PCに問題が起こる可能性があります。」

 

 

このメッセージは、Windows SmartScreenと呼ばれる機能が表示しているもので、

Microsoft社が安全性を確認できていない場合に表示しているメッセージであり、

必ずしも「ウィルス」や「悪意のあるソフトウェア」と言うわけではありません。

 

cellular space DiX は安全です。インストールを続行することが可能です。

 

 

■対処手順

 
1.「WindowsによってPCが保護されました ...」と

  メッセージが表示されたら『詳細情報』をクリックします。


2.メッセージの表示が切り替わり、

  [アプリ] と [発行元] を表示後に、[実行]をクリックします。


3.インストール処理が実行されます。

 

環境整備5.png

 

 

安心して最新版をお使いください。

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データクレンジング処理の[和文解析]のちょっと便利な機能をご紹介いたします。

和文解析は、記号などを取り除いて名寄せ(解析)することができます。

 

 

サンプルをご覧ください。

 

入力データは【ファイル設定】の下の表です。

ビル名に記号などが含まれています。。。

横結合76.png

 

 

【イメージデータビューア】で結果を確認します。

記号などを取り除いた内容で名寄せしました。

横結合77.png

 

 

 

簡易版クレンジング機能としてお試しください。

 

 

 

 

 

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【検索】エレメントの内容を

【イメージデータビューア】で表示するには設定が必要です。

 

 

具体的な設定をご覧ください。

 

【検索】エレメントの[検索条件式]をご覧ください。

「駅名」が「飯田橋」のデータのみを抽出したいのですが、

【イメージデータビューア】で確認すると【ファイル設定】した時のままの内容を表示します。

 

検索33.png

  

 

このような場合は、

【イメージデータビューア】の設定を確認します。

 

[検索を反映した表示]をチェックしましょう。

検索34.png

 

 

 

[設定]すると、【イメージデータビューア】の表示が変わります。 

「駅名」が「飯田橋」のデータを抽出しました。

検索35.png

 

 

 

想定通りの結果を表示しない場合は、設定をご確認ください。

 

 

 

 

 

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よくあるご相談を紹介します。

 

 

最近、「書籍として出版されているカタログデータと、自社データを紐付かないか?

というご相談が増えています。

 

 

書籍は、出版元に問い合わせると、

"電子化されたカタログデータ" として提供していただけることがあります。

 

それを「紐付け=くっつける=結合」したい、とのことですね。

 

 

"電子化されたカタログデータ" であれば、

cellular space DiX を使えば、ユーザー操作で自社データと紐付けすることができます!

 

 

 

 

今後、このような事例の操作などをご紹介する予定です。

 

 

 

 

 

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【集計】のユーザ辞書(推論)と 【関数処理】clusteringText のまとめです。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【集計の事例 第37回】ユーザ辞書(推論)とclusteringText(2)

 

 

 

【集計】のユーザ辞書(推論)と 【関数処理】clusteringText ですが、

推論割合を同じ割合にすれば、結果も同じになることがわかりました。

 

 

 

では、どのようなケースでこれらを使い分けるのか?です。

 

 

目安として・・・

間柄・同義語辞書(ユーザ辞書)を参照しながら名寄せしたい場合は、【集計】のユーザ辞書(推論)

すでに、名寄せする属性の値が整っているのであれば 【関数処理】clusteringText

  を選択します。

 

 

 

例えば、【集計】のユーザ辞書(推論)で 間柄・同義語辞書(ユーザ辞書)を参照しましょう。

 

設定した 間柄・同義語辞書の内容はコチラ↓

集計の事例91.png

 

 

【集計】エレメントの設定結果 を見てみましょう ↓

集計の事例92.png

 

 

「商品名」の "ピカピカバルーン 3000mm" は、

間柄・同義語辞書 の登録内容で、名寄せしています。

 ⇒【関数処理】clusteringText では名寄せできません!

 

 

 

このように、用途にあわせてつかいわけてください。

 

 

 

 

 

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【集計】のユーザ辞書(推論)と 【関数処理】clusteringText の違いの確認の続きです。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【集計の事例 第36回】ユーザ辞書(推論)とclusteringText(1)

 

 

  

では、【関数処理】clusteringText を見てみます。

 

 

プロセスをご覧ください。

【ファイル設定】→【縦結合】エレメントを追加します。ここまでは、前回と同じです。

(点線の箇所が前回と異なります。)

  

集計の事例87.png

 

 

続いて、【集計】エレメントを追加します。

 

ここで、【関数処理】clusteringText を追加し、「商品名」でクラスターを作成します。

割合は「70%」です。 

集計の事例88.png

 

 

さらに【横結合】エレメントを追加します。

ここでは、先の【集計】の【関数処理】clusteringText の結果で名寄せします。

これは、前回の結果と比較するための処理となります。

 

集計の事例89.png

 

 

 

結果はこちら ↓

集計の事例90.png

 

 

「商品名」に対し、

【関数処理】clusteringText を指定した属性で名寄せ していますね。

 

 

エレメントの組み合わせは異なりますが、

前回(【集計】のユーザ辞書(推論))と「同じ名寄せ結果」が得られました。

 

 

 

次回は、【集計】のユーザ辞書(推論)と【関数処理】clusteringText のまとめです。

 

 

 

 

 

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【集計】のユーザ辞書(推論)と 【関数処理】clusteringText の違いを確認します。

 

 

この2つの機能は、どちらも推論の割合を入力します。

動作や結果は「ほぼ同じ」となります。 

 

 

では違いは・・・

【集計】のユーザ辞書(推論)は、ユーザ辞書(間柄・同義語辞書)を参照します。

それに対し、【関数処理】clusteringText は参照しません。

 

 

 

では、実際のプロセスで結果を見てみましょう。

・どちらも推論割合は「70%」とします。

 

・「商品名」を名寄せします。

 

・入力ファイルはこちら↓

集計の事例83.png

 

 

 

まずは、【集計】のユーザ辞書(推論)を見てみます。

 

 

プロセスをご覧ください。

【ファイル設定】→【縦結合】エレメントを追加します。

【縦結合】は、そのまま設定します。

集計の事例84.png

 

 

続いて、【集計】エレメントを追加します。

 

ここで、[キー属性] に名寄せしたい「商品名」を指定し、

ユーザ辞書(推論)の70%を設定します。

 

集計の事例85.png

 

 

結果はこちら ↓

集計の事例86.png

 

 

似たような「商品名」で名寄せしましたね。

 

 

 

次回は、【関数処理】clusteringText での動作を見てみます。

 

 

 

 

 

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集計の具体的な事例のご紹介をいたします。

 

既存の属性を用いて、「識別コード」の属性を追加します。

具体的には、2つの属性の先頭2文字をくっつけて、新たな属性を追加します。

 

この追加した属性を参照すれば、

独自の分類ができるので、BIツールでの分析などに活用できるのではないでしょうか。

 

 

簡単なサンプルでご説明します。

 

入力データはこちら ↓

集計の事例78.png

 

 

新しい識別コードを作成する手順です。 

(1) 「コード」の先頭2文字を取得

(2) 「ヨミガナ」の先頭2文字を取得

(3) 「コード」と「ヨミガナ」の先頭2文字 をハイフンで接続

 

 

 

プロセスの流れで確認します。 

入力ファイルを【ファイル設定】し、そのまま【縦結合】します。

【ナンバリング】で重複しない連番を追加します。

そして、【集計】です。ここで、新しい識別コードを作成します。

 

集計の事例79.png

 

 

【集計】の内容をご覧ください。

(1)【関数処理】の left関数で「コード」の先頭2文字を取得します。

(2) 同様に、「ヨミガナ」の先頭2文字を取得します。

集計の事例80.png

 

 

仕上げに、

(3) 先頭2文字を取得した「コード」と「ヨミガナ」をハイフンで接続します。

 

集計の事例81.png

 

 

結果はこちら ↓

集計の事例82.png

 

 

このように、新しい識別コードを簡単に作成することができます。

さまざまな用途に応用できますね。

 

 

 

 

 

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ユーザー辞書の具体的な事例のご紹介をいたします。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【ユーザ辞書の事例 第12回】辞書を用いたコード振りなおし(1)

 

 

 

今回は【集計】の設定内容からご説明いたします。

 

【関数処理】を追加し、「コード」に対し replacedic関数 を指定します。

これで、先に作成した置換辞書を参照します。

 

ユーザ辞書の事例30.png

 

 

【集計】の後ろに【検索】エレメントで並べ替えをしましょう。

 

置換辞書で振りなおした「コード」順にします。

 

ユーザ辞書の事例31.png

 

 

結果をご覧ください。↓

 

ユーザ辞書の事例32.png

 

想定とおりに 「トウキョウ ー> シンジュク ー> シブヤ ー> カンダ」順に並びました。

 

 

 

このように、処理にあったコードに簡単に振りなおすこともできます。

 

さまざまな用途にご活用ください。

 

 

 

 

 

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ユーザー辞書の具体的な事例のご紹介をいたします。

 

 

「既存のコードを振りなおしたい。予め決めた地区順にしたい。」との

ご相談がありました。

 

 

提案した対応方法は・・・

 

案1)(振りなおす件数が少ないので)ユーザ辞書(置換辞書)で振りなおす。

案2)読み替え前後のコードを記したファイルを用意して、

  【縦結合】のサブジョイン機能で対応する。

です。

今回は 案1)での方法を見てみましょう。

 

 

簡単なサンプルでご説明します。

 

入力データはこちら ↓

集計の事例78.png

 

これを「トウキョウ ー> シンジュク ー> シブヤ ー> カンダ」順にコードを振りなおします。

 

 

コードを振り直しの手順です。 

(1) 「コード」を振りなおすための置換辞書を用意

(2) 【集計】の【関数処理】で置換辞書で「コード」を振りなおし(置換)

(3) 確認用に、【検索】で振りなおし(置換)後のコードで並べ替え

 

 

 

プロセスの流れで確認します。 

入力ファイルは【ファイル設定】し、そのまま【縦結合】します。

【ナンバリング】で重複しない連番を追加します。

「コード」を振りなおすための置換辞書を用意します。

【集計】の【関数処理】で「コード」を振りなおします。

 

集計の事例79.png

 

 

ここで、置換辞書を作成します。 

 

メニューバー ー> ユーザ辞書設定 ー> 置換辞書 を選択し、辞書画面を表示します。

 

以下のとおりに置換辞書を入力し、保存します。

 

ユーザ辞書の事例29.png

 

 

 

次回は【集計】の設定内容をご説明いたします。

 

 

 

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グループ化の具体的な事例のご紹介をいたします。

 

【グループ化】は、クロス集計をおこないます。

キーとなる列が複数選択できるほか、

値の対象となる列の要約統計量を取得することができます。

 

 

今回は、社員データから年齢と部門別の分布を確認します。

 

 

 

 

プロセスの流れで確認します。 

 

【ファイル設定】の下部の表が入力データです。

そのまま【縦結合】します。

続けて【グループ化】を追加します。

 

グループ化の事例08.png

 

 

「年齢」と「部門」別に社員の分布を確認します。

 

 

結果はこちら ↓

グループ化の事例09.png

 

開発部に 37歳の社員が二名 所属していることがわかりますね。

 

 

このように、【イメージデータビューア】画面で確認しながら、

簡単にクロス集計を行うことができます。

 

 

 

 

 

 

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【集計キー設定】画面の [集計方法] ユーザ辞書(推論)についてです。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【集計 第68回】 集計キー設定 集計方法・ユーザ辞書(推論β)その2

 

 

ご連絡が遅くなりましたが・・・

 

推論機能はパワーアップしています。

推論の割合をご自分で設定することができます。(5から95%の範囲です。)

割合の数値が大きくなるほど厳密に推論します。

また、ユーザー辞書を自動的に参照し、推論します。

 

 

プロセスの流れで確認します。 

集計165.png

  

 

【集計キー設定】画面での設定はこちら ↓

 

集計166.png

 

 

推論割合別の結果を見てみましょう。

 

まずは「50%」↓  

集計167.png  

 

 

続いて、少しゆるくします。「40%」 ↓

集計168.png

 

 

最後に、厳しめにします。「80%」 ↓

集計169.png

 

 

推論割合を変更すると、結果が変わることが確認できるかと思います。

 

 

ご使用用途により、推論割合を調整してお使いください。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

joinField

 

指定した属性の値を右端に追加します。

[値の間の接続因子]は、【縦結合】⇒【表示属性抽出設定】画面の同名箇所と同じです。 

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

属性「都道府県」と「属性A」と「属性B」をスラッシュで結合します。

 

関数処理270.png

  

 

 

結果はコチラ↓  

関数処理271.png  

 

各属性値をスラッシュ(/)で結合しました。

値がない属性は、スラッシュが詰まっていることがわかりますね。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

copyTopRowConjunction

 

連動する属性と連動して、属性値がカラの場合、1つ上のレコードの値をコピーします。

 

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

「色」をコピーします。その際に「商品名」と連動します。・・・ 基本色を"12色"とします。

該当する一つ上の属性が無い場合は「12色」を設定します。

 

比較するために、copyTopRow関数 の結果も見てみます。

 

関数処理268.png

  

 

 

結果はコチラ↓  

関数処理269.png  

 

copyTopRow関数 では、無条件に一つ上の属性値をコピーしています。

基本色は "12色" なので、No2 や No5 や No9 は想定通りに設定されていません

 

それに対し、

copyTopRowConjunction関数 の結果は、一つ上の「色」がカラでも、

「商品名」と連動しているので商品名が変わっていれば、

基本色の "12色" を設定しています。

 

copyTopRow関数 と copyTopRowConjunction関数 の結果を見比べてください。

 

copyTopRow関数 の結果はこちら ⇒ 【関数処理 第116回】1つ上のレコード値コピー(copyTopRow)

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

copyTopRow

 

属性値がカラの場合、1つ上のレコードの値をコピーします。

 

 

主にExcelのセル結合を解除した状態の値を想定しています。

今回は以下のExcelを使います。属性「商品名」はセル接合しています。

 

関数処理267.png

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

「商品名」をコピーします。

該当する一つ上の属性が無い場合は「×」を設定します。

 

関数処理265.png

  

 

結果はコチラ↓  

関数処理266.png  

 

【ファイル設定】時に、セル結合が解除されるので、

属性「商品名」の値が未入力のセルが発生します。

それに対し copyTopRow関数 を指定すると、一つ上の属性値をコピーしました。

 

No1のレコードは、一つ上のレコードが存在しないので「×」ですね。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

thousandSeparator

 

数字を3桁コンマ区切りで出力します。

なお、最初の半角円マーク(\)、最後の半角パーセント(%)は、取り除いて出力します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理263.png

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理264.png  

 

isNumber関数で数字でないと判定する値は「NaN」を返します。

 ※No1「150,000」と No2「100」は、

  通貨記号やパーセントが全角なので、数値と判定していません。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

siSeparator

 

SI(国際単位)単位系で出力します。

なお、最初の半角円マーク(\)、最後の半角パーセント(%)、3桁区切りのコンマは、

取り除いて出力します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理261.png

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理262.png  

 

isNumber関数で数字でないと判定する値は「NaN」を返します。

 ※No1「150,000」と No2「100」は、

  通貨記号やパーセントが全角なので、数値と判定していません。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

roundup

 

小数点以下を指定した桁数で切上げします。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

小数点以下「2」桁で切上げします。

 

関数処理259.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理260.png  

 

小数点以下3桁目で判定し、

小数点以下2桁の出力となっています。

 

isNumber関数で数字でないと判定する値は「NaN」を返します。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

rounddown

 

小数点以下を指定した桁数で切下げします。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

小数点以下「2」桁で切下げします。

 

関数処理257.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理258.png  

 

小数点以下3桁目で判定し、

小数点以下2桁の出力となっています。

 

isNumber関数で数字でないと判定する値は「NaN」を返します。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

round

 

小数点以下を指定した桁数で四捨五入します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

小数点以下「2」桁で出力します。

 

関数処理255.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理256.png  

 

小数点以下3桁目で四捨五入し、

小数点以下2桁の出力となっています。

 

isNumber関数で数字でないと判定する値は「NaN」を返します。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

random

 

指定した範囲内のランダムな数字を生成します。

 ・マイナス及び、小数点を含む値は0を出力します。

 ・下限値>上限値 の場合、下限値を出力します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。 ※対象属性の指定はありません。

 

関数処理253.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理254.png  

 

「1」から「5」の範囲で、ランダムな数値を出力しました。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

mod

 

小数点以下を取得します。

「123」の場合「0」、「123.456」の場合「0.456」が戻ります。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理251.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理252.png  

 

小数点以下の値のみ取得しました。

isNumber関数で数字でないと判定する値は「NaN」を返します。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

isNumber

 

数字の妥当性チェックを行います。

数字の場合は「TRUE」、

それ以外(カラや漢数字、\マーク以外の通貨記号等)は「FALSE」を返します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理249.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

入力ファイルの「数値」属性に対し処理を行います。

 

関数処理250.png  

 

通貨記号付きや、パーセント付きなどの数字でない値を含む場合は

「FALSE」(=数値でない)となります。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitSum

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の合計値を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理247.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理248.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に集計結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitPersent

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の百分率を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理245.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理246.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に集計結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

使用しているデータは、疑似データです。実在の人物や団体などとは関係ありません。

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitMode

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の最頻値を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理243.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理244.png  

 

 ※ 最頻値を求められなかったレコードは、"NaN" を出力します。

  

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に集計結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitMin

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の最小値を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理241.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理242.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に集計結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitMedian

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の中央値を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理239.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理240.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に集計結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitMax

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の最大値を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理237.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理238.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に集計結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitJoin

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、

個々の属性値を「,(コンマ)」で結合します。 

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理235.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、結合しました。

関数処理236.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に結合結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitFrequency

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々のランキングを求めます。

 

属性値中に「,(コンマ)」が含まれる場合は、

文字の前後に「"(ダブルクォーテーション)」を自動的に付加します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理233.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理234.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に計算結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitCount

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、グループ化後の件数を求めます。

 

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理231.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」毎の件数を出力しました。

関数処理232.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に計算結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

unitAvg

 

グループ化する属性の値からクラスターを作成し、個々の平均値を求めます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

[引数の設定] No1 にクラスターを作成する属性「会社」をドラッグ&ドロップします。

 

関数処理229.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

「会社」でクラスターを作成し、集計しました。

関数処理230.png  

 

 

 [集計属性] の [数値集計]と同じように計算しますが、 

 この関数を用いれば、レコード毎に計算結果を出力することができます。

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

wordFrequency

 

文章解析から語句の頻度を取得し、コンマ区切りで頻度の降順で出力します。

 出力例:赤_3,青_2,黄色_1

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理225.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理226.png  

 

 

さらに、

この結果を statisticFrequency 関数で整理します。

 

関数処理227.png 

 

 

整理した結果はコチラ↓

 

関数処理228.png

 

ポイントは、

頻度の結果に対して当関数(statisticFrequency)を指定します。

そうでない場合は、正しい結果を得られません。

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

textDistance

 

対象属性の文字と指定する文字の近似値(%)を取得します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

近似値を取得したい文字には「前田建設」を設定します。

 

関数処理223.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理224.png  

 

今回のケースでは・・・

指定した文字との近似値をパーセント単位で出力しました。

近くないデータの結果は「0」%ですね。

 

 

 

 

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statisticFrequency

 

指定された頻度データを整理します。

 指定された属性内の全データの頻度出現回数を降順のコンマ区切りで出力します。

 属性値中に「,(コンマ)」が含まれる場合は、文字の前後に「"(ダブルクォーテーション)」を自動的に付加します。

 

 関数「wordFrequency」を指定した属性、

 もしくは【集計属性設定】画面で「頻度」を指定した属性を指定してください。

 それ以外の属性の場合、結果はカラとなります。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 ※[対象属性]には、必ず頻度の結果を指定します。

 

関数処理221.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理222.png  

 

今回のケースでは・・・

頻度の結果を整理し、

駅名「飯田橋」「下北沢」「品川」すべての出現数を出力しています。

 

 

 

 

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length

 

文字の長さ(数)を取得します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理219.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理220.png  

 

 

 

 

 

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【集計】⇒【関数処理】の具体的な例をご紹介いたします。

 

 

ipContinentName

 

値のグローバルIPアドレスから地域を取得します。

 

 

ipCountryName

 

値のグローバルIPアドレスから国名を取得します。

 

 

この機能には MaxMind が作成した GeoLite2 データが含まれており、

http://www.maxmind.comから入手いただけます。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理217.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理218.png  

 

 

 

 

 

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dataPattern

 

データをパターン化(以下参照)し、出力ます。

 W:英字

 S:空白

 D:数字

 A:マルチバイト

 その値:その他記号等

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理215.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理216.png  

 

形式をチェックしたい場合などに便利な関数です。

 今回のケースであれば・・・

 電話番号中のカッコが、全角 か 半角かもすぐにわかります。

 

 

 

 

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count

 

指定した検索文字がいくつ含まれているかを数えます。

ユーザ辞書(間柄・同義語辞書)が設定済の場合、それを参照します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

今回は文字「安全」の数を取得します。

 

関数処理213.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理214.png  

 

 

 

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clusteringText 

 

対象属性の文字で近似アルゴリズムによるクラスターを作ります。

しきい値の範囲は、0?100とし、 しきい値が大きいほど厳密にクラスタリングします。

 ・「CLUSTER-{数字}」集団(グループ)に分類したことを示します。{数字}はグループ番号です。

 ・「UNIQUE-{数字}」一意な値であることを示します。{数字}には連番を出力します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

閾値を変えてることにより、結果が異なることを確認します。

 

【集計】エレメントを追加します。 

 

関数処理210.png

  

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

閾値は「80」とします。

関数処理211.png

  

あまり、まとまりませんね。

 

 

 

続いて、閾値を「40」とします。

先の「80」よりはゆるくなります。

 

関数処理212.png

閾値の設定よる違いはいかがでしょうか。

 

 

 

閾値は、結果を見ながら調整しましょう。

 

 

 

 

 

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K-Means++

 

数値である対象属性(X)と対象属性(Y)からK-Means++法によるクラスターを作成します。

作成するクラスタ数の範囲は、0から100です。

K-Means++法はその原理から、同じ処理を繰り返すとクラスタ値が変化します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

作成するクラスターの数は「3つ」とします。

 

関数処理204.png

  

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理208.png  

CLUSTER-0 から CLUSTER-2となりました。

 

 

 

分布をExcelで作成したグラフで確認すると以下のイメージです。

関数処理209.png

 

 

 

 

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subtractionTime

 

比較対象となるパネルの時刻との時間差を求めます。

現在時刻(お使いのマシン時刻)との時間差を求めます。

結果は選択した範囲で返します。単位は以下のとおりです。

 H:時

 M:時

 S:分

 A:自動(H時M分S秒形式)

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

※すべての単位で確認してみましょう。

 

関数処理204.png

  関数処理205.png

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理206.png  

各パネル間の時刻差を出力します。

時刻でない場合は、結果はカラとなります。

 

 

 

 

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subtractionNow

 

現在時刻(お使いのマシン時刻)との時間差を求めます。

結果は選択した範囲で返します。単位は以下のとおりです。

 H:時

 M:時

 S:分

 A:自動(H時M分S秒形式)

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

※すべての単位で確認してみましょう。

 

関数処理201.png

  関数処理202.png

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理203.png  

パソコンの時刻と、対象属性に設定したパネルの値の差を出力します。

右側の「A:自動」での出力も便利ですね。

 

 

 

 

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second

 

時刻の秒をss形式で返します。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理199.png

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理200.png  

時刻中の「秒」のみ出力します。

 

 

 

 

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normalizetime

 

時刻を標準化します。

 ・日付のみの場合、YYYY/MM/DD形式となります。

 ・日付+時刻の場合、YYYY/MM/DD hh:mm:ss形式となります。

 ・時刻のみの場合、hh:mm:ss形式となります。

 

 

 

プロセスの流れは以下のとおりです。

 

 

【関数処理】を追加し、[データ処理関数名] を指定します。

 

関数処理197.png

  

 

結果はコチラ↓ 

関数処理198.png  

 

 

 

 

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