cellular spaceのホームページにご来訪くださり、ありがとうございます。
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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、Excelのフィルター機能について

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

下記のExcel表から「営業部の20歳台」の方 を確認します。

 

Excelとの比較61.png 

 

まずは、Excelのフィルター機能での操作を確認します。

 

 

「部門」と「年齢」をおのおのフィルターします。

  

Excelとの比較62.png 

 

フィルター結果はコチラ ↓

Excelとの比較63.png

 

 

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【検索】です。

 

Excelとの比較64.png

 

  

 

【ファイル設定】と【縦結合】では、

使用するExcel表をそのまま設定します。

 

 

【検索】エレメントを追加します。

ここでは Excelのフィルターと同じ条件を設定 します。

 

Excelとの比較65.png

 

 

結果をご覧ください。↓

Excelのフィルターと同じ結果を得られました。

 

     Excelとの比較66.png

 

 

 

 

cellular space DiX【検索】では、該当データの抽出 となりますが、

十分お使いいただける内容かと思われます。

 

 

 

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、表を検索するのに便利な「VLOOKUP関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

Excel表(都市別最高気温一覧表 ↓)があります。

Excelとの比較02.png

 

VOOKUP関数で指定した「都市名」と「月」の最高気温を取得する場合、

"範囲の指定" や 取得したい気温は"左から何番目の列" ・・・

などを設定する必要があります。

 

列や行の追加を繰り返しているうちに、

このVLOOKUP関数の設定がずれてしまうこともしばしばあります。

 

 

そのような場合は、

cellular space DiX 【縦結合】のサブジョイン機能 をお試しください。

 

 

ポイントは、検索する「都市名」と「月」を別ファイルやシートにすることです。

別ファイルやシートにしたイメージはコチラ↓

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

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

  

都市名が「千葉」は ⇒ カラ、Excel表(都市別最高気温一覧表 )に該当の「都市名」が無かったためです。

都市名が「東京」の 2月 は ⇒ 10℃

 

 

また、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。

 

そして・・・

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、VLOOKUP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、ある値と期待値を論理的に比較する「IF関数」です。

条件により処理を分ける方法を 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 17回目】IF関数(1)

 

 

 

前回と同じ、Excel表の「部門」 で確認してみましょう。

 

 

まずは、Excel関数の操作を確認します。

 

 

もととなる Excel表(部門)の 2行目以降に IF関数 を設定します。

G列 に IF関数

「部門」が「営業部」であれば 丸印、

「開発部」であれば 三角印 を出力します。

 

IF関数 の中に IF関数 があって少々見難です・・・。

 

Excelとの比較57.png 

 

G列をご覧ください。「営業部」は 丸印、「開発部」は三角印 を出力していますね。

 

 

 

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【集計】です。

 

Excelとの比較53.png

 

  

【ファイル設定】では、

使用するExcel表(部門)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。

 

 

【集計】エレメントを追加します。

ここでは[集計属性]の「部門」に対し【スイッチ】 を設定します。 Excelとの比較58.png

 

Excelとの比較59.png

条件により処理を分けて記述します。すっきりしています。

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較60.png

 

  

条件により、丸や三角印を出力しています

Excel の IF関数と同じ結果です。)

 

 

 

Excel ですと、条件が増えると IF関数 の中に IF関数 となっていて、

手直しが大変そうですが、

cellular space DiX【スイッチ】 をお使いになれば、

簡単に処理を分けることができます。

【条件】または【スイッチ】 のどちらかをお使いになるかは、

プロセス作成時にご検討ください。

 

 

 

 

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、ある値と期待値を論理的に比較する「IF関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表の「部門」 で確認してみましょう。

 

 

まずは、Excel関数の操作を確認します。

 

 

もととなる Excel表(部門)の 2行目以降に IF関数 を設定します。

F列 に IF関数 で、「部門」が「営業部」であれば 丸印 を出力します。

 

Excelとの比較52.png 

 

F列をご覧ください。「営業部」のみ 丸印を出力していますね。

 

 

 

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【集計】です。

 

Excelとの比較53.png

 

  

【ファイル設定】では、

使用するExcel表(部門)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。

 

 

【集計】エレメントを追加します。

ここでは[集計属性]の「部門」に対し【条件】 を設定します。 Excelとの比較56.png

 

Excelとの比較54.png

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較55.png

 

  

「部門」を比較しました。「営業部」か否かを判定し、結果を出力しました。

Excel の IF関数と同じ結果です。)

 

 

 

Excel をお使いの場合、比較対象行が増えた際は、

関数のコピーが必要になるケースもありますが、

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

 

 

 

次回は、条件により処理を分ける例をご紹介いたします。

 

 

 

 

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、指定した日付の曜日を求めるWEEKDAY関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表の「日付」の曜日 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(日付)の 2行目以降に WEEKDAY関数 を設定します。

D列 に、WEEKDAY関数 のみ、

E列 には、WEEKDAY関数 + セルの書式設定で日本語の曜日 を出力するように設定します。

 

Excelとの比較49.png 

 

D列は、曜日を表す 数字 を出力しました。

E列は、セルの書式設定がされているので日本語で曜日を出力しました。

(ひと手間必要ですね。)

 

 

 

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【集計】です。

 

Excelとの比較40.png

 

【ファイル設定】では、

使用するExcel表(日付)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。

 

 

【集計】エレメントを追加します。

ここでは[集計属性]の「日付」に対し「dayOfWeek」関数 を設定します。

 

Excelとの比較50.png

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較51.png

 

  

「日付」の曜日を日本語 で出力しました。

Excel の WEEKNUM関数 + セルの書式設定後 と同じ結果です。

 

 

 参考までに・・・カレンダーで詳細をご確認ください。↓

Excelとの比較43.png

 

 

 

 

Excel関数 cellular space DiX では、出力形式が異なりますが、

十分お使いいただける内容かと思われます。

 

 

 

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、cellular space DiX「WeekOfMonth」関数を使わなくても、

日付集計を行う例(番外編)をご紹介いたします。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 14回目】WEEKNUM関数

 

 

 

cellular space DiX「WeekOfMonth」関数 は、

「日付」が その年の何週目か を日本語で出力します。

 

この関数の結果をもとに 日付集計 を行うのも便利ですが、

もっと簡単に 日付集計 を行うことができます。

 

 

では、前回と同じ入力ファイル Excel表(日付)での、日付集計例をご覧ください。

↓ 入力ファイル Excel表(日付) はコチラ。(前回と同じ内容です。)

Excelとの比較45.png

 

 

 

【集計】の内容を少し変えます。

[キー属性] に「日付」を設定し、集計方法を「月別」を設定します。

 

Excelとの比較44.png

 

  

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較46.png

「日付」を月別にまとめました。・・・今回は件数を出力しました。

 

 

 

同様に、「年別」「日別」に集計した結果です。↓

Excelとの比較47.png

 

 

 

さらに、「週別年単位」「週別月単位」に集計した結果です。↓

Excelとの比較48.png

 

こちらのほうが「WeekOfMonth」関数に近いでしょうか・・・。

 

 

 

 

いかがでしょうか。

前回ご紹介した cellular space DiX「WeekOfMonth」関数 の応用となります。

 

 

「WeekOfMonth」関数 で「何月の何週目」を求めた後に 集計 でもOKですが、

予め用意されている集計方法を選べば、簡単に日付集計を行うことができます。

 

 

こちらも、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、指定した日付が何週目かを求めるWEEKNUM関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表の「日付」が 何週目か 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(日付)の 2行目に WEEKNUM関数 を設定します。

D列 には、週の基準日(=開始日)を日曜日とする引数「1」を設定します。

E列 には、週の基準日(=開始日)を月曜日とする引数「2」を設定します。

 

Excelとの比較39.png 

 

その年の何週目になるかの 数字 を出力しました。

「2018/12/31」は 53週目・・・なのですね。少しわかり難い気がします。

 

 

 

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【集計】です。

 

Excelとの比較40.png

 

【ファイル設定】では、

使用するExcel表(日付)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。

 

 

【集計】エレメントを追加します。

ここでは[集計属性]の「日付」に対し「WeekOfMonth」関数を設定します。

 

Excelとの比較41.png

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較42.png

  

「日付」が 何週目かを出力しました。

が、Excel の WEEKNUM関数と結果の趣が異なります。

 

何月の何週目かを日本語で出力していますね。

「2018/1/7」は 「1月の2週目」、

「2018/12/31」は 「12月の6週目」であることがわかります。

 

 

 

補足 この【集計】⇒【関数処理】の「WeekOfMonth」関数は、

   週の基準日(=開始日)を日曜日として扱います。

   そのため「2018/1/7」(日曜日)は、1月2週目 となります。

 

 

 

 参考までに・・・カレンダーで詳細をご確認ください。↓

Excelとの比較43.png

 

 

 

 

Excel関数cellular space DiX では、出力形式が異なりますが、

十分お使いいただける内容かと思われます。

 

cellular space DiX「WeekOfMonth」関数は、

日付ごとの分析などにも活用可能です。お試しください。

 

 

次回は、この関数を使わなくても、日付集計を行う例(番外編)をご紹介いたします。

 

 

 

 

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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、指定した条件を満たす範囲内の値を合計するSUMIF関数」を

cellular space DiX の観点で考えます。

 

 

 

Excel表の「会社」が "マエダ株式会社" の「交通費」の合計を求める 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(交通費)の F列 2行目に 合計したい「会社」を入力し、

隣のセル(G列 2行目)に SUMIF関数 を設定します。

 

Excelとの比較34.png 

 

G列 2行目に 「会社」が "マエダ株式会社" の「交通費」の合計 を出力しました。 

 

 

 

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【集計】です。

 

Excelとの比較35.png

 

【ファイル設定】では、

使用するExcel表(交通費)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。

 

 

【集計】エレメントを追加します。

ここで 集計するための[キー属性]に「会社」を設定し、

「交通費」の合計 を設定します。

 

Excelとの比較36.png

 

参考までに、【集計】直後の結果をご覧ください。↓

Excelとの比較37.png

「会社」毎の「交通費」の合計を出力していますね。

 

 

 

【検索】では、「会社」が "マエダ株式会社" のみ抽出します。

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較38.png

 

「会社」が "マエダ株式会社" の「交通費」の合計 を出力しました。

Excel の SUMIF関数と同じ結果です。

 

行数が増えた際は、

Excel関数では、範囲指定を見直す等の操作がありますが、

cellular space DiX では、そのままお使いいただけます。

 

 

 

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。

 

 

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。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 11回目】COUNTIF関数 (2-2)

 

 

 

今回は、応用編です。

cellular space DiX で、都市別の件数を各レコードの横に出力する例をご紹介します。

 

 

プロセスの流れをご覧ください。↓

 

Excelとの比較27.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。 ※前回の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】では、重複しない番号(=連番)を追加します。

 

(中間)結果の抜粋です。↓

Excelとの比較28.png

 

 

 

【集計】では、【関数処理】で「都市名」別の件数を取得するための設定を行います。

 

設定内容はコチラ。↓

Excelとの比較29.png

 

[集計キー]は【ナンバリング】で追加した「★連番」とします。

これは、1レコード毎に処理を行いたいためです。

 

[集計属性]に「都市名」と、

新規属性追加(黄色のパネル)で【関数処理】を追加します。

 

【関数処理】で「都市名」別の件数を求めます。

cellular space DiX の「unitCount」関数を指定します。

設定内容は上の画面をご覧ください。

 

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較30.png

 

「都市名」の横に、都市別の件数を各レコードの横に出力を出力しました。

 

 

 

Excel の COUNTIF 関数 は、

1 つの検索条件に一致するセルの個数を求めることができますが、

cellular space DiX では、

それ以上に様々な結果を簡単に求めることができます。

 

 

用途にあわせてお使いください。

 

 

 

 

 

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。

 

 

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。

 

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 10回目】COUNTIF関数 (2-1)

今回は、cellular space DiX での操作を確認します。

 

 

プロセスの流れをご覧ください。↓

 

Excelとの比較22.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。 ※前回のExcel表と同じです。

 

 

【縦結合】は、そのまま設定します。

 

 

【集計】では、「都市名」別の件数を取得するための設定を行います。

 

拡大した設定の画面です。↓

Excelとの比較23.png

 

【集計】直後の(中間)結果はコチラ↓

Excelとの比較24.png

都市別の件数がわかりますね。

 

 

【検索】で、都市名が「東京」のレコードのみ抽出します。

 

拡大した設定の画面です。↓

Excelとの比較25.png

 

 

 

結果をご覧ください。↓

 

Excelとの比較26.png

 

Excel の COUNTIF関数と同じ結果を得られました。

 

 

 

 

次回は、応用編です。

cellular space DiX で、都市別の件数を各レコードの横に出力する例をご紹介します。

 

 

 

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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。

 

 

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。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 9回目】COUNTIF関数 (1-3)

 

 

 

都市名と1から12月別の表から「ある都市名の件数を取得する手順 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)と

COUNTIF関数で求めた「都市別の件数(=行数)」結果(セルの個数)をご覧ください。

都市名(A列)を参照しています。

 

都市名が「東京」の件数を出力しました。

 

Excelとの比較21.png 

  

 

 

次回は、cellular space DiX での操作を確認します。

 

 

 

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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。

 

 

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。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 8回目】COUNTIF関数 (1-2)

 

 

 

今回は、cellular space DiX での操作の続き(2回目の【集計】以降)を確認します。

 

 

前回の結果(1回目の【集計】)は下記のとおりでしたね。↓Excelとの比較18.png

 

 

 

2回目の【集計】の内容をごらんください。↓

 

Excelとの比較19.png

 

 

[キー属性]は1回目の【集計】→【条件】で得た、都市毎の「2月最高気温」の判定結果とし、

[集計属性]に新規属性パネル(黄色)で【カウント】を追加します。

 

この【カウント】は、[キー属性]で指定した属性の件数を求めます。

 

今回であれば、"3度以下" と "4度以上" の件数となります。

 

 

最後に、2回目の【縦結合】を追加し、属性名を整えます。

 

 

 

結果です。↓

Excelとの比較20.png

 

Excel の COUNTIF関数と同じ結果を得られました。

 

Excel表 の 2月の最高気温は文字で入力されていたので、

Excel関数では文字で判定する必要がありました。

cellular space DiX では、自動で数値か文字かの判定を行うので、

考慮する必要はありません。

 

また、都市の数が増えた際は、

Excel関数は、範囲指定を見直す等の操作がありますが、

cellular space DiX では、都市の行を追加するだけで対応可能です。

 

 

 

 

次回は、Excel の COUNTIF関数 での別事例をご紹介いたします。

 

 

 

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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。

 

 

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。

 

 

前回の記事はこちら ⇒ 【Excelとの比較 7回目】COUNTIF関数 (1-1)

 

 

 

今回は、cellular space DiX での操作を確認します。

 

 

プロセスの流れをご覧ください。↓

 

Excelとの比較16.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。 ※前回のExcel表と同じです。

 

1回目の【縦結合】は、そのまま設定します。

 

 

このあと2つの【集計】をご説明いたします。

ここで Excel の COUNTIF関数 のと同等の操作を行います。

 

1回目の【集計】の内容をごらんください。↓

 

Excelとの比較17.png

 

 

[キー属性]は「都市名」とし、[集計属性]に全ての属性を設定します。

そして新規属性パネル(黄色)で【条件】を追加します。

 

条件の内容は、「2月の最高気温が3度を超える」か否かで文言を出力です。

 

ここでのポイントは、

Excel表での各都市の最高気温文字で入力されていましたが、

cellular space DiX では、数値として扱っている点です。

 

 

1回目の【集計】の結果です。

右端に【条件】の結果を出力しています。↓Excelとの比較18.png

 

 

 

次回は、続き(2回目の【集計】以降)をご説明いたします。

 

 

 

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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。

 

 

 

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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。

 

 

 

 

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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。

 

 

 

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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。

 

 

 

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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【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。

 

 


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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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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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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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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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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。

 

 

 

 

 

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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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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。

 

 

 

 

 

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。

 

 

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。

 

 

 

 

 

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。

 

 

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。

 

 

 

 

 

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。

 

 

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。

 

 

 

 

 

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。

 

 

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。

 

 

 

 

 

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。