1. はじめに
「Dr.Sum Data Funnelで前回値を取得してみた」ではData Funnelで受信したデータを加工して、前回値というデータを作成しました。
今回はData Funnelで受信したデータを加工して、異常値の検出を設定したいと思います。
Dr.Sum Data Funnelの概要、またはデータファイルでの連携については「Dr.Sum Data FunnelでCSVファイルを連携してみた」を参考にして下さい。
2. パイプライン定義で異常値の検出を設定
「異常値の検出」をクリックします。
※パイプライン定義は「Dr.Sum Data FunnelでCSVファイルを連携してみた」で使用した「mqttpublish_test」を流用します。
異常値の検出画面で以下を設定して「追加」ボタンをクリックします。
フラグ項目を追加するを選択
検査項目：VAL
項目名：ERROR_FLAG(任意)
異常値の判定設定
検定方法：境界値指定
除去方向：両側
有効範囲の最小値：0
有効範囲の最大値：99
項目が追加されたことを確認して「OK」ボタンをクリックします。
※異常値の検出についての詳細は以下のマニュアルを参照下さい。
#3. プレビューで確認
設定した処理の動作確認をするために、サンプルデータを使用してプレビューすることができます。
パイプライン定義の編集画面から「取り込みデータ」の「テーブル化の設定」をクリックします。
赤枠の部分に想定するサンプルデータを張り付けて「プレビュー」ボタンをクリック、プレビュー画面にデータが表示されたのを確認して「OK」ボタンをクリックします。
「サンプルデータ」の「［テーブル化の設定］のプレビューデータを追加」をクリックして、サンプルデータが表示されることを確認します。
※「選択セルから貼り付け」ボタンを使用すると、タブ区切りのCSVファイルやExcelから直接貼り付けも可能です。
「データ処理」の「プレビュー」ボタンをクリックして「02:異常値の検出」を選択します。
2. で作成した「ERROR_FLAG」が正しく取得できていることが確認できます。
まとめ
Dr.Sum Data Funnelの加工処理の「異常値の検出」で異常値の検出と異常値にフラグを設定した項目を追加する方法について説明しました。プログラムを書かなくても手軽に加工処理ができることがわかっていただけたと思います。
ちなみに異常値の検出画面で「除去する」を選択した場合、異常値のデータを生成しないので必要に応じて使い分けて下さい。
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