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概要

こちらのプロセスには、シグナルの解析ジョブの設定が含まれます。これらの構成は、ビジネスの性質や利用可能なデータ、ユーザーの好みに応じて異なります。ここでの最終的な目標は、最も関連性の高い正確な数のインサイトが、最も適切なユーザーに、可能な限り素早く、確実に提供されるようにすることです。


シグナルの解析構成は、設定を最適化するため、または基礎となるデータの変更に合わせて、時間経過とともに調整が必要になる場合もあります。


シグナルの設定方法

シグナルの構成は、データビューレベルで行います。Yellowfinは、こちらで提供した設定詳細に基づき、解析を実行します。これには、以下の手順が含まれます。

    • データビュー:エンジンが解析するデータビューです。
    • 解析グループ:解析の方法です。これには、「外れ値の検出」、「期間の比較」、「傾向の変化」が含まれます。各解析タイプは、Yellowfinがデータ内の関連するパターンを引き出すためのアルゴリズムとリンクしています。
    • 主要な日付フィールド:検出される変化に関する時系列データの基礎になります。
    • 期間:システムに解析を実行させる特定の期間を指定します。
    • スケジュール:定期的に実行される柔軟なスケジュールを設定することで、シグナルの自動化の側面を最大限に活用できます。
    • メトリック(数値)とディメンション(次元)フィールド:解析に関連するメトリック(数値)とディメンション(次元)フィールドを指定しなくてはいけません。
    • フィルター:分析するデータに条件を適用するために、フィルターを使用することができます。
    • パラメーターとしきい値:選択した解析タイプに基づき、高度な設定が提供されます。これにより、しきい値の提供など、アルゴリズムの仕様をより深く把握することができます。
    • ユーザー:シグナルを受信するユーザーを選択することができます。これにより、インサイトを必要とするユーザーのみがこれを受信します。マルチクライアント組織構造の場合、特定のクライアント組織にのみシグナルへのアクセスを制限することができます。


手順

自動シグナル解析ジョブを設定するには、以下の手順に従います。

以下の手順を実施するには、「シグナル設定権」ロール機能が必要です。シグナルのロール機能について、より詳細な情報は、こちらの項目を参照してください。


事前に選択された特定の自動インサイトパラメーター、またはシグナルに関連する一般設定を、あらかじめ選択、または変更することができます。より詳細な情報は、こちらの項目を参照してください。


  1. シグナルの解析を設定するには、メインのシグナルページへ移動します。(「レフトサイドナビゲーション」>「シグナル」)


  2. シグナル管理」タブをクリックします。



  3. + 新規作成」ボタンをクリックし、新規シグナルの解析を作成します。これは、関連する自動解析の設定をサポートする、複数ステップの構成プロセスを開始します。


    ステップ1:解析方法のタイプ

  4. 関連するビューを選択します。選択したビューのデータが、システムに自動的に解析されます。


  5. システムに実行させる解析方法を選択します。以下の3つの解析方法から選択します。(シグナルのタイプ項目を参照して、これらの解析方法のいずれかを使用して検出する異常値のタイプを特定します。)


    各解析グループの詳細は、以下を参照してください。

    解析グループ説明
    外れ値ある期間内での急増や急減、異常値など、データのあらゆる外れ値を検出します。これには、データの大部分と著しく異なる稀なイベントやアイテム、観測値が含まれます。
    期間の比較2つの期間における合計や平均の変化や、主要なディメンション(次元)値の重要な新規、または喪失を特定します。
    傾向の変化2つの期間における傾向の方向の変化や、データの潜在的な変動の変化を特定します。
  6. 選択した解析方法で「次へ」ボタンをクリックし、続行します。

    ステップ2:名前と説明

  7. こちらのステップで、この解析を説明する基礎的な詳細を提供します。



    1. 解析の名前:(必須項目)ユニークな名前を提供することで、後ほど内容を識別するサポートになります。
    2. 解析の説明:この解析の目的を示す説明を追加します。
  8. 続行」ボタンをクリックします。

    ステップ3:タイムスケジュール

  9. タイムスケジュール」ステップでは、システムに解析を実行させる期間と、その実行頻度を設定します。以下は、各設定についての説明です。(注意:解析方法に応じて、項目とその目的は異なります。)



    項目解析方法説明
    日付フィールドすべて

    シグナルの解析は、システムに解析される日付フィールドを必ず含まなくてはいけません。これは、時系列形式である必要があります。

    日付フィールドは任意の粒度(単位)を選択できます。


    日付の粒度すべて

    解析に使用する時系列データの粒度(例:日単位)を指定します。

    この値は、選択した日付フィールドの粒度よりも細かくしてはいけません。

    例えば、日付フィールドに日を設定した場合、粒度には日、またはそれ以上の値(月、四半期など)を選択しなくてはいけません。
    期間の設定すべて

    ここでの選択に応じて、次に選択する期間のフィールドが変更されます。選択肢は以下の通りです。

    基本的な比較:期間選択に基礎的なオプションを提供します。

    高度な比較:期間設定に高度なオプションである、データサイズとオフセットを提供します。

    静的な日付範囲:特定の範囲を選択します。これは、1回だけシグナルの解析を実行する場合に便利です。

    注意:外れ値の解析では、ひとつの期間のみを指定します。

    基本的な比較フィールド
    解析対象の周期(直近の期間の解析)すべてデータを解析する主要な期間を指定します。前「」を解析する場合は、単純に前の月が解析されます。
    比較対象の周期(直近と同じ期間の比較)期間の比較 傾向の変化 データを解析する二番目の期間を指定します。これは、上記で指定した主要な対象期間と比較されます。上記の例に基づくと、このフィールドに「四半期」を選択した場合、前月は前四半期の同じ月と比較し、解析されます。(そのため、前四半期の第3月は、その前の四半期の第3月と比較されます。)
    高度な比較フィールド
    データサイズすべて

    この高度な設定は、解析される期間の長さを指定します。選択した単位の値は常に1になります。

    2つの期間が解析される、期間の比較と傾向の変化では、両方の期間が同じ長さに設定されます。

    1ヶ月を設定した場合、前月から外れ値の検出が解析されます。または、前月をその前の月と比較することで、期間の比較と傾向の変化を解析します。
    オフセット期間の比較

    この高度な項目を使用して、2つの期間の間の間隔を指定します。

    指定する間隔は、前の期間の最後から、現在の期間の最初までです。オフセットを1に設定すると、2つの期間は連続した期間になります。

    値に0を設定することはできません。

    データサイズに3ヶ月(2018年1月1日~2018年3月31日)を設定した場合、オフセットを11か月に設定することで、前年の2017年の同じ3ヶ月(1月1日~3月31日)を比較します。

    または、オフセットを1にすることで、直近の3ヶ月とその前の3ヶ月を比較します。

    傾向の変化

    この高度な項目を使用して、2つの期間の間の間隔を指定します。

    指定する間隔は、前の期間の最後から、現在の期間の最後までです。オフセットを1に設定することで、2つの連続した期間を作成します。

    値に0を設定することはできません。

    データサイズに3ヶ月を設定し、オフセットを1年に設定した場合、直近の3ヶ月は、1年前の3ヶ月と比較されます。
    外れ値解析する期間の長さを選択します。データサイズに3週間を設定し、オフセットを5か月に設定した場合、5ヶ月前からの3週間を解析します。
    静的な日付範囲
    対象期間すべて日付選択を使用し、解析する静的な日付範囲を指定します。
    比較対象の期間期間の比較 傾向の変化2つの期間を比較する解析を選択した場合、こちらで比較対象の期間を指定します。対象期間は、比較対象の期間よりも未来の日付にしなくてはいけない点に注意してください。また、両方の期間を長さは同じにする必要があります。
    スケジュールフィールド
    スケジュールすべてこの解析ジョブを実行するタイミングと頻度についてスケジュールを設定します。 注意:週次よりも頻繁なスケジュールを設定する場合は、「高度な設定」からより詳細な設定をします。例えば、毎週月曜日の正午に自動的に解析を実行するようスケジュールを設定できます。
    頻度すべてこちらで選択したオプションに応じて、さらに詳細な情報の提供が必要な場合があります。 ヒント:頻度に「1回」を選択することで、直ちにブロードキャストを送信します。例えば、「隔週」を選択した場合、1週目と2週目のどちらで送信するか、また何曜日に送信するかの選択を促されます。
    タイムゾーンすべてタイムゾーンや現地時間の設定が必要な場合があります。これは、「高度な設定」をクリックすることで、設定できます。


  10. 続行」ボタンをクリックして、次のステップに進みます。

    ステップ4:メトリック(数値)とディメンション(次元)

  11. メトリック(数値)とディメンション(次元)」ステップでは、重要なデータフィールドの選択、選択解除をすることができます。Yellowfinは、シグナルを検出するために、これらのフィールドを解析します。

    インサイトの設定で選択されているフィールドも、デフォルトで選択されます。これらの設定は、以下で紹介する追加設定プロセスで変更することができます。



    1. メトリック(数値):年齢や売上、利益など、解析する数値フィールドを選択します。解析するために、各メトリック(数値)フィールドのデフォルトの集約タイプを指定しなくてはいけません。以下の集約タイプのいずれかを選択します。

      メトリック(数値)に最適な集約タイプの選択が重要です。例えば、時間経過によるインターネットの速度の合計値を観測する代わりに、このメトリック(数値)の平均値を確認する方が理想的です。中には、合計と平均の両者が適切なメトリック(数値)もあります。ここでの選択が、生成されるシグナルに影響を与えます。フィールドに既に集約が適用されている場合は、そちらが選択された状態で表示されますが、(特定タイプの計算フィールドでない限り)これは変更することができます。事前に適用された集約がない場合は、デフォルトで「合計」が選択されます。


      合計:選択したメトリック(数値)フィールドの合計に基づきインサイトを生成します。
      平均:選択したメトリック(数値)フィールドの平均に基づきインサイトを生成します。

      計算フィールドもサポートされますが、適用されている集約を変更することはできません。集約タイプが明記されていないため、これはシグナルのナラティブに影響します。しかし、中にはシグナル解析でサポートされない計算フィールドもあります。これには、平均や動的な比率(2つのフィールドを含む比率)を含む計算が含まれます。このようなフィールドが選択された場合は、「このフィールドは集約を選択できません。」という警告が表示されます。


    2. ディメンション(次元):解析に関連するディメンション(次元)フィールドを選択します。システムは、これらのフィールドに関連するシグナルを確認します。(注意:複数のフィールドを選択し過ぎると、解析が遅くなることがあります。)

  12. 続行」ボタンをクリックして、次のステップに進みます。

    ステップ5:フィルター

  13. フィルターは、ビューデータにフィルター条件を追加するために使用します。ビューに膨大なデータが含まれる場合、解析にすべてのデータは必要ないかもしれません。フィルターを使用することで、シグナルエンジンが解析するデータを制御することができます。
    注意:フィルター条件は、シグナルの「ベースライン」になります。



  14. フィルター条件を作成するには、上記画面を理解しましょう。

     展開してフィルター画面を確認する


    番号フィルター設定説明
    1And/Or ロジック各フィルター間の条件に使用するロジックを定義します。これは、条件を複数設定した場合に表示されます。
    2カッコ矢印フィルターのセットをカッコで囲むことで、より複雑なロジックをAnd/Orロジック設定と組み合わせて使用することができます。
    3フィルターフィールドシグナル結果を制限するために、フィルター一覧に追加されたフィールドです。
    4演算子の選択フィルターで使用する演算子を選択し、値がどのように一致する必要があるのか、または定義された条件とどのように異なる必要があるのかを指定します。
    5値の選択フィルター条件の値を定義します。
    6値の検索値を検索および追加するための選択ポップアップを表示します。
    7条件追加同じシグナル解析のフィルター一覧にさらにフィールドを追加するために使用します。
    8フィルターロジックフィルターのサマリーを表示します。



  15. フィールドを選択してフィルター条件を作成します。Yellowfinのフィルターは、フィールドに条件を設定することで機能します。
  16. 選択したフィールドに演算子を指定し、値を定義します。
  17. さらにフィールドを追加することで、フィルター条件を増やすことができます。同様の手順を繰り返し、複数条件間でAnd/Or ロジックを定義します。
  18. シグナルフィルターを削除するには、フィールド名にマウスオーバーしてドロップダウンメニューを表示し、「削除」を選択します。



  19. すべての条件を定義したら、次のステップに進みます。

    ステップ6:アルゴリズムのパラメーター

  20. アルゴリズムのパラメーター」ステップでは、高度なシグナルの設定を構成できます。これらの構成は、選択した解析方法に応じて異なり、アルゴリズムを含みます。詳細は、以下を参照してください。



    アルゴリズムのパラメーター説明
    高度な設定に切り替えこちらのトグルを有効にすることで、さらに高度な設定が表示されます。選択した解析方法に応じたこちらの設定の詳細は、以下「一般的な高度なパラメーター」の表を参照してください。
    感度シグナルは、検出されたデータイベントが事前に設定したしきい値を超過した場合に生成されます。スライダーを使用して、これらのしきい値を自動的に増減させます。感度を高めることで、より多くのシグナルが生成されます。
    相関分析こちらのトグルを有効にして、相関分析を実行します。ヒント:相関するデータの比較が不必要な場合は、こちらを無効にすることで、解析速度を上げることができます。
    しきい値用のフィールドこのパラメーターは、ユーザー基盤に重要なシグナルを特定するために使用されます。重要度でシグナルをランク付けする場合、代替フィールドの値を使用することができます。これは、ジョブに計算された比率や平均フィールドが含まれている場合に必須であり、事前に計算された比率を使用している場合に推奨されるベストプライティスです。代替メトリック(数値)が選択された場合、ジョブ内のすべての解析メトリック(数値)をランク付けするために使用されます。解析メトリック(数値)を使用してしきい値を決定したい場合は、何も選択しないままにします。




    一般的な高度なパラメーター:

    以下は、各解析グループで設定可能な一般的な高度なパラメーターです。設定した感度に応じて、それぞれのデフォルト値は異なる点に注意してください。

    パラメーター説明
    タイムラインのシグナルの最大数ユーザーは関連するシグナルの通知をタイムラインに受信します。このパラメーターは、タイムラインに提供される通知の最大値を定義するために使用します。こちらで設定した値よりも多くのシグナルが生成された場合、それらはシグナル一覧から参照することができます。
    相関シグナルの最大表示数シグナルエンジンは(異なるビューやデータベースを含み)すべてのユーザーデータを検索して、現在のタイムシリーズと類似するデータパターンがないかを確認します。これにより、データの一致パターンが同一のデータセットや、メトリック(数値)、ディメンション(次元)からでなくても、ビジネス内で起こりうる関係を把握することができます。これを相関と呼びます。 シグナル詳細ページには相関線が表示され、データ内のこれらの関係を比較し、探索することができます。相関線は複数表示されることもあるので、こちらを使用して最大値を定義することで、最も関連する相関線のみが表示され、タイムシリーズと比較することができます。
    相関のしきい値の最小値2つの線の間の相関は、-1〜1の範囲で計算されます。-1はそれぞれの線が反対方向に動いていることを示し、+1は双方が同じ方向に動いていることを示します。しかし、値が0、またはそれに非常に近い場合は、相関がないことを意味します。こちらでしきい値の範囲を0〜1に変更できるため、しきい値が0.4の場合は、-1〜-0.4、および0.4〜1の範囲の相関が検出されます。
    解析のしきい値(%)こちらのしきい値は、ユーザーにとって値の低いシグナルを除外します。合計ベースライン値の定義された割合以上の値のみが、解析するに十分であると見なされます。例えば、しきい値を2%に設定し、ベースラインのメトリック(数値)がヨーロッパの売上合計($100,000)の場合、ドイツの売上($10,000またはベースラインの10%)、または$2,000以上のすべての国が解析されますが、ポーランドの売上($1,000またはベースラインの1%)、またはこれより下の国々は解析されません。一般的に設定する値は1%未満が最適ですが、最大値は25%です。
    しきい値用のフィールドユーザー基盤に重要なシグナルを定義するために使用します。重要度でシグナルをランク付けする場合、代替フィールドの値を使用することができます。これは、ジョブに計算された比率や平均フィールドが含まれている場合に必須であり、事前に計算された比率を使用している場合に推奨されるベストプライティスです。代替メトリック(数値)が選択された場合、ジョブ内のすべての解析メトリック(数値)をランク付けするために使用されます。解析メトリック(数値)を使用してしきい値を決定したい場合は、何も選択しないままにします。




    外れ値の解析の高度なパラメーター
     

    パラメーター説明

    急増、急減、異常値

    こちらのアルゴリズムは、メトリック(数値)値の急激な増加(急増)や減少(急減)を確認します。連続してまとまった急増や急減が検出された場合、それぞれ増加、減少して報告され、突発的な動きがあることを示します。

    こちらのトグルを使用してアルゴリズムを有効化することで、関連するさらなる構成オプションを表示します。

    急増の例は、特定の日にウェブサイトのアクセス数が突然増加することです。
    ベースラインの期間

    ベースラインの期間は、解析期間に使用される移動平均の作成に使用される日付期間の数です。ベースラインが長いほど、移動平均は滑らかになります。

    ベースラインの期間は、少なくとも1つの季節周期が推奨されますが、この期間が非常に長くなると多くのデータを解析に使用しますので、シグナルジョブの実行時間に影響を及ぼします。


    移動平均に対するベースラインの外れ値の影響度ベースラインの期間からの外れ値は、移動平均や標準偏差に影響を与えることで、解析期間の外れ値の検出に影響します。こちらの設定を使用して、その影響を軽減します。
    重要:こちらの値は、0よりも大きい値を設定します。0やそれに近い値を設定すると、信頼範囲の幅が0と見なされ、移動平均と異なる値すべてがシグナルと見なされてしまいます。
    外れ値の30%減少は妥当です。
    信頼範囲の幅

    信頼範囲は、移動平均が正常であると見なされる値の範囲です。外れ値とは、信頼範囲の外側にある値です。こちらの設定を使用して、標準偏差から移動平均の区間幅を指定します。値を高くすると区間は広くなり、外れ値として認識するためには大きな急増や急減が必要になります。

    この値は、2〜5の間で設定してください。3が妥当な設定です。
    季節性の排除

    有効にすることで、外れ値と異常値を識別する時に、季節性を検出してこれを排除します。
    季節性は、時系列の中で繰り返されるパターンのことです。
    繰り返されるパターンが予測された動作で、これに対してシグナルを生成したくない場合は、こちらを有効にします。

    例:クリスマスの度に発生する売上の急増は、季節性のパターンです。
    周期性の自動検出周期性とは、季節性パターン間の期間の長さを決定する時系列の概念です。
    有効にすると、Yellowfinはデータ内の周期的なパターンを自動的に検出しようとします。無効にした場合は、周期性を明示的に指定しなくてはいけません。
    有効な周期的パターンが自動検出されない場合、Yellowfinは外れ値の特定に季節性を使用しません。
    上記クリスマスの例では、周期性は1年(クリスマス毎)です。
    データの周期性周期性の自動検出を無効にした場合、こちらで周期性に使用するパラメーターを明示します。
    注意:季節性の使用を有効にした場合、周期性の指定は必須です。この場合、上記周期性の自動検出は無効にします。季節性を機能させるためには、こちらで3よりも大きな値を指定してください。
    ヒント:設定する値の単位は、指定した日付の粒度に応じて異なります。そのため、日付の粒度に「」を指定した場合に12と入力すると、それは12ヶ月(1年)を意味し、「四半期」を指定した場合に4と入力すると、同じ値を設定したことを意味します。

    ステップの変化

    このアルゴリズムは、データ内のステップレベルの変化を検知します。
    トグルを使用してこちらのアルゴリズムを有効にし、関連する追加設定を表示します。

    日次売上は一定水準で安定していたが、その後、以前の安定した水準を上回る、または下回る水準で一定に推移した。
    最小間隔ステップの変化点から次の変化点までの最小間隔です。
    システムが、ステップの変化であると判断するには、タイムシリーズグラフにこちらで設定したデータポイントが必要になります。
    安定した状態が、こちらで設定したデータポイント数を満たさない限り、ステップは考慮されません。例:値を10に設定した場合、売上が6個のデータポイントで新しい安定状態へ移行しても、ステップの変化として考慮されません。
    季節性の排除有効にすることで、アルゴリズムは季節性パターンの検出を試み、ステップの変化を検出した場合に、それらの影響を排除します。データに、シグナルが検出される可能性のある自然で周期的な変動がある場合は、有効にします。変動が無い場合は、データの正常で予想される変動が反映されます。
    しきい値(%)ステップの変化の絶対値(%)が、このしきい値以上の場合に、シグナルで検出します(以下の注意を参照)
    しきい値ステップの変化の絶対値が、このしきい値以上の場合に、シグナルで検出します(以下の注意を参照)

    しきい値(%)としきい値に関する注意

    両方のしきい値パラメーターが指定された場合、そのうちのひとつだけが使用されます。データ変化の百分率/ 絶対値が、いずれかのしきい値以上の場合に、シグナルが識別されます。例えば、しきい値(%)を10%、しきい値を100に設定した場合、百分率の変化が20、絶対値の変化が20のステップの変化は、シグナルを構成します。
    一般的な外れ値シグナルのパラメーター
    古いシグナルの通知をしない古いシグナルが電子メールやタイムライン通知として配信されるのを制限します。
    古いシグナルとは、最後に実行された解析よりも前に発生した急増、急減、異常値のシグナルと、前回実行された解析の最後のステップレベルの終わりよりも前に発生したステップの変化のシグナルを指します。

    古いシグナルを無視する古いシグナルの生成を制限します。
    「古いシグナル」についての詳細は、上記の説明を参照してください。


     
    期間の比較の高度な設定

    パラメーター説明

    集約値の変化

    このアルゴリズムは、ある期間から別の期間のメトリック(数値)の合計や平均の値の変化を検出します。

    こちらのトグルを使用してアルゴリズムを有効化することで、関連する高度な構成オプションを表示します。

    例:今月の総売上は前月と比較して急激に減少しました。
    集約(合計)

    このアルゴリズムは、メトリック(数値)フィールドの合計値の変化を検出します。

    こちらのトグルを使用して、アルゴリズムを有効化します。


    しきい値(%)合計値の変化の絶対値が、このしきい値(%)より大きい場合に、シグナルで検出します。例:しきい値(%)を10に設定した場合、合計値の変化が10%よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
    しきい値合計値の変化の絶対値が、このしきい値よりも大きい場合に、シグナルで検出します。 注意:制限の指定に使用できるのは、2つのしきい値フィールドのみです。例:しきい値(絶対値)を20に設定した場合、合計値の変化が20よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
    集約(平均値)

    このアルゴリズムは、メトリック(数値)フィールドの平均値の変化を検出します。

    こちらのトグルを使用して、アルゴリズムを有効化します。


    しきい値(%)平均値の変化の絶対値が、このしきい値(%)よりも大きい場合に、シグナルで検出します。例:しきい値(%)を10に設定した場合、平均値の変化が10%よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
    しきい値平均値の変化の絶対値が、このしきい値よりも大きい場合に、シグナルで検出します。 注意:制限の指定に使用できるのは、2つのしきい値フィールドのみです。 例:しきい値(絶対値)を20に設定した場合、平均値の変化が20よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。

    新規喪失属性

    こちらのアルゴリズムは、主要なディメンション(次元)の値が対象期間、または比較対象期間のどちらかに存在した場合に検出します。

    こちらのトグルを使用してアルゴリズムを有効化することで、関連する高度な構成オプションを表示します。

    例:前月大量に購入した顧客が、今月は購入を止めた。
    有意とする最小値(%)

    新規喪失属性の数値の総割合が、このしきい値よりも大きい場合に、シグナルで検出します。

    つまり、シリーズに対する属性の貢献が、シグナルとして適格であるために十分であるかどうかを検出するときに、その貢献率がこの設定と比較されます。この値より大きい場合は、シグナルです。

    有意とする最小値(%)を20に設定した場合、全データの20%以上を属性が占める場合に、シグナルとして検出されます。
    有意ではないとする最大値(%)

    新規喪失属性の数値の総割合が、このしきい値よりも小さい場合に、シグナルで検出します。

    つまり、シリーズに対する属性の貢献が、シグナルとして適格であるために十分であるかどうかを検出するときに、その貢献率がこの設定と比較されます。この値より小さい場合は、シグナルです。

    属性の貢献率が、有意とする最小値よりも小さすぎ、有意ではないとする最大値よりも大きすぎる場合、それはシグナルではありません。

    有意ではないとする最大値(%)の値が1%の場合、シグナルとして検出されるために、属性は全データの1%未満でなくてはいけません。


    傾向の変化の高度なパラメーター

    パラメーター説明

    線形傾向の変化

    このアルゴリズムは、傾向の上下や、急速で大幅な成長など、ある期間から別の期間の傾向線の変化を検出します。

    こちらのトグルを使用してアルゴリズムを有効化することで、関連する高度な構成オプションを表示します。

    例:PCの売上は成長していましたが、前月から減少し始めました。
    しきい値(%)傾向の変化の絶対値が、このしきい値(%)よりも大きい場合に、シグナルで検出します。例:しきい値(%)を10に設定した場合、傾向の変化が10%よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
    しきい値

    傾向の変化の絶対値が、このしきい値よりも大きい場合に、シグナルで検出します。

    注意:制限の指定に使用できるのは、2つのしきい値フィールドのみです。

    例:しきい値(絶対値)を20に設定した場合、傾向の変化が20よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
    傾向の傾きの許容範囲

    この数値は、ゼロ付近の範囲(±0の範囲)を形成し、この範囲内での傾斜をもつ傾向は、横ばいであるとみなされます。

    この範囲外に傾斜を持つ傾向は、(値が正の場合)正の傾向があるか、(負の値により傾向が減少している場合)負の傾向があるとみなされます。

    注意:傾向の変化を確認する場合、データが符号の変化(つまり、正の値から負の値、またはその反対)を示す場合は、常にシグナルを生成します。

    例:横ばいの許容範囲を0.01に設定した場合、-0.01から0.01の範囲に傾斜を持つ場合、その傾向は横ばいであるとみなされます。

    変動の変化

    対象期間と比較対象の期間の変動の変化を検出します。これは、メトリック(数値)の一貫性の変化を測定します。

    こちらのトグルを使用してアルゴリズムを有効化することで、関連する構成オプションを表示します。

    例:前月の青い靴の日次売上は散発的でしたが、より定期的になりました。
    しきい値(%)変動の変化の絶対値が、このしきい値(%)よりも大きい場合に、シグナルで検出します。例:しきい値(%)を10に設定した場合、変動の変化が10%よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
    しきい値

    変動の変化の絶対値が、このしきい値よりも大きい場合に、シグナルで検出します。

    注意:制限の指定に使用できるのは、2つのしきい値フィールドのみです。

    例:しきい値(絶対値)を20に設定した場合、変動の変化が20よりも大きい場合に、シグナルとして検出されます。
  21. 続行」ボタンをクリックして、次のステップに進みます。

    ステップ7:クライアント組織

  22. インスタンスにクライアント組織を設定している場合は、「クライアント組織」ステップが表示されます。こちらから、解析に含める組織を指定することができます(特に指定をしない場合、システムはデフォルトですべての組織を含めます)。
    こちらを設定することで、エンジンはこの解析が作成されたビューにアクセスできるクライアント組織のみを確認します。(ただし、クライアント組織が既に存在していた場合、無効にされた組織に所属するユーザーも、以前に生成されたシグナルに引き続きアクセスすることができます。しかし、新しく作成された組織の場合、所属するユーザーはシグナルにアクセスすることができません)



    1. メインのトグルを有効にして、クライアント組織設定を表示します。インスタンス内のすべての組織が表示されます。
    2. 解析に含めるクライアント組織のトグルを有効にします(無効に設定した組織は含まれません)。
    3. すべての組織を除外する場合は、トグルを無効のままにします。
  23. 続行」をクリックして、次のステップに進みます。

    ステップ8:ユーザー

  24. ユーザー」ステップでは、この解析に含まれる、データに関連するユーザーを選択することができます(デフォルトでは、すべてのユーザーのデータがこの解析に含まれますが、こちらで特定のユーザーのみを含めるように選択することができます)。



    a.この 解析スケジュールにユーザーを含めるために、トグルを有効にします。
    b. 対象のユーザー(またはグループ)を検索して、選択します。


  25. すべての設定が完了したら、上右隅にある「保存して完了」ボタンをクリックして、解析ジョブを保存します。



  26. 保存したシグナルの解析ジョブが、一覧に表示されます。解析ジョブの管理について詳細な情報は、以下を参照してください。
  27. 設定が完了したら、「送信・実行」ボタンをクリックします。
  28. ビューを公開して、ビュービルダーを閉じます。
  29. 作成したシグナルは、スケジュールに基づき実行されますが、手動で解析を実行する場合は、以下の項目を参照してください。




シグナル解析の管理

シグナル解析を定義したら、編集、削除、コピー、実行、クリアをすることができます。メインのシグナルページの「シグナル管理」タブには、すべてのシグナル解析の一覧が表示されます。

注意:シグナル設定権」を付与されたユーザーのみが、こちらのページにアクセスすることができます。



シグナル解析の編集

シグナル解析の設定を編集するには、その名前をクリックします。設定画面の最後に表示される「保存して完了」ボタンを忘れずにクリックし、変更内容を保存してください。



シグナル解析の有効化、無効化

トグルを無効にすることで、シグナル解析の実行を停止することができます。無効化することで、解析はシグナルの生成、検出を停止します。トグルを有効にすることで、解析を再び開始することができます。



シグナル解析の削除

削除」オプションをクリックすることで、シグナル解析を削除します。これは、シグナルの検出を停止することで、解析を無効にし、設定内容を削除します。この解析が生成した既存のシグナルも削除されます。



削除」ボタンをクリックして、シグナル解析の削除を実行します。




シグナル解析のコピー

コピー」オプションを使用することで、同様の構成でシグナル解析を複製することができます。




解析をクリア

解析をクリア」をクリックすることで、このシグナル解析からのすべての実行を削除します。「実行」とは、シグナル解析の毎回の実行を指します。これは、削除された解析実行からのみ検出されたシグナルも削除します。例:別の解析が同じシグナルのいずれかを検出した場合、それらは引き続きシステム内に存在します。

これは、次回の解析実行までに、既存のシグナルを削除したい場合に有効です。これは、システム内のすべての箇所(タイムラインや、シグナル一覧ページ、など)からシグナルを削除しますが、解析が別の実行時に再び同様のインサイトを検出した場合、それらのシグナルは、以前のディスカッションコメントがあればそれを保持したまま、再度表示されます。



次のポップアップが表示されるので、「クリア」を選択して、続行します。



ヒント:モニタータブでは、特定の解析実行を監視することができます。



解析の実行

今すぐ実行」をクリックすることで、設定されたスケジュールにかかわらず、その場でシグナル解析を実行できます。



既に実行中の解析を「実行」することはできません。

注意: こちらのオプションは、スケジュール管理モジュールにアクセスできるロール権限を付与されたユーザーのみ利用することができます。こちらの機能は、下記に示すように、スケジューラーから実行することもできます。




シグナル設定の事前選択

シグナルジョブを作成する前に、設定できる一般設定がいくつかあります。これには、主要な日付フィールドの事前選択や、粒度のレベル、タイムスライダーの更新、シグナルの解析で考慮されるため、自動インサイトで選択したメトリック(数値)、ディメンション(次元)フィールドの更新が含まれます。こちらの項目では、これらの追加設定について紹介します。

データ特性の良し悪しを定義

シグナル解析が注目するデータフィールドは、自動インサイトで選択したものと同様です。これには、フィールドの数値が高い場合に、その良し悪しを定義する設定が含まれます。これらの設定を変更するには、以下の手順に従います。

  1. 関連するビューのドラフト(編集中)モードで、「準備」ページへ移動し、インサイトアイコンをクリックします。

  2. インサイトの設定」を開き、「基本変数」タブをクリックします。



  3. 含む」項目のチェックが選択されているフィールドが、シグナル解析で解析されるフィールドです。他のフィールドに注目したい場合は、こちらの設定を変更することができます。
  4. シグナルに関連するグラフにフィールドを含む場合(比較のために最終的なシグナルのUIに表示される、主要な時系列データに関連するデータに基づくグラフ)は、「関連」チェックボックスにチェックを入れます。



  5.  値が高い場合」項目で、データ特性の良し悪しを定義します。例えば、売上は高い方が良いですが、職場で発生するインシデント数が多いのは良いとは言えません。(これは、シグナルのナラティブにも反映されます。良い結果は青で強調表示され、悪い結果はオレンジになります)


日付パラメーターの事前選択

シグナルのタイムシリーズのデフォルト値を事前に設定することができます。これらは新規シグナルの解析を設定する際にデフォルト値として選択されるだけですが、必要に応じて、ユーザーにより簡単に変更することができます。こちらで設定できる値は、デフォルト日付フィールド、デフォルト粒度、タイムスライダーの範囲です。

インサイトの設定で「一般設定」タブをクリックし、以下に定義されている3つの項目のオプションを選択します。




    • プライマリー日付フィールド:このフィールドは、シグナルのタイムシリーズグラフのデフォルトとして設定されます。(他の2つの項目は、こちらで日付フィールドを選択することで表示されます)
    • 分析範囲の期間:シグナルのタイムシリーズグラフのデフォルト粒度を設定します。
    • データの最大範囲:この項目は、シグナルのタイムシリーズで参照される時間枠を最大化します。こちらで定義された範囲は、タイムスライダーの先頭に追加されます。例えば、こちらの項目を3ヶ月と定義した場合、タイムスライダーは、デフォルトサイズに3ヶ月分を追加します。

注意:これらの項目に設定された値を、シグナルの解析のデフォルト値として表示させるためには、設定を保存する必要があります。




スケジュールが設定されたシグナル解析の手動実行

必要に応じて、シグナル解析のタスクを実行するには、以下の手順に従います。


  1. レフトサイドメニューで「管理」項目を展開し、「スケジュール管理」をクリックします。



  2. 一覧からシグナル解析を選択し、「今すぐ実行」をクリックします。
  3. こちらから、他のオプションを実行することもできます。



    1. 編集:新しいスケジュールの設定など、シグナルタスクのスケジュール詳細を変更する場合は、こちらのオプションを使用します。
    2. 再開:中断したタスクを再開します。
    3. 削除:シグナル解析を削除します。
  4. タスクを実行することで、システムが検出したシグナルを受信します。ユーザーに関連するシグナルは、タイムラインに表示されますが、生成されたすべてのシグナルを閲覧するには、「シグナルの解析」ページを確認します。


    タスクを実行しても、シグナル解析が何も検出しない場合もあります。これはエラーではなく、正常な動作です。



シグナル解析の監視

シグナルモニター」ページには、実行された各解析が時系列で表示されます。解析は複数回実行することができ、そのたびに解析実行と呼ばれます。

注意:シグナル設定権」を付与されたユーザーのみが、こちらのページにアクセスすることができます。


メインのシグナルページで、「シグナルモニター」をクリックし、こちらのページへ移動します。



画面に各解析実行が表示されます。



各項目の詳細は、以下の通りです。

  • ビュー - 解析の基になるビューです。
  • 解析の名前 - シグナル解析の名前です。
  • 実行日付 - 解析が実行された日付です。
  • 所要時間 - 解析を実行するのに要した時間です。
  • ステータス - 解析の最終結果です。これは、解析が正常に実行されたかどうかを示します。
    • 解析が正常に実行された場合、結果には(新旧両方含み)検出されたシグナルの総数が表示されます。
    • 解析が実行待ちの場合、ステータスには実行待ちと表示されます。
    • 解析が現在実行中の場合、ステータスには実行中と表示されます。
    • 解析が実行中に失敗した場合、ステータスには失敗と表示されます。



各解析実行の隣にあるアイコンをクリックします。実行が正常に終了した解析実行には、次のオプションが表示されます。




シグナルをCSVにエクスポート

シグナル解析の結果を、CSVファイルにエクスポートします。これにより、検出されたシグナルを、他の解析実行と比較することができます。



解析実行の削除

削除」オプションをクリックして、選択した解析実行の結果を削除します。(これは、シグナルの解析構成#解析をクリアと同じ機能です)。



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