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このセクションのカードはイベントを一括で可視化および分析するために使用されます。イベントは、開始および終了のタイムスタンプで構成され、time rangeに類似していますが、分析をサポートするために他のデータで強化することもできます。
すべてのイベントセットは Events plot を使用して可視化され、チャートの下部にある時間軸にイベントをプロットします。
イベントセットとイベントプロットは transform tables を利用しており、各行が単一のイベントとして扱われます。イベントセットの next actions menu から Convert > New transform table を選択して、バックアップトランスフォームテーブルにアクセスできます。バックアップトランスフォームテーブルを使用して、基礎となるイベントデータを変更または強化できます。たとえば、各イベントのカラーラベル列を計算することができます。その後、Display タブの Event Options の Colors 設定でその列を使用して色分けすることができます。
イベントインジケータシリーズは、イベントセットから指定された時点で発生しているイベントの数を示す time series を作成します。
各イベントのタイムレンジリストを指定してイベントセットを作成します。範囲パラメーターを選択するか、開始および終了のタイムスタンプを個別に入力して各イベントを作成します。Data タブのエディタパネルの Input event data セクションで対応するフィールドを編集して、イベントのツールチップに表示されるタイトルと説明をカスタマイズします。範囲パラメーターが使用される場合、そのタイトルと注釈が利用可能であればイベントのタイトルと説明に自動的に入力されます。
オブジェクトセット、トランスフォームテーブル、実体化などの表形式データソースからイベントセットを作成します。各イベントの開始および終了タイムスタンプは、エディタパネルの Data タブにある Events configuration 設定で指定された入力テーブルの列またはプロパティを使用して入力されます。
オントロジーで定義されたリンクを通じて関連オブジェクトを見つけることにより、ベースオブジェクトから開始してイベントセットを作成します(search around とも呼ばれます)。複数のオブジェクト関係の層をたどって、目的のタイプのイベントセットを構築し、オプションでフィルター処理することができます。Data タブの Events configuration 設定で、イベントの開始および終了タイムスタンプを設定します。リンクイベントセットは time series からも作成でき、その場合、time series の root object がベースオブジェクトとして使用されます。リンクイベントセットはオブジェクトベースであるため、イベントのツールチップは各オブジェクトのデータを使用して入力されます。
ソースシリーズが値 100 を超えたときや他のシリーズが指定されたしきい値に達したときなど、特定の条件が 1 つまたは複数の time series プロットで満たされた場合に視覚的に表示します。time series 検索式はブール値を返す必要があり、このブール値が真であるすべての時間間隔にわたってイベントが作成されます。Automate を使用して、特定されたイベントをオントロジー内のオブジェクトとして保存することができます。
@property
構文を使用してテーブル内のプロパティを検索します。AND
から OR
に変更して、いずれか の条件に一致するように検索を変更します。1 時間以上
または 1 日未満
のイベントのみを見つけることができます。$AN < 5 && $W = $X
)。開始および終了タイムスタンプを前後にシフトして既存のイベントセットを変更します。
time series の動作を複数のイベントで比較し、各イベントが発生している time series のセグメントを分離して整列させます。プロットは相対時間で time series のセグメントを表示し、各イベントの開始時の値をゼロに整列させます。以下の画像は、イベント比較プロットを使用して、80 度以上の茶バット内の温度の動作を視覚化する方法を示しています。
複数の time series 間の変動を表す境界領域を作成し、他の time series をこれらの境界に対して監視するのに役立ちます。各タイムスタンプでの境界は以下の手順で計算されます。
相対time series を使用して、集計するデータが重なるようにします。相対time series グループは、event comparison plot を使用して作成するか、既存の time series グループに relative time series transform を使用して作成します。以下の例では、高品質の茶バッチの湿度データからリファレンスプロファイルの境界を作成し、他のバッチの湿度を監視する方法を示しています。