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データ接続と統合
モデルの接続と開発
オントロジーの構築
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ユースケース開発
分析
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セキュリティとガバナンス
管理と有効化
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プラットフォーム概要
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データ接続と統合
データ接続と統合
データへの接続
データパイプラインとは何ですか?
アプリケーションリファレンス
データセット
データセット
Streams
メディアセット(非構造化データ)
ブランチング
Builds
スケジュール
ヘルスチェック
仮想テーブル
変更データキャプチャ (CDC)
Views
Connect to data
概要
概要
主要な概念
アーキテクチャ
初期設定の概要
Data Connection FAQ
エージェントおよびデータ接続
ダイレクト接続を設定する
エージェントのセットアップ
Bootstrapperプロキシ設定
agent-worker-runtime.md
Agent proxy runtime configuration リファレンス
トラブルシューティングリファレンス
OpenID Connect(OIDC)認証
ソース
ソースのセットアップ
ソース探索
同期
バッチ同期を設定する
ストリーミング同期の設定
ファイルベースの同期
メディアセットの同期
JDBC 同期の最適化
トラブルシューティングリファレンス
ストリームにデータをプッシュする
エクスポート
概要
エクスポートタスク(レガシー)
Webhooks
概要
Webhook を設定する
設定リファレンス
権限リファレンス
マーケットプレイス製品に同期を追加する [ベータ]
Marketplaceの製品にバーチャルテーブルを追加する [ベータ]
概要
概要
HyperAuto V2 アーキテクチャ
HyperAuto V2 でサポートされるソース
HyperAuto V2 の始め方
提案
HyperAuto V2 設定オプション
フォルダーに基づく SAP パイプライン
HyperAuto における AIP 機能
HyperAuto V1
HyperAuto V1 概要
HyperAuto V1 を使い始める
ソース探索
SDDI コックピット
設定リファレンス
HyperAuto V1からV2への移行
HyperAuto V1 FAQ
外部トランスフォーム
transforms.external.systemsからexternal_systems, Sourceをインポートします
外部関数
Connector type reference
コネクタ
Available connectors
Act! CRM
Act-On
ActiveCampaign
Acumatica
Adobe Analytics
Adobe Commerce
ADP
エージェントレベルのファイルシステム
Airtable
AlloyDB
Amazon DynamoDB
Amazon Kinesis
Amazon Marketplace
Amazon S3
Apache CouchDB
Apache HBase
Apache Hive
Apache Phoenix
Asana
Authorize.Net
Avalara
Azure Active Directory
Azure Blob Filesystem(ABFS)
Azure Cosmos DB
Azure Data Catalog
Azure DevOps
Azure Synapse
Azure Table Storage
Basecamp
BigCommerce
BigQuery
Blackbaud Raisers Edge NXT
Bugzilla
Bullhorn CRM
Cassandra
Certinia
Cloudant
CockroachDB
Confluence
Couchbase
Databricks
DB2
DocuSign
Domino
eBay
eBay Analytics
EnterpriseDB
Exact Online
Facebook
Facebook Ads
FreshBooks
Freshdesk
FTP/FTPS
GitHub
汎用コネクタ
Gmail
Google Campaign Manager
Google Cloud Storage
Google Contacts
Google Data Catalog
Google Directory
Google Drive
Google Pub/Sub
Google Search
Google Spanner
GraphQL
Greenplum
HDFS
Highrise
Hubspot
IBM Cloud Data Engine
IBM Cloud Object Storage
Instagram
カスタム JDBC ソース
Jira Service Management
Kafka
Kintone
LDAP
LinkedIn
LinkedIn Marketing Solutions
Mailchimp
Marketo
MarkLogic
Microsoft Access
Microsoft Ads
Microsoft Bing
Microsoft Dataverse
Microsoft Dynamics 365
Microsoft Dynamics CRM
Microsoft Dynamics NAV
Microsoft Excel
Microsoft Excel Online
Microsoft Exchange
Microsoft Office 365
Microsoft OneDrive
Microsoft OneNote
Microsoft Planner
Microsoft Power BI XMLA
Microsoft Project
Microsoft SQL Server
Microsoft Teams
Monday
MYOB
NoSQL ストア
OData
Odoo
Oracle Eloqua
Oracle Fusion Cloud Financials
Oracle Fusion Cloud HCM
Oracle Fusion Cloud SCM
Oracle NetSuite
Oracle NetSuite 概要
Oracle NetSuite SuiteAnalytics
Oracle NetSuite SuiteQL
Oracle NetSuite SuiteTalk
Oracle Sales
Oracle Service Cloud
Outreach
Paylocity
PayPal
Pinterest
Pipedrive
PostgreSQL
Presto
Quickbase
QuickBooks Desktop
QuickBooks Online
QuickBooks POS
Raisers Edge NXT
Reckon
Reckon Accounts Hosted
Redis
レガシーREST APIプラグイン(magritte-rest-v2)
REST
Sage 200
Sage 300
Sage 50 UK
Sage Business Cloud Accounting
Salesforce
Salesforce Marketing Cloud
Salesforce Marketing Cloud Account Engagement
Salesloft
SAP Business One
SAP BusinessObjects BI
SAP ByDesign
SAP Cloud for Customer
SAP Concur
SAP Fieldglass
SAP HANA XSA
SAP SuccessFactors
SendGrid
SFTP
Sharepoint Online
ShipStation
Shopify
SingleStore
Slack [Beta]
Smartsheet
Server Message Block (SMB)
Snapchat Ads
Snowflake
Spark SQL
Splunk
Square
Streak
Stripe
SugarCRM
SuiteCRM
SurveyMonkey
SybaseIQ
Tableau CRM Analytics
Tally
TaxJar
Trello
TSheets
Twilio
Twitter Ads
Veeva Vault
Wave Financial
WooCommerce
WordPress
Xero
Xero WorkflowMax
YouTube Analytics
Zendesk
Zoho Books
Zoho Creator
Zoho CRM
Zoho Inventory
Zoho Projects
Zuora
その他のソースタイプ
Palantir-provided drivers for JDBC sources
概要
概要
アーキテクチャ
Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applications アドオンのダウンロード
SAP アドオン
SAP アドオンのインストール
Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applicationsのインストール
リモートエージェントのインストール
4.6C/620/640 用リモートエージェントのインストール
サポートパッケージのインストール
フィックスパックのインストール
SLT(SAP Landscape Transformation Replication Server)の設定
RFC 接続の作成
Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applications または Remote Agent のアンインストール
Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applications コックピット
Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applications のパラメーター
ハウスキーピングジョブの設定と構成
承認ロール
Palantir Foundry Connector 2.0 for SAP Applications のバックアップと復元
Foundry SAP セットアップ
新しいソースの作成
ソースの探索
Foundry SAP 同期
負荷についての考察
インクリメンタル更新
SAP オブジェクトタイプ
ダイナミックフィルター
How-Tos
SAP からロングテキストを抽出する
カスタム認証とロール管理の設定
BEx クエリ
Extractors
関数
トランザクションコードとレポートの抽出
SAPからHANAビューを取り込む
ユーザー属性付きSAP書き戻しとOAuth 2.0
よくある質問
Workflows
ストリーミングリソースガイド
ストリーミングリソースガイド
Flink 基礎
ストリームのリセット
ストリーム監視 [Beta]
ストリーミングプロファイル
概要
概要
パイプラインの種類
サポートされる言語
検討事項: Pipeline Builder とコードリポジトリ
はじめに
Pipeline Builder でバッチパイプラインを作成する
Pipeline Builder を使用してメディアセットバッチパイプラインを作成する
コードリポジトリを使用してバッチパイプラインを作成する
コードリポジトリを使用してメディアセットバッチパイプラインを作成する
Pipeline Builder でインクリメンタルパイプラインを作成する
Pipeline Builder でストリーミングパイプラインを作成する
インクリメンタルパイプライン
概要
インクリメンタル同期の作成
ハイパフォーマンスの維持
ストリーミングパイプライン
ストリーミングパイプライン:概要
比較:ストリーミング vs バッチ
パフォーマンスの検討事項
Foundry Streaming によるコンピュート使用量
ストリーミングキー
スケジュール
概要
スケジュールを作成する
スケジュールの表示と変更
スケジュールの探索と管理
一般的なスケジューリング設定
トリガータイプのリファレンス
トラブルシューティングリファレンス
マーケットプレイス商品にスケジュールを追加 [ベータ]
Logic flows [ベータ版]
Logic Flows
接続フローの作成
Compassファイルリスター
ベストプラクティス
推奨されるプロジェクトとチームの構造
開発のベストプラクティス
ブランチングとリリースプロセス
スケジューリングのベストプラクティス
プロダクションパイプラインの構築
非構造化データのパイプライン
概要
CSVまたはJSONファイルのスキーマを推定する
パイプラインのセキュリティ
概要
マーキングの削除に関するガイダンス
継承されたマーキングと組織の削除
概要
概要
パイプラインのデバッグ
失敗するジョブのデバッグ
パイプラインの故障をデバッグする
ストリームの失敗のデバッグ
メモリ不足(OOM)エラーのトラブルシューティング
スケジュールのトラブルシューティング
Spark
Spark の概念
Spark の詳細を理解する
Spark UI
コンピュート使用量の理解
ネイティブアクセラレーション
Spark プロファイルの適用
Sparkプロファイルのリファレンス
データセットプロジェクション
概要
プロジェクションの設定
高度な詳細
パイプラインの最適化
Foundry使用最適化
概要
概要
安定性に関する推奨事項
推奨されるヘルスチェック
データ期待値の定義
推奨されるサポートプロセス
大規模監視
監視ルールリファレンス
外部システムにアラートを送信する
Applications
概要
概要
コアコンセプト
ナビゲーション
Pipeline Builder での AIP 機能
関数インデックス
インプットデータセット
概要
データセットの追加
自動的に入力データを生成する
Pipeline Builder でのソースおよびデータ同期の構成
バッチ入力データセットの計算モード
変換
概要
データをトランスフォームする
データの結合
データの結合
ジオスペーシャルトランスフォームの作成
Pipeline Builder で一意の ID を作成する
transforms-streaming-joins.md
Pipeline Builder で LLM ノードを使用する
頻出パターンのマイニング
パイプラインの出力
概要
データセット出力を追加する
オントロジー出力を追加する
ジオテンポラルシリーズ出力の追加
パイプラインのプレビュー
パイプラインのデリバリー
出力からマーキングを削除
ブレーキングチェンジ
パイプライン管理
パイプライン管理
入力サンプリング戦略を追加する
パラメーター
ビルド設定
カスタム関数の作成
ノードの表示と非表示
Pipeline Builder におけるフォルダー
カラーグループ
Checkpoints
ジョブグループ
パイプラインコードのエクスポート
ブランチ
概要
ブランチの作成
変更案を提案する
変更を承認する
ブランチ保護
フォールバックブランチ
スケジュール
概要
スケジュールの作成
Scheduler の AIP 機能
データの期待値
データ期待値
データのヘルスチェックを設定する
Pipeline Builderにおける単体テスト
Marketplace product にパイプラインを追加する [Beta]
Pipeline Builder Expressions
絶対値
数値の追加
構造体フィールドの追加または更新
日付に値を加算
すべての配列要素が満足する
すべての
そして
任意の配列要素が満足する
Any of
おおよその中央値
近似パーセンタイル
Arccos
Arcsin
Arctan
Arctan2
面積
配列に追加
配列の直積
配列の結合
配列に含まれる
配列にnullが含まれている
配列の差
配列ディスティンクト
配列要素
配列要素は異なる
配列のフラット化
配列の交差
配列の最大値
配列の最小値
配列位置
配列から要素を削除
配列の繰り返し
配列の逆順
配列のソート
構造体キーで配列を並べ替え
配列の結合
配列には交差点がある
配列の zip
Base 64 デコードから文字列へ
Base64 デコード
Base64 エンコード
ビット左シフト
ビットシフト右
H3 インデックスのバッファー
目的地点の計算
ハヴァサイン距離の計算
ケース
キャスト
Ceil
タイムスタンプのタイムゾーンを変更する
文字ごとに文字列を変換する
文字列を分割
Cipher 復号化
Cipher 暗号化
サイファーハッシュ
文字列のクリーニング
配列の収集
重複なし配列を収集
一連の H3 インデックスをコンパクト化する
文字列の連結
Geopoint 行の作成
代理メディア Gotham 識別子(GID)の構築
DMS を GeoPoint に変換
GeoPoint を Geohash に変換
GeoPoint を MGRS に変換
ジオポイントをジオメトリに変換する
MGRSをGeoPointに変換する
文字列を日付に変換する
文字列をタイムスタンプに変換
基数変換
角度単位の変換
距離単位の変換
時間単位の変換
重量単位の変換
データをJSONに変換する
オントロジージオポイントの変換
16進数から変換
16進数から文字列への変換
地心座標をWGS 84 測地座標に変換する。
旧式の OffsetDateTime を変換する
ラインストリングをポリゴンに変換
UTCからのタイムスタンプ変換
タイムスタンプを UTC に変換
オントロジー geo-point の作成
16 進数に変換
8進数に変換
コサイン
共分散
座標系からジオポイントを作成する
空の配列を作成する
配列の作成
楕円形状の作成
測地線ストリングの作成
ラインストリングジオメトリを作成
配列からマップを作成する
Null 値の作成
範囲ファンのジオメトリを作成する
ジオポイントの順序付けられた行からシンプルなジオメトリを作成する
Struct行を作成する
time series リファレンス値を作成する
現在の日付
現在のタイムスタンプ
日付のシーケンス
Geobuf を GeoJSON としてデコード
密なランク
重複しない個数のカウント
数字の除算
GeoJSON を Geobuf としてエンコードする
終わりに
エポックミリ秒から日付への変換
エポックミリ秒からタイムスタンプへの変換
エポック秒から日付へ
エポック秒からタイムスタンプへ
等しい
配列を展開する
配列を位置情報付きで展開
マップを展開する
指数関数
正規表現のすべてのマッチを抽出
日付の一部を抽出する
ドキュメントメタデータを抽出する
画像メタデータの抽出
マップキーの抽出
マップの値を抽出する
PDF からテキストを抽出
PDFからテキストを抽出(OCRを使用)
画像からテキストを抽出する (OCR を使用)
タイムスタンプ部分の抽出
配列の要素をフィルター処理する
ジオメトリタイプでフィルター処理する
最初
最初の null でない値(coalesce)
床
日付を文字列としてフォーマットする
数値のフォーマット
文字列の書式設定
タイムスタンプを文字列としてフォーマットする
ジオメトリが交差しているか
Geometry 3D アフィン変換
ジオメトリ配列(単項)結合
ジオメトリ配列ラインディゾルブ
ジオメトリバッファ
ジオメトリ重心
ジオメトリが含む
ジオメトリの差分
ジオメトリを配列に分解する
ジオメトリの交差
ジオメトリの長さ
2次元回転ジオメトリ
ジオメトリの z 座標を設定
Geometry shortest distance
Geometry 標準化
幾何学的対称差
ジオメトリ変換式
ジオメトリユニオン
H3 インデックスを取得する
ジオメトリをカバーするH3インデックスを取得する
エンベロープのXZカーブインデックスを取得する
スタート地点からエンド地点までの方向を取得する
ジオメトリエンベロープを取得する
緯度/経度のバウンディングボックス構造体を取得
H3 インデックスの隣接を取得する
Structフィールドの取得
幾何学の凸包を取得する
より大きい
以上
最大値
グループ化したジオメトリのエンベロープ
グループ化された幾何体の結合
グループ化された緯度/経度のバウンディングボックス
Gzip 解凍
H3セルから子への変換
H3 セルから親セルへの変換
H3 をジオメトリに変換
ハッシュ sha256
ラインストリングに沿ったジオポイントの補間
Is NaN
空の構造体かどうか
Is in
null ではない
Is null
有効な GeoJSON かどうか
Is valid Geohash
有効な H3 インデックスかどうか
MGRS が有効かどうか
有効なMIMEタイプかどうか
オントロジーのジオポイントが有効かどうか
有効な delegated media gid かどうか
有効なメディアリファレンスかどうか
有効なリソースIDかどうか
有効な uuid かどうか
配列の結合
ラグ
Last
週/月/四半期/年の最終日
リード
最小
文字列の左側
左詰めの文字列
長さ
より小さい
以下または等しい
レーベンシュタイン距離
線形回帰勾配
対数
基数の対数
論理型へのキャスト
小文字化
値のマッピング
最大
Max by
平均
Min
Min by
モード
モジュロ
数値の乗算
否定
正規分布の乱数
Not
多角形のN番目のチェーン
ラインストリング内のn番目のポイント
空文字列を無効化する
または
PDF 目次
非WGS 84座標系からGeoJSONをパースする
分類文字列の解析
時間の解析
json を struct として解析する
電話番号の解析
既知のバイナリをジオメトリとして解析する
ジオメトリとしてのよく知られたテキストを解析する
XML をスキーマとして解析する
パーセントランク
ペリメータ
ピボット
正の剰余
累乗
ジオメトリの準備
プロダクト
ランク
配列要素の削減
Regex 抽出
Regex 検索
Regex インデックス
正規表現マッチ
Regex replace
Rename struct field
文字列の右側
文字列を右詰め
四捨五入
行数のカウント
行番号
サンプル共分散
標本分散
セカント
文章の先頭文字を大文字にする
Sequence
幾何学を簡単にする
サイン
バイトをスキップする
配列のスライス
Soundex
文字列を分割する
平方根
標準偏差
開始する
区切り文字の後の文字列
デリミター前の文字列
文字列が含まれる
サブストリング
複数の式を減算する
数値の減算
タイムスタンプ/日付の差分計算
日付から値を減算する
合計
配列要素の合計
タンジェント
テキストのセグメンテーション
テキストから埋め込みへ
タイムスタンプ追加
タイムスタンプシーケンス
タイムスタンプの減算
タイムスタンプからエポックミリ秒への変換
タイムスタンプをエポック秒に変換
タイトルケース
音声を CPU を使用して json に文字起こしする
オーディオを GPU を使用して json に書き起こす
音声をテキストに書き起こす
配列要素の変換
キーの変換
Transform map values
余白のトリミング
日付の切り捨て
タイムスタンプを切り捨てる
H3インデックスのセットを展開解除する
Unicode 正規化
一様乱数
Universally unique identifier (uuid) (unstable)
大文字化
Url decode
Url encode
LLM の使用
マップからの値の取得
分散
Pipeline Builder Transforms
集約
条件に基づく集計
ウィンドウ上での集約
アンチジョイン
式の適用
配列の要素を列へ
タイムスタンプとウォーターマークの割り当て
データのコアレス
式が存在しない場合に計算する
メディア参照(メディアセット)の取得
クロスジョイン
日付分布
列の削除
重複の削除
空のファイル
空のメディアセットファイル
空のテーブル
データセットからファイルメタデータを行として抽出
struct フィールドを多数抽出
CSV ファイルから行を抽出する
GeoJSON ファイルから行を抽出する
JSON ファイルから行を抽出する
データセットからメールファイルの行を抽出する
テキストファイルのデータセットから行を抽出する
XML ファイルから行を抽出する
Shapefile から行を抽出する
フィルター
名前による最初のユニオン
struct をフラット化
頻繁パターン成長
ジオ距離内部結合
ジオ距離左結合
ジオインターセクションインナージョイン
Geo intersection left join
Geoポイント間3D距離内部結合
ジオメトリ交差結合
Geometry knn 内部結合
Geometry knn left join
メディア参照(データセット)の取得
ハートビート検出
内部結合
結合
K-means クラスタリング
KNN ジョイン
重複を保持する
Key by
左結合
左ルックアップ結合
手動で入力されたテーブル
マッピング結合
名前で絞り込むユニオン
行名の正規化
数値分布
外部キャッシング結合
Outer caching join
アウタージョイン
ピボット
プロジェクト
条件に基づくプロジェクト
ウィンドウ上のプロジェクト
行の名前を変更する
データの再分割
ロールアップ
行のサイズ
行の選択
セミジョイン
ソート
テキストブロック
時間制限付き重複行削除
時間制限付き順不同のドロップ
イベント時間の制限付き昇順ソート
トップ行
名前で結合
アンピボット
名前によるワイドユニオン
ウィンドウ
概要
概要
ナビゲーション
Configuration
Control Panelでのコードリポジトリ設定の構成
Code Repositories FAQ
トランスフォーム
トランスフォームの作成
トランスフォームをプレビューする
トランスフォームのデバッグ
プロジェクトリファレンスの使用
変更の影響を分析する
ユニットテスト
プラットフォーム内でのSparkモジュールのピン留め
ライブラリ
リンク
Code Repositories での AIP 機能
Marketplace プロダクトにデータセット変換を追加する [ベータ]
作成物リポジトリ
作成物リポジトリ
ナビゲーション
作成物リポジトリの作成
作成物リポジトリの削除
製作物の公開
作成物を取り消す
パーミッションの管理
高度なワークフロー
カスタムチェックの作成
データセットをダウンロードのために準備する
リポジトリの管理
概要
ブランチ設定
リポジトリ設定
リポジトリのアップグレード
Spark profiles
作成物の設定
オントロジーのインポート
高度なリポジトリ設定
Code Repositories での計算使用量
概要
概要
ナビゲーション
Data Lineage に関する質問
グラフ
データフローを探索する
製作物とオントロジーエンティティを探索する
グラフの保存と共有
ノードのカラーリング
グラフ要素リファレンス
データセットの管理
プレビューとロジック
ビルドタイムラインの表示
古いデータセットの理解
指定した列を含むデータセットを見つける
データセットの作成
スケジュールの管理
権限
リソースの権限を確認する
マーキングの変更の影響を確認する
概要
概要
ビルドとチェックのFAQ
ヘルスチェック
チェックの種類
チェックスケジュール
チェックの監視
通知と問題点
チェックリファレンス
チェックグループ
概要
チェックグループの作成と監視
チェックグループの表示と理解
Marketplace プロダクトにヘルスチェックを追加する [ベータ]
データセットプレビュー
データセットプレビュー
CSV解析
SQL プレビュー
データセットプレビュー FAQ
概要
概要
モード
推奨事項
利用可能なルール
スイープスケジュール
インパクト追跡
Preparation
Preparation
はじめに
シンプルなプレパレーションの作成
プロジェクト参照
基本的な例
高度な例
データ準備 FAQ
Recipes
レシピ
コアコンセプト
レシピの作成
すべてのレシピを表示する
通知の設定
レシピの編集
Transforms
概要
概要
はじめに
Python バージョンのサポート
基本的な変換
トランスフォームロジックレベルバージョン管理
``meta.yaml``
仮想テーブルの概要
ファイルの読み込み
ユニットテスト
デバッグ
インクリメンタル変換
概要
インクリメンタル変換リファレンス
マージと追加
トランザクションの中止
スナップショットから履歴データセットを作成する
Python の環境
概要
環境作成の概要
トラブルシューティングガイド
ライブラリ
Python パッケージの Conda 解決
Python ライブラリの共有
Python ローカル開発のセットアップ
Accelerated Spark transforms
Accelerate Spark with Velox
ライトウェイト変換
概要
Polars ストリーミングモード
最新版のUbuntuをベースにする
AIP
AIP オーケストレーター
Palantir提供のモデル
トランスフォーム内でPalantir提供の言語モデルを使用する
コンテナ変換
概要
Spark sidecar 変換
データの期待値
はじめに
transformsというライブラリからexpectationsをEとしてインポートします
リポジトリ内のファイルを読み込む
出力行メタデータ
API 一覧
Transforms Python API
トランスフォームクラス
Foundry コネクタ
Pythonトランスフォームでメディアセットを使用する
PySpark 一覧
pyspark-overview.md
Python からの移行
構文チートシート
スタイルガイド
コンセプト:列
コンセプト: クエリ
コンセプト:ユーザー定義関数
`行.rlike(regex)`
日付とタイムスタンプ
文字列
数学
結合
集約関数
ウィンドウ
Code Repositories
その他
概要
概要
はじめに
基礎的なトランスフォーム
トランスフォームとパイプライン
例
非構造化ファイルの読み書き
ユニットテスト
高度な設定
インクリメンタル変換
ユーザー定義関数 (UDF)
リポジトリ間でのコード共有
Java ローカル開発の設定
構文チートシート
概要
概要
Spark SQL リファレンス
概要
概要
はじめに
Common
ローカル開発での変換プレビュー
トランスフォームのバージョン
Data formats
Time series
概要
概念用語集
時系列セットアップ
セットアップ
新しい time series オブジェクトタイプを作成または選択する
time series プロパティ (TSPs)
time series syncs
センサーオブジェクトタイプのセットアップ
時系列データの権限
高度な設定
Time series alerting
Time series アラート
time series アラートの設定
FAQ
派生シリーズセットアップ
Derived series
派生 series のセットアップ
オントロジーに派生 series を手動で保存する
派生 series の管理
Derived series の権限
FAQ
時系列セットアップ
Foundry での時系列データの使用
導関数を取る
FoundryTS で time series を扱う
Time series property use case
概要
Pipeline Builder を使用して時系列データを作成する
Ontology Manager を使用してオブジェクトに time series プロパティを追加する
Workshop モジュールと Quiver 分析でオブジェクトの時系列プロパティを使用する
Sensor object types use case
概要
Pipeline Builder でセンサーオブジェクトタイプのデータを作成する
Ontology Manager でセンサーオブジェクトタイプを作成する
Workshop と Quiver でセンサーオブジェクトタイプの time series データを使用する
タイムシリーズクエリのコンピュート使用量
FAQ
Foundry での地理空間データ
Foundry での地理空間データ
地理空間データの種類
座標参照系と投影法
例示的なワークフロー
ラスターデータの使用
トランスフォームでベクトルデータを使用する
オントロジーで地理空間データを使用する
Gaia にオントロジーデータを追加する
概要
概要
コンセプトの用語集
データモデリング
オントロジーと時空間系列データの統合
FAQ
Media sets (unstructured data)
DICOM メディアセットの追加
add-audio-transcription.md
Microsoft Excel
Transforms Excel Parser
FOUNDRY_URLをエンドポイントに設定します
データ接続と統合
Time series
時系列セットアップ
導関数を取る
注: 以下の翻訳の正確性は検証されていません。
AIP
を利用して英語版の原文から機械的に翻訳されたものです。
導関数を取る
上記の例を基に、以下の計算関数を使用して、同じマシンの平均気温変化も取得できます: