[PDF補助教材をダウンロードする]ボタンをクリックし、動画の学習時に参照するPDF補助教材をダウンロードします。
PDF補助教材は、動画内で講師が案内する該当ページを参照する場合にご利用ください。
電子ブックとPDF補助教材の内容は同じです。学習方法に合わせて、お好きなコンテンツをご利用ください。
・「電子ブック」では、マーカーやメモを追加できます。ダウンロード機能や印刷機能、ページ番号の表記はありません。
各コンテンツの詳細は「Customer Success Academyの使い方」をご確認ください。
電子ブックとPDF補助教材の内容は同じです。学習方法に合わせて、お好きなコンテンツをご利用ください。
・「電子ブック」では、マーカーやメモを追加できます。ダウンロード機能や印刷機能、ページ番号の表記はありません。
・「PDF補助教材」では、ダウンロード機能や印刷機能を利用できます。ページ番号の表記があります。
各コンテンツの詳細は「Customer Success Academyの使い方」をご確認ください。
[サンプルデータをダウンロードする]ボタンをクリックし、演習環境にセットアップするサンプルデータをダウンロードします。
ダウンロードしたファイル内の手順書をもとに、製品にサンプルデータをセットアップして、演習環境を準備します。
学習時に使用する環境は、お客さまご自身でご用意ください。
なお、学習環境とは別に演習環境のご用意をおすすめしますが、演習環境がない場合も、動画や電子ブックの学習で操作手順を学べます。
ダウンロードしたファイル内の手順書をもとに、製品にサンプルデータをセットアップして、演習環境を準備します。
学習時に使用する環境は、お客さまご自身でご用意ください。
なお、学習環境とは別に演習環境のご用意をおすすめしますが、演習環境がない場合も、動画や電子ブックの学習で操作手順を学べます。
製品体験ツアーとは
この製品体験ツアーで学べること
学習前に準備すること
使用する環境についてのご案内
製品体験ツアーでは、見るだけではなく、実際にDr.Sumを操作していただくことでより理解が深まります。
トライアル環境やご利用中の既存環境を使っていただく等、ご体験いただける環境をご用意ください。
トライアル環境をお申込みされる方はお問い合わせください。
※ツアーの中でDr.Sum Data Funnelがインストール済みであることを前提に説明を行っている箇所があります。
未インストールの方はマニュアルを確認の上、インストールしてください。
Dr.Sum Data Funnelのセットアップ
Dr.Sum製品体験ツアー【Data Funnel編】に参加する
Dr.Sum Data Funnel 編
STEP #1 Dr.Sum Data Funnelとは?
まずはDr.Sum Data Funnelについて概要をご理解いただくための説明動画になります。
最後に本ツアーのゴールについてもご説明しております。
最後に本ツアーのゴールについてもご説明しております。
STEP #2 HTTP Agentの最小限の設定
HTTP Agentの設定手順について、今回使用する必要最小限の設定に留めてご説明しています。
詳細を確認されたい方は合わせてマニュアルもご確認ください。
またSTEP2~4で入力が必要な工程があります。
以下の「ファイルをダウンロード」ボタンより入力文字列を記載したテキストファイルがダウンロードいただけますので、必要に応じてコピー&ペーストしてご利用ください。
詳細を確認されたい方は合わせてマニュアルもご確認ください。
またSTEP2~4で入力が必要な工程があります。
以下の「ファイルをダウンロード」ボタンより入力文字列を記載したテキストファイルがダウンロードいただけますので、必要に応じてコピー&ペーストしてご利用ください。
STEP #3 パイプライン定義の作成
パイプラインを定義し受け取ったデータをDr.Sumのテーブルへ格納する設定を行います。
事前にデータ格納用のデータベースを作成する必要があるのでご準備ください。
本ステップの中では「demo_funnel」というデータベースに格納する設定を行っています。
事前にデータ格納用のデータベースを作成する必要があるのでご準備ください。
本ステップの中では「demo_funnel」というデータベースに格納する設定を行っています。
STEP #4 HTTP Agentでデータ投入
最後のステップ動作確認です。
WEBブラウザのアドレスバーにURLを入力してデータを送信します。
STEP #3迄の設定が正常に完了していればテーブルにデータが格納されるはずです!
オプショナルツアーに参加する
データ加工/補完編(約30分)
CASE #1 時刻の丸め設定
IoTデバイスから送信されるデータはミリ秒単位のデータになっていることが多く、集計分析するにはデータの粒度が細かすぎて使いにくいケースも多くあります。そういった際に時刻を丸め処理して扱いやすくする方法をご紹介します。
CASE #2 前回値の取得
取り込まれたデータを分析するときに前回値と「比較」したり「差」を見たい場合があると思います。
前回値との比較計算をする場合、レコードが異なると計算がしにくいので、前回値を同じレコードに項目追加をする方法を解説します。
前回値との比較計算をする場合、レコードが異なると計算がしにくいので、前回値を同じレコードに項目追加をする方法を解説します。
CASE #3 計算項目の追加
IoTデバイスで取得した実測値と分析で取り扱う粒度が異なる場合等は、計算処理を使って見たい粒度に加工することができます。
CASE #3では計算処理を加える方法についてご説明します。
CASE #3では計算処理を加える方法についてご説明します。
CASE #4 異常値の検出
ノイズ等の影響で正常範囲から大きく外れてしまった異常値データは集計分析する際に不要な影響を及ぼしてしまうために除去したいケースがあると思います。CASE #4ではそのような異常値を検出しエラーフラグ項目を立てる手順についてご説明します。
CASE #5 レコードの補完
本来一定間隔で送られてくるデータがIoTデバイスやネットワークの不良によって送られず、データが欠損するといったことがあります。このような場合に集計分析上不都合がでないようにレコードを補完する機能することができます。CASE #5ではこの[レコードの補完]機能についてご説明します。
CASE #6 MotionBoardリアルタイム分析
CASE #6ではIoTデバイスから送信されたデータをMotionBoardでリアルタイムに監視してチャート表示する方法をご説明します。