全体的なデータの内容がわかります。決め手にならないことがよくあります。手法は、どちらかと言えば、静的な(時間軸で変化しない)データの解析に向いています。「このデータからは、何もわからない。この特徴を何らかの尺度で表現できると、解析の見通しがよくなります。このサイトでは、これを「2次データ」と呼んでいます。それがたった5行に集約されています。解析の負荷が大幅に軽くなっています。データの複雑さは、列を増やすことによって表現しています。例のデータでは実感が湧きにくいと思いますが、周期の数が数千、数万となってくると、この集約の効果は絶大です。作成は、データベースからのサンプリングでした。2次データの作成では、1次データからのサンプリングと、1次データの加工の2つの作業を同時に進めます。2次データでは、フラグのある行だけを抽出します。今回の例では、周期の始まりの行だけを抽出します。1次データの加工2次データの作成は、単純に周期の始まりの行だけの抽出ではありません。周期の始まりがわかれば、そこを基点にして、その周期の特徴を表す尺度をいろいろと計算することができます。平均値や最大値を求める場合でも、その周期の間のさらに特殊な間隔の間だけを求めると、さらに深い解析ができます。1次データの加工には、固有技術の知識が総動員されます。尺度を計算しても、深い解析ができます。良い尺度を作ると、解析後の考察がしやすくなります。1次データの加工(時間のデータ)時間の解析用には、タイミングと次のタイミングの差を計算します。例では、装置が加工中と、停止中が繰り返すので、それらの時間を計算します。その他に、装置のモードが途中で変わったりするのでしたら、それらの時間を計算することもあります。1次データの加工(変化のデータ)周期の始まりの温度の上昇速度、今回は1周期の中にピークが2つあるので、それぞれの値。等で、各変数の関係を解析することができます。ページがありますが、これらはExcelのマクロ(VBA)を使った例になっています。VBAだといじれる人が多いです。そのため、筆者の場合は、Excelで処理できるものを作ることが多かったです。RとPythonしかし、RやPythonを使えるのなら、大まかな分析を手っ取り早く始められることがあります。GROUPBYを駆使できるようにデータを作りこみます。ページは、このようにして作っています。比較的シンプルな2次データ(特徴量)は、RやPythonを使うとスピーディに分析の段階に進めます。固有技術を盛り込んだ2次データを作成する場合は、VBAでもRやPythonでも手間はそれほど変わらないです。簡単に2次データが作れるようになっています。この機能は、グラフの出力はなく、分析のデータがダウンロードできるようになっています。必要に応じて、このデータをさらに分析に使うことを想定しています。準周期性が、1と0の数字で表されている変数があれば、それを使うことができます。いった変数がない場合、特定の変数について、「1列目が、40より大きければ1、40以下なら0」というようにして、こうした変数を作ることもできます。3次データ(ラベル付きデータ)の。