:このコンテンツの一部は機械翻訳によって処理されており、完全な翻訳を保証するものではありません。2024年9月2日データのボリュームはじめにlinkデータの量は、常にパフォーマンスと直接のトレードオフになります。グラフを構築するための詳細に元々こだわりがあります。これらの一意のタイムスタンプがすべて設定されている場合は、パフォーマンスに影響します。ツールアプローチの理論上の制限があります。ロボットは同じプラットフォームを使用しますが、いくつかの違いがあります。受け入れられるものは何か、実行されるアクションの種類です。ボリュームに直接関連します。ボリュームは、最大のテーブルの行数によって決定されます。エクスペリエンスを決めるのは、行の数のみです。列の数は、データベースからデータを読み込むときにのみ増加します。イベントが理想的です。ケースやイベントの数が増えると、データの解析やビジュアリゼーションの表示に時間がかかるようになります。プラットフォームは引き続き動作しますが、大量のデータが挿入されると、反応速度が低下する可能性があります。事前にデータ量を確認することをお勧めします。上記の数を超える場合は、データセットを最適化または制限することをお勧めします。詳細レベルlink詳細度が上がるほど応答時間が伸び、パフォーマンスが影響を受けます。データ量、詳細レベル、待機時間の正確なトレードオフをエンドユーザーと話し合う必要があります。履歴データが非常に重要なこともありますが、多くの場合、最後の数年間しか必要ない場合があります。つの要因は、列に含まれる一意の値です。ファイルのサイズを最小限に抑えています。これは、似た値に対して十分です。属性に対して一意の値を多く設定すると、たとえばパフォーマンスにも影響します。つの方法で対処する必要があります。よる調整を行うことで、ダッシュボードの表示を高速化できます。(詳細については、「アプリケーションの設計」をご覧ください)。このセクションでは、データの最小化について説明します。ユーザーに表示されるデータを、特定の業務の質問に合わせて調整して減らすことができます。ここで説明する手法は互いに並んで存在することも、複数の技術のメリットを活用するために組み合わせることもできます。最小化されたアプリケーションとともに、データを最小化せずにアプリケーションを維持することもできます。遅いパフォーマンスを許容できる特定の分析では詳細レベルが必要になる場合があるからです。データセットに表示されるレコードの数を制限すると、アプリケーションのパフォーマンスが向上するだけでなく、プロセスの理解度も向上し、ビジネスでの承認性も向上します。コネクタ内で行えます。して、日付や期間をフィルター処理して表示する期間を制限します。年間の期間を制限できます。以下の画像に例を示します。マイニングへの取り組みの開始時には、限られた量のアクティビティをお勧めします。そのため、専門知識の強化にさらに着手できます。以下に、アクティビティの範囲に関するガイドラインを示します。マイニングを開始する際の推奨範囲です。洞察を得るために必要な情報を提供する簡単なプロセスです。クリアバリアントで展開する。50-100明確なバリアントがある場合に最も便利です。これは、やや関連するプロセスを意味しますが、主に独自のプロセスです。100+サブプロセスに分割することをお勧めします。アクティビティをフィルター処理すると、プロセスが簡素化され、より理解しやすくなります。情報や詳細情報を失う可能性もありますのでご注意ください。以下に、データのフィルター処理に関する提案をいくつか示します。プロセスに直接影響を与えないアクティビティは、除外される可能性があります。いくつかのアクティビティ、つまり変更アクティビティは、プロセスのどこでも実行できます。これらは大幅に多数のバリアントに吹き飛ばしました。データセット内で数回発生するイベントは、フィルター処理されて除外される可能性があります。サブプロセスのみを分析します。データセット内の一部のアクティビティは、ビジネスにより理にかなっているアクティビティを表す、小さなタスクのようになることがあります。グループ化するには、コネクタ内にロジックが必要であり、重複するアクティビティが生じる可能性があります。アクティビティをフィルター処理します。これにより、変更を簡単に元に戻すことができます。アクティビティを元に戻すことができます。データ抽出またはデータ読み込みのアクティビティをフィルター処理しないでください。レベルで集計値を計算する式が影響を与えます。フィルターは、これらの外れ値があるかどうかを計算するのに時間がかかる場合があります。内でこのようなケースをフィルター処理して、データセットから除外することをお勧めします。このことは、メトリックに影響します。ユーザーに応じて外れ値のみを削除してください。外れ値への焦点link他のインスタンスでは、外れ値がフォーカスする主要な領域である可能性があります。方法論を採用している場合は、問題に集中したいと考えています。すべてのケースが正しく表示されるのではなく、問題が起こっているケースのみが表示されます。以下の画像でご確認ください。データセットのサイズを小さくするlinkコネクタでは、多くの詳細を持つ属性を削除できます。属性の長い文字列などです。多くの未使用の属性の開発が完了すると、データセットに含まれる可能性があります。出力データセットで使用できる属性の可用性をパブリックに設定することをお勧めします。他の属性を使用可否をプライベートに設定します。ツールで使用され、大量のデータに関する洞察を得るために使用される手法です。データセット内のレコード数を減らすために、特定の属性に対するデータを集約する必要があります。つのレコードしかありません。以下の画像でご確認ください。バリアントの集約のみです。レコードと、関連する数のイベントがあります。これにより、データ量を大幅に減らすことができます。正しい結果を表示するには、各バリアントが表すレコードの数も表示する必要があります。イベント終了の場合は、各イベントの中央値の期間を使用できます。(経時的な傾向を示す場合)。ケースが慎重にバランスする必要があります。一般的なトレンドに最も適用されます。サンプリングlinkサンプリングとは、特定の期間内に発生しているケースとそのイベントの割合を取る手法です。表示されるように設定できます。この方法では、各ケースがデータセットに表示される可能性が同様に高いため、例外や外れ値が引き続き発生します。以下の画像でご確認ください。カスケードサンプリングlinkカスケードサンプリングとは、サンプリング率が一定の割合で経時的に低下する手法です。シャーディングは、データをスコーピングするソリューションの手法です。つの部分をスライスするのではなく、データを複数のデータセットに分割できます。アプリケーションをモジュールを使用して分割し、複数の小さなデータセットをコネクタからエクスポートする必要があるため、この設定には追加の設定が必要です。データのシャーディングでは、元のデータセットは複数のシャードに分けられます。各シャードが小さいほど、速度は上がります。シャードだけが読み込まれます。