データを解析する
- 更新日2025-08-04
- 2分で読める
解析自動化は、解析自動化プロシージャで定義したデータ解析を実行します。プロシージャでは、結果データを新しいファイルに保存したり、管理レポートをPDFまたは画像としてエクスポートしたりすることができます。レポートにより、実行するテストと生成した結果に関する詳細な洞察が得られます。複数の解析を同時に実行し、テストセットアップのさまざまな側面を解析するように構成できます。
次の表は、データ解析の一般的な目的のために使用できる解析自動化のタスクをまとめたものです。
| 目的 | 解析自動化タスク |
|---|---|
| 解析を構成し、要件に従ってデータタイプ、データソース、レポート形式を指定する。 | DIAdem、Python、またはJupyter Notebookで、解析自動化プロシージャを作成します。 |
| 解析自動化プロシージャを実行する。 | Analysis Automationインスタンスに解析自動化プロシージャを追加します。プロシージャを実行するタイミングと使用するデータソースを決めるために、手動タスク、トリガされるタスク、またはスケジュール済みタスクを構成します。 |
関連コンテンツ
- DIAdemで解析自動化プロシージャを作成する
DIAdemで、解析自動化内の類似したデータの解析を繰り返し実行する解析自動化プロシージャを作成し、結果をPDFまたは画像ファイルとしてエクスポートします。解析自動化プロシージャには、解析スクリプト、パラメータ定義、および解析するデータの検索クエリが含まれています。
- Jupyterで解析プロシージャを作成、編集、テスト、アップロードする
Jupyterで解析プロシージャを作成、編集、テストし、それを解析自動化のプロシージャライブラリにアップロードします。解析プロシージャは、SystemLinkが自動化データ解析を実行する方法と、その結果を表示する方法を定義します。
- 解析自動化プロシージャを追加する
データを自動的に解析するには、解析自動化プロシージャをアップロードします。
- 解析自動化プロシージャのタスクを追加または編集する
解析自動化プロシージャを使用してデータを解析するには、タスクを使用します。