集計と式

ビジュアライゼーションで行われる最も一般的な計算は集計 (合計、平均値、最大値、中央値など) で、データを要約するためにさまざまなビジュアライゼーション軸で指定します。

ただし、データをさらに活用するために、データの計算を他の方法を使用して分析のさまざまな場所で実行することができます。

まず、事前定義された集計が希望の計算と一致しない場合は、以下の例に示すように、独自の式を作成してビジュアライゼーションの各軸に適用することができます。

さらに、結果値がデータテーブルの新しいカラムとして追加される式を作成することもできます。

式は、事前定義された式も新しい式も、ビジュアライゼーションのセットアップに使用される通常の軸に適用できるだけでなく、また、それらを使用して、たとえば誤差範囲を追加したり、サブセットを作成したりすることもできます。

統計ツール

インストールされたクライアントを使用して分析を作成する場合のために、強力な計算および統計分析を実行するための数多くのツールが組み込まれています。曲線適合モデル、Data Relationships を調べるためのメソッド、データ クラスタリング メソッド、ライン類似性のランキング、または予測の実行はすべて組み込みのツールです。

以下の図はいくつかの例を示します。

カーブの適合

K平均法クラスタリング

データ関数とスクリプト

データ関数の使用は分析に対してより統計的な機能を追加するための方法です。データ関数は、Spotfire® Enterprise Runtime for R (別名 TERR™)、オープン ソース R、Python、またはその他のソリューションで実行されているスクリプトに基づく計算です。どのオプションを使用できるかは、Spotfire の環境によって異なります。データ関数は、インストールされたクライアントを使用して定義されますが、すべてのクライアントで Spotfire のさまざまな部分から使用および実行できます。

また、インストールされたクライアントを使用して、IronPython スクリプト、JavaScript、またはカスタムのクエリー言語で記述されたスクリプトを定義して、分析内でアクションを実行することもできます。スクリプトには、Spotfire API のアクセス権限があります。

f(x) フライアウト

f(x) フライアウトは、ライブラリーに保存されているデータ関数を固定して、分析の作成時に計算やツールに簡単にアクセスできる場所です。インストールされたクライアントの場合、ここにはK平均法クラスタリングなどの分析ツールもあります。