IBM ロゴおよび ibm.com は、世界の多くの国で登録され … · 第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリング IBM ® Cognos ® Analytics のデータ・モデリングを使用して、リレーショナル・デ

IBM Cognos Analyticsバージョン 11.0

データ・モデリング・ガイド

IBM

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原典： IBM Cognos AnalyticsVersion 11.0Data Modeling Guide

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目次

第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリング . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

第 2 章データ・モジュールの作成. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3データ・モジュール・ソースの使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3データ・サーバー・ソースの使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4アップロードされたファイル・ソースの使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5データ・セット・ソースの使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6パッケージ・ソースの使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6簡単なデータ・モジュールの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6ソースの再リンク . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

第 3 章データ・モジュールの洗練 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11関係 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13

関係を最初から作成する . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13計算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14

基本的な計算の作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14データのグループ化 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15データのクリーニング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16カスタム計算の作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18

ナビゲーション・パスの作成 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19データのフィルタリング . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20表と列の非表示 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22データ・モジュールの検証 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22表と列のプロパティー . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23

付録 A. 式エディターの使用 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27演算子 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

( . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27* . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27/ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27|| . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27+ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27- . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28< . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28<= . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28<> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28= . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28> . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28>= . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28および . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29between . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29case . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29contains . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29distinct . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29else . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30終了 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30が次の値で終わる . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30if . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30in. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

© Copyright IBM Corp. 2015, 2016 iii

is missing . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30類似 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31lookup . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31not . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31または . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31が次の値で始まる . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31then . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32when . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32

集計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32統計関数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32average. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33count . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33maximum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33median . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34minimum . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34percentage. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34percentile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35quantile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35quartile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36rank . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37tertile . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37合計 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38

ビジネス日時関数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38_add_seconds. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38_add_minutes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39_add_hours . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39_add_days. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40_add_months . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41_add_years . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41_age . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42current_date . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42current_time . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43current_timestamp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43_day_of_week . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43_day_of_year . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44_days_between . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44_days_to_end_of_month . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44_end_of_day . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44_first_of_month . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45_from_unixtime . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45_hour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45_last_of_month . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46_make_timestamp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46_minute . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46_month . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47_months_between . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47_second . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47_shift_timezone . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47_start_of_day . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49_week_of_year . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49_timezone_hour . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49_timezone_minute . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50_unix_timestamp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50_year . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50_years_between . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50_ymdint_between . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

iv IBM Cognos Analytics バージョン 11.0: データ・モデリング・ガイド

共通関数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51abs . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51cast . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51ceiling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52char_length . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53coalesce . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53exp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53floor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 53ln. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54lower . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54mod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54nullif . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55position . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55position_regex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55power . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56_round . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56sqrt . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57substring . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57substring_regex . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 57trim . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58upper . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58三角関数 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 58

付録 B. 本書について . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

索引 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

目次 v

vi IBM Cognos Analytics バージョン 11.0: データ・モデリング・ガイド

第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリング

IBM® Cognos® Analytics のデータ・モデリングを使用して、リレーショナル・データベース、Hadoop ベースのテクノロジー、Microsoft Excel スプレッドシート、テキスト・ファイルなど、さまざまなデータ・ソースを融合できます。これらのソースを使用してデータ・モジュールを作成し、それをレポートやダッシュボードに利用することができます。

データ・モジュールに理想的なデータベース構造はスター・スキーマですが、トランザクション型スキーマも同等にサポートされます。

計算式の作成、フィルターの定義、追加の表の参照、メタデータの更新などによって、データ・モジュールを洗練できます。

データ・モジュールを保存すると、他のユーザーがそれにアクセスできます。ユーザー、グループおよびロールに適切なアクセス権限が与えられているフォルダーにデータ・モジュールを保存してください。この手順は、ユーザー・アクセス制御が行われるフォルダー内にレポートやダッシュボードを保存するのと同じ概念によるものです。

ダッシュボードとレポートの両方でデータ・モジュールを使用することができます。複数のデータ・モジュールから 1 つのダッシュボードを組み立てることができます。

ヒント: Cognos Analytics のデータ・モデリングは IBM Cognos FrameworkManager、IBM Cognos Cube Designer、および IBM Cognos Transformer に取って代わるものではありません。これらは、より複雑なモデリングのために引き続き使用できます。

目的主導型モデリング

目的主導型モデリングを使用して、データ・モジュールに表を追加できます。目的主導型モデリングは、指定された語と、基本ソース内のメタデータの一致に基づいて、モジュールに含める表を提示します。

目的主導型モデリングのキーワードを入力していくと、基本データ・ソース内の列名と表名に含まれるテキストが Cognos Analytics ソフトウェアによって取得されます。目的フィールドの先行入力リストに、ソース・メタデータ内で見つかった語が提示されます。

目的主導型モデリングは、行数、データ型、および列内の値の分布によって、ファクト表とディメンション表の相違を認識します。可能な場合、目的主導型モデリングは、表のスターまたはスノーフレークを提示します。適切なスターまたはスノーフレークが判別できなかった場合、目的主導型モデリングは、単一の表または表の集合を提示します。

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2 IBM Cognos Analytics バージョン 11.0: データ・モデリング・ガイド

第 2 章データ・モジュールの作成

他のデータ・モジュール、データ・サーバー、アップロードされたファイル、データ・セット、およびパッケージからの入力データを組み合わせて、データ・モジュールを作成できます。

IBM Cognos Analytics のホーム画面から新規データ・モジュールを作成するときには、5 つの入力ソースの候補が「ソース」に表示されます。これらのソースについて、ここで説明します。

データ・モジュールデータ・モジュールは、データ・サーバー、アップロードされたファイル、またはその他のデータ・モジュールのデータを含むソース・オブジェクトで、「個人用コンテンツ」または「チーム・コンテンツ」に保存されています。

データ・サーバーデータ・サーバーは、接続が存在するデータベースです。詳しくは、「Managing IBM Cognos Analytics」を参照してください。

アップロードされたファイルアップロードされたファイルとは、「ファイルのアップロード (Uploadfiles)」機能を使用して保管されたデータです。

データ・セットデータ・セットは、パッケージまたはデータ・モジュールから抽出されたデータを格納し、「個人用コンテンツ」または「チーム・コンテンツ」に保存されます。

パッケージパッケージは IBM Cognos Framework Manager で作成されます。Cognos Framework Manager プロジェクトに含まれるディメンション、クエリー・サブジェクト、その他のデータがパッケージに格納されます。パッケージをデータ・モジュールのソースとして使用できます。

複数のソースを組み合わせて 1 つのデータ・モジュールにすることができます。 1

つのソースを追加した後、「選択されたソース」で、「ソースの追加」 ( )をクリックすると、別のソースを追加できます。1 つのデータ・モジュールで、さまざまなデータ・ソース・タイプを組み合わせて使用することができます。

各データ・ソース・タイプについては、以下のトピックで説明します。

データ・モジュール・ソースの使用


保存済みのデータ・モジュールを、他のデータ・モジュールのデータ・ソースとして使用することができます。データ・モジュールを他のデータ・モジュールのソースとして使用する場合、そのモジュールの一部が新しいデータ・モジュールにコピーされます。

手順1. 「ソース」スライドアウト・パネルの「データ・モジュール」を選択すると、入

力として使用できるデータ・モジュールのリストが表示されます。ソースとして使用するデータ・モジュールを 1 つ以上チェックします。

2. 「選択されたソース」で「開始」または「完了」をクリックして、データ・モジュールをそのコンポーネント表に展開します。

3. 表を新規データ・モジュールにドラッグします。

4. 新規データ・モジュールを使用して作業を進め、保存します。

5. ソース・データ・モジュールまたはそのいずかれの表が削除された場合、次回に新しいデータ・モジュールを開いたとき、使用不可になった表には図で赤いアウトラインが示され、表の「プロパティー」ペインの「ソース」フィールドに「欠落」がリストされます。

6. リンクされている新しいデータ・モジュール内の表は、読み取り専用です。新しいデータ・モジュール内でそれを変更することはできません。ソース・データ・モジュールへのリンクを切断して表を変更することができます (表のアクションの「リンクの切断」をクリックしてください)。

データ・サーバー・ソースの使用データ・サーバーとは、接続が存在し、データ・モジュールのソースとして使用できるデータベースのことです。

データ・モジュールには複数のデータ・サーバー・ソースを使用できます。

始める前に

データ・サーバーの接続は、「管理」 > 「データ・サーバー接続 (Data serverconnections)」または「管理」 > 「管理コンソール」で既に作成されている必要があります。詳しくは、「Managing IBM Cognos Analytics」を参照してください。

手順1. 「ソース」スライドアウト・パネルの「データ・モジュール」を選択すると、入

力として使用できるデータ・サーバーのリストが表示されます。ソースとして使用するデータ・サーバーを選択します。

2. データ・サーバー内の使用可能なスキーマがリストされます。使用するスキーマを選択してください。

メタデータがプリロードされるスキーマだけが表示されます。他のスキーマを使用するには、「スキーマの管理...」をクリックして他のスキーマのメタデータをロードします。



4. データ・モジュールへのデータの取り込みを開始するには、「目的 (Intent)」スライドアウト・パネルにいくつかの用語を入力して「実行」をクリックします。

5. モデルの候補が表示されます。「この候補を追加 (Add this proposal)」をクリックして、データ・モジュールを作成します。

6. 表をデータ・サーバー・スキーマからデータ・モジュールへドラッグすることもできます。

例

データ・サーバーから作成するサンプル・データ・モジュールについては、 6 ページの『簡単なデータ・モジュールの作成』を参照してください。

次のタスク

データ・モジュールを作成した後にデータ・サーバー・スキーマのメタデータが変更された場合は、スキーマのメタデータを更新できます。詳しくは、「ManagingIBM Cognos Analytics」でデータ・サーバー接続からのメタデータのプリロードに関するトピックを参照してください。

アップロードされたファイル・ソースの使用アップロードされたファイルとは、「ファイルのアップロード」機能を使って保管されたデータです。これらのファイルをデータ・モジュールのソースとして使用できます。

始める前に

アップロードされたファイルでサポートされる形式は、Microsoft Excel (.xlsx および .xls) スプレッドシート、およびコンマ区切り、タブ区切り、セミコロン区切り、またはパイプ記号区切り値を含むテキスト・ファイルです。 Microsoft Excelスプレッドシートでは最初のシートだけがアップロードされます。スプレッドシート内の複数シートのデータをアップロードするには、それらのシートを別々のスプレッドシートとして保存してください。アップロードされたファイルは列形式で保管されます。

ファイルをアップロードするには、IBM Cognos Analytics ホーム画面のナビゲーション・バーにある「ファイルのアップロード (Upload files)」をクリックします。

手順1. 「ソース」スライドアウト・パネルの「アップロードされたファイル」を選択す

ると、入力として使用できる、アップロードされたファイルのリストが表示されます。ソースとして使用する、1 つ以上のアップロードされたファイルにチェック・マークを付けます。


3. アップロードされたファイル・ソースをデータ・モジュールの中にドラッグすると、モデル化が開始します。

第 2 章データ・モジュールの作成 5

データ・セット・ソースの使用

データ・セットは、パッケージあるいはデータ・モジュールから抽出されたデータを格納し、「個人用コンテンツ」または「チーム・コンテンツ」に保存されます。

このタスクについて

手順1. 「ソース」スライドアウト・パネルの「データ・セット」を選択すると、入力と

して使用できるデータ・セットのリストが表示されます。ソースとして使用するデータ・セットを 1 つ以上チェックします。

2. 「選択されたソース」で「開始」または「完了」をクリックして、データ・セットをそのコンポーネント表とクエリーに展開します。

3. 表またはクエリーを新規データ・モジュールにドラッグします。

4. データ・セット内のデータが変更された場合、その変更内容はデータ・モジュールに反映されます。

パッケージ・ソースの使用パッケージは IBM Cognos Framework Manager で作成されます。データ・モジュールのソースとして、リレーショナルな動的クエリー・モードのパッケージを使用できます。

手順1. 「ソース」スライドアウト・パネルで「パッケージ」を選択すると、入力として

使用できるパッケージのリストが表示されます。ソースとして使用する 1 つ以上のパッケージにチェック・マークを付けます。

2. 「選択されたソース」で「開始」または「完了」をクリックすると、パッケージが選択されます。

3. ソース・パッケージをデータ・モジュールの中にドラッグすると、モデル化が開始します。

次のタスク

データ・ソースとしてパッケージを使用するとき、個々の表を選択することはできません。パッケージ全体をデータ・モジュールの中にドラッグする必要があります。実行できる唯一のアクションは、パッケージのクエリー・サブジェクトとデータ・モジュールのクエリー・サブジェクトの間の関係を作成することです。

簡単なデータ・モジュールの作成IBM Cognos Analytics 拡張サンプルに含まれている Great Outdoors Warehouse販売のデータベースに基づいて、簡単なデータ・モジュールを作成できます。


始める前に

Great Outdoors 販売データ・ウェアハウスのデータベースをインストールし、データベースへの接続を作成します。詳しくは、「IBM Cognos Analytics のサンプル」を参照してください。

手順1. IBM Cognos Analytics の初期画面で、「新規作成」→「データ・モジュール」

をクリックします。

2. 「ソース」で、「データ・サーバー」を選択します。

3. 「データ・サーバー」で、「great_outdoors_warehouse」を選択します。

4. 「great_outdoors_warehouse」で、「GOSALESDW」スキーマを選択します。

5. 「選択されたソース」で、「完了」をクリックします。

6. 「データ・モジュール」パネルで、インテント・モデリング・アイコンをクリックします。

7. 「目的 (Intent)」パネルに「sales revenue」(販売収益) と入力し、「実行」をクリックします。モデルの候補が「目的 (Intent)」パネルに表示されます

8. 「候補を追加 (Add Proposal)」をクリックします。基本データ・モジュールが作成されます。

次のパネルで、モジュール・ダイアグラム・アイコン

をクリックすると、自動的に生成されたデータ・モジュール・ダイアグラムが表示されます。

9. これで、データ・モジュールの中を調べることができます。例えば、「デー

タ・モジュール」内のアイテムをクリックしてからそのプロパティー

を


クリックし、そのアイテムのプロパティーを表示したり変更したりできます。ダイアグラム・ビューで、表の間の関係を表示するには、「カーディナリティー」設定を変更します。

10. データ・モジュールを保存するために、「保存」または「名前を付けて保存」

オプション

があります。

11. データ・モジュールからレポートを作成するには、「試行 (Try It)」をクリックします。ブラウザーで新しいタブが開き、その中に IBM Cognos Analytics- Reporting が開きます。「ソース・データ項目 (Source Data items)」にデータ・モジュールが表示されます。

12. 「Sls Product Dim」から「Product Line Code」を、さらに「Sls SalesFact」から「Quantity」をレポートの中にドラッグします。

13. 「実行オプション (Run options)」 ( ) をクリックして出力の形式を選択してから、「HTML を実行」をクリックし、レポートを実行して出力を Webページとして表示します。

ソースの再リンクデータ・モジュールのソースを異なるソースに再リンクすることができます。再リンクが正常に完了した後、データ・モジュール内のグローバル計算および関係は有効のままとなります。

ソースの再リンクが役立つ可能性のあるシナリオのいくつかを以下に示します。

v データ・モジュールを作成し、テスト・ソースを対象にしてテストを行いました。データ・モジュールの準備が完了した後に、ソースを目的の実動ソースに再リンクします。

v データ・モジュール内の現在のソースが無効になっているので、新しい有効なソースを使用する必要があります。

v データ・モジュールを 1 つのデータ・サーバーから別のデータ・サーバーに、または 1 つのスキーマから別のスキーマに再リンクします。

さまざまなタイプのデータ・サーバー間、およびデータ・サーバー内のスキーマやカタログ間での再リンクがサポートされています。

ヒント: データ・サーバーのソースは、複数のスキーマ、カタログ、それらの両方に編成することができ、または編成しないこともできます。


再リンクする (ターゲットの) ソースは、元のソースと同じタイプのものでなければなりません。データ・サーバーはデータ・サーバーに対してのみ、アップロードされたファイルはアップロードされたファイルに対してのみ、再リンクすることができます。その他についても同様です。

ソース・タイプが一致していることに加えて、以下の条件も満たす必要があります。


v 元のソースにあるすべての列がターゲットのソースにも存在している必要があり、列の「識別子」プロパティー (大/小文字を区別する) とデータ・タイプが一致している必要があります。

例えば、列 ColA および ColB があるファイル A は列 ColA および ColB があるファイル B に再リンクできます。列 colA および colB があるファイル B への再リンクはできません。

データ・モジュールの計算および関係が引き続き有効となるためには、一致する列のデータ・タイプに互換性がなければなりません。例えば、元のソースの列データ・タイプが date の場合は、ターゲットのソースの列データ・タイプもstring や timestamp ではなく date でなければなりません。

v データ・サーバー、パッケージ、およびデータ・モジュールの場合、元のソースにあるすべての表がターゲットのソースにも存在している必要があり、表の「識別子」プロパティー (大/小文字を区別しない) が一致している必要があります。

ターゲットのソースで重複するマッチングが検出された場合、リスト内の最後の表がマッチングに使用されます。

v ターゲット・ソースに追加の列や表が存在することも可能です。

追加の列が存在する表を含むソースに対して再リンクを行う場合、「ソース」ペインから「データ・モジュール」ペインに表をドラッグして、データ・モジュール内の表に追加の列を加えることができます。

v ファイル名、パッケージ名、データ・サーバー接続名などのソースの名前は、一致している必要はありません。

ヒント: 列と表のマッチングは、それらの「識別子」プロパティーを比較することによって行われます。列または表の「識別子」の値は、列または表の名前 (ラベル) と同じ場合もありますが、常にそうとは限りません。「識別子」の値は、列または表の「プロパティー」ペインの「詳細」セクションで参照できます。

手順1. 「チーム・コンテンツ」または「個人用コンテンツ」から、データ・モジュール

を開きます。

2. 「ソース」ペインで、再リンクするソースを見つけます。

3. ソースのコンテキスト・メニューから「再リンク (Relink)」を選択します。

4. 元のソース・タイプと一致するソース・タイプを選択します。元のソースがデータ・サーバーの場合はデータ・サーバーを選択し、アップロードされたファイルの場合はファイルを選択します。その他についても同様です。

5. 「完了」をクリックします。

再リンクに成功すると、確認メッセージが表示されます。

再リンクがエラーで終了した場合、再リンクの問題がリストされている検証ビューを開くことを勧めるメッセージが表示されます。問題を解決して、データ・モジュールを保存します。問題が未解決のデータ・モジュールを保存することもできます。


重要: 検証プロセスでは、列での非互換のデータ・タイプは検出されません。ソースの中に非互換のデータ・タイプの列が含まれている場合、他のすべての再リンクの条件が満たされていれば、再リンクが成功したことを示すメッセージが表示されます。このタイプのデータ問題は、ソースの中で調整する必要があります。

タスクの結果

データ・モジュールのソースが正常に再リンクされた後は、レポート作成者の関与なしで、新しいソースを使用してこのデータ・モジュールに基づくレポートとダッシュボードを開始することができます。


第 3 章データ・モジュールの洗練

手動またはインテント・モデリングを使用して作成する初期データ・モジュールには、作成しようとしているレポートには必要ないデータが含まれている可能性があります。目標は、レポート作成要件を満たし、適切に書式設定され表示されるデータのみが含まれるデータ・モジュールを作成することです。

例えば、初期データ・モジュールから表をいくつか削除したり、別の表を追加したりすることができます。別のデータ書式設定を適用したり、データをフィルターに掛けてグループ化したり、メタデータのプロパティーを変更したりすることもできます。

以下の変更を適用することで、データ・モジュールを洗練することができます。

v 表の追加または削除。

v 表の間の関係の編集または新しい関係の作成。

v 列のプロパティーの変更。

v 基本およびカスタムの計算の作成。

v ナビゲーション・パスの作成。

v フィルターの定義。

v データのグループ化。

v テキスト・データのクリーニング。

v 表および列の非表示。

これらのアクションは、「データ・モジュール」パネルまたはダイアグラムから開始できます。

データ・モジュールの操作において、アプリケーション・バーの「元に戻す」

および「やり直し」

アクションを使用して、現行の編集セッションでデータ・モジュールに加えた変更を戻したり復元したりできます。「元に戻す」および「やり直し」は最大 20 回まで行うことができます。

ソース・パネル

ソース・パネルには、データ・モジュールが作成されたときに選択されたデータのソースが表示されます。ソースのタイプには、他のデータ・モジュール、データ・サーバー、アップロードされたファイル、データ・セット、およびパッケージを含めることができます。

特定のソースを展開して (パッケージを除く)、その表と列を表示できます。表をデータ・モジュール・パネルまたはダイアグラムにドラッグして、データ・モジュールに追加します。


データ・モジュール・パネル

データ・モジュール・ツリーには、データ・モジュールに含まれるデータの表および列が表示されます。これは、データ・モジュールを編集するための主なスペースです。

モジュール、表、または列のコンテキスト・メニューのアイコン

をクリックし、モデル化および編集のコンテキスト・メニュー・オプションを表示します。これで、表の結合、フィルターおよび計算の作成、またはアイテムの名前変更および削除を開始できます。

パネル・ツールバーのインテント・モデリング・アイコン

をクリックして、データ・モジュールに表を追加します。目的主導型モデリングは、指定された語と、基本ソース内のメタデータの一致に基づいて、モジュールに含める表を提示します。

ダイアグラム

ダイアグラムは、データ・モジュール内の表の関係を図で表現したものです。ダイアグラムを使用して、関係を確認したり、データ・モジュールを編集したり、関係のカーディナリティー情報を表示したりできます。

ダイアグラム内の表を右クリックすると、表のコンテキスト・メニューが表示されます。ここを開始点として、結合またはフィルターの作成、表の名前変更、表プロパティーの表示、またはモジュールからの削除を行うことができます。

いずれかの表結合をクリックすると、一致キーを含む結合の概要情報が表示されます。結合行を右クリックすると、結合を編集または削除するオプションが含まれたコンテキスト・メニューが表示されます。

「カーディナリティー」チェック・ボックスを選択すると、データ・モジュール内のさまざまな表の間の関係のカーディナリティーが表示されます。「分離の度合い(Degrees of separation)」スライダーを動かします。スライダーの位置に応じて、さまざまな間隔の表関係がダイアグラムに表示されます。

データ・ビュー

データ・ビューを使用して、表の列および行の実際のデータを確認できます。

データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムの表を選択し、グリッド・アイコ

ン

をクリックして、データ・ビューを開きます。

検証ビュー

検証ビューを使用して、検証プロセスで検出されたエラーを確認できます。

メッセージは、モデリング・ユーザー・インターフェースのいずれかの場所で「検証」操作を開始した後に表示されます。エラーが検出されたテーブル、列、式、ま

たは結合に、検証失敗のアイコン

が表示されます。


関係関係を使用することにより、1 つのクエリーで組み合わせる必要のある、論理的に関連する複数のオブジェクトを結合できます。関係は、2 つの表の間に存在します。

ビジネスの論理構造がデータ・モジュールで正しく表現されるように、関係を変更、削除、または新規作成することができます。必要な関係がデータ・モジュール内に存在すること、カーディナリティーが正しく設定されていること、および参照整合性が適用されていることを確認してください。

ダイアグラムは、データ・モジュール内の表の関係の図で表したものです。ダイアグラムを使用して、関係を作成、確認、編集できます。

関係を最初から作成する必要な関係が IBM Cognos ソフトウェアによって検出されない場合には、関係を作成する必要があります。


関係は、同じソースにある表の間にも、別々のソースにある表の間にも作成できます。

ダイアグラムは、すべてのデータ・モジュールの関係を表示し、切断された表を素早く検出することができる最も便利な場所です。

重要: 関係エディターに表示される候補キーのリストに、数値データは含められません。つまり、列の行が誤って数値データとして識別された場合、ID として使用したくても、その行はキーのドロップダウン・リストに表示されません。データ・モジュールを調べて、表の各列の usage プロパティーが正しいことを確認する必要があります。

手順1. データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムで、関係を作成する表をクリッ

クし、コンテキスト・メニューから、「関係を作成」をクリックします。

ヒント: 以下の方法を使用して関係の作成を開始することもできます。

v データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムで、関係において結合する2 つの表を Ctrl キーを押しながらクリックし、「関係を作成」をクリックします。

v 表のプロパティーの「関係」タブで、「関係を作成」をクリックします。

データ・モジュールに必要な表が含まれていない場合、その表を「選択されたソース (Selected sources)」から直接ダイアグラムにドラッグすることができます。

2. 関係エディターで、関係に組み込む 2 番目の表を指定し、両方の表の一致列を選択します。

第 3 章データ・モジュールの洗練 13

関係を開始するために使用した方法によっては、2 番目の表が既に追加されている可能性があります。その場合、必要な作業は、列を突き合わせることだけです。両方の表の一致行のセットを複数含めることができます。

3. 両方の表でマッチングする列を見つけ、「選択した列のマッチング (Matchselected columns)」を選択します。

4. 関係の「関係タイプ (Realtionship Type)」、「カーディナリティー」、「最適化」オプションを指定します。

5. 「OK」をクリックします。

タスクの結果

結合した表のプロパティー・ページの「関係」タブ、およびダイアグラム・ビューに、新しい関係が表示されます。

表に対して定義されているすべての関係を表示または編集するには、表プロパティーの「関係」タブに移動します。関係リンクをクリックし、修正を行います。ダイアグラムから関係を表示するには、結合行をクリックして、関係の小さなグラフィック・ビューを開きます。ダイアグラムから関係を編集するには、結合行を右クリックし、「関係を編集」をクリックします。

表の関係を削除するには、表プロパティーの「関係」タブに移動し、対象の関係の

削除アイコン

をクリックします。ダイアグラムから関係を削除するには、2つの表を結合する行を右クリックし、「削除」をクリックします。

計算計算を使用すると、ソース列からは答えが得られない疑問への答えを得ることができます。

製品の以下の機能は、基本となる計算に基づいています。

v 基本的な算術計算とフィールド連結。

v カスタム・グループ。

v テキスト・データのクリーニング。

v カスタム計算。

基本的な計算の作成数値データ型の列に対する基本的な算術計算を作成したり、テキスト・データ型の列のテキスト値を連結したりすることができます。


これらの計算の式は事前定義されているため、選択するだけで済みます。例えば、Quantity (数量) と Unit price (単価) の値を掛けて Revenue (収益) という列を作成できます。 2 つの列 First name と Last name 組み合わせて Name という列を作成できます。


手順1. 数値データ型の列に対する単純な算術計算を作成するには、次の手順に従いま

す。

a. データ・モジュール・ツリーで、計算を作成する列を右クリックします。 2つの列に基づく計算の場合は、Ctrl を押した状態でクリックしてそれらの列を選択します。

b. 「計算式を作成」ボックスに計算の名前を入力します。

c. 1 つの列に基づく計算の場合、計算で使用する数値を入力します。

ヒント: 「計算エディターを使用 (Use calculation editor)」というリンクをクリックすると、式エディターが開きます。

d. 「OK」をクリックします。

2. テキスト・データ型の複数列の値を連結する計算を作成するには、次の手順に従います。

a. データ・モジュール・ツリーで、結合して単一列にする 2 列を Ctrl を押した状態でクリックして選択します。どちらの列を最初に選択するかに応じて、結合された文字列の最初に現れる値が決まります。

b. 「計算の作成」をクリックし、提示されたオプションを選択します。

c. 計算の名前を入力します。

d. 「OK」をクリックします。

タスクの結果

計算を追加した表の列リストの最後に、新しい計算済みの列が表示されます。

データのグループ化読みやすくて分析しやすいデータにするために、列データをカスタム・グループに編成することができます。


列のデータ型に応じて 2 種類のカスタム・グループを作成できます。数値データ列のグループ・タイプと、テキスト・データ列のグループ・タイプです。例えば、Employee code (従業員コード) 列で、0 から 100 までの範囲、101 から 200 までの範囲、および 200 を超える範囲に従業員をグループ化できます。 Manager (管理職) 列で、First line manager、Senior manager などの職位に応じて管理者をグループ化することができます。

手順1. データ・モジュール・ツリーで、グループ化に使用する列を右クリックし、「カ

スタム・グループ」をクリックします。

2. 数値列を選択した場合は、次のようにしてグループ化を指定します。

a. 作成するグループの数を指定します。

b. 値の分布として、「均等分布 (Equal distribution)」または「カスタム」を指定します。


c. 「均等分布 (Equal distribution)」を選択した場合は、数値を入力するかスクロール・バーをクリックして、各グループに含める値を指定します。

d. 「カスタム」を選択した場合は、グループの独自の範囲値を入力できます。

e. オプション: グループ名を変更します。

f. 「作成」をクリックします。

3. テキスト列を選択した場合は、次のようにしてグループ化を指定します。

a. 最初のグループに含める複数の値を Ctrl で選択します。

b. 「グループ」列で、正符号をクリックします。

c. グループの名前を指定して、「OK」をクリックします。値が「グループ・メンバー」列に追加され、グループの名前が「グループ」列に表示されます。作成した後のグループにさらに値を追加したり、グループから値を削除したりすることができます。また、グループを削除することもできます。

d. オプション: 別のグループを追加するには、最初のグループと同じ手順を繰り返します。

e. オプション: どのグループにもまだ含まれていないすべての値を含むグループを作成するには、「残りの値と将来の値をグループ化する (Groupremaining and future values in)」チェック・ボックスを選択し、そのグループの名前を指定します。

f. 「作成」をクリックします。

タスクの結果

選択内容に基づくカスタム・グループ列が、表の列リストの最後に表示されます。グループ式が、式エディターに自動的に作成されます。式を表示するには、列プロパティー・ページに移動して、「式」プロパティーに示される式をクリックします。

ヒント: カスタム・グループの作成操作を完了するときには、「作成」の代わりに「置換」をクリックできます。このオプションにより、表の列名がグループ名に置き換わります。

データのクリーニングデータは、多くの場合、雑多で一貫性のないものです。明確で読みやすいデータにするために何らかの書式規則を適用する必要がある場合があります。


列に使用できる「クリーニング (Clean)」オプションは、列のデータ型によって異なります。オプションには、同じデータ型の複数の列に対して指定できるものと、単一の列にのみ指定できるものがあります。

データのクリーニングに使用可能なオプションは次のとおりです。

空白前後の空白を削除

このチェック・ボックスを選択すると、文字列の先頭および末尾の空白が削除されます。


文字を変換する「大文字」、「小文字」、「変更しない (Do not change)」

文字列内のすべての文字を大文字か小文字のいずれかに変更する場合、または個々の文字の大/小文字を変更しない場合に、このオプションを使用します。

部分文字列を返す各値の元の文字列の一部のみが含まれた文字列を返します。例えば、CA096670 として保管されている従業員コードのうち数値 096670 のみが必要な場合は、このオプションを使用して CA 部分を削除できます。このオプションは、単一の列にのみ指定できます。

「開始」値には、文字列における部分文字列の開始文字の位置を表す数値を入力します。数値 1 は、文字列の最初の文字を表します。「長さ」値には、部分文字列に含める文字数を指定します。

Null 値

Null 値を使用できるテキスト、数値、日付、時刻データ型の列に対するNull 処理オプションを指定します。Null 値を使用できないことが CognosAnalytics によって検出された列には、これらのオプションは使用できません。各オプションのデフォルト値は、列のデータ型によって異なります。テキスト・データの場合、デフォルトは空の文字列です。数値の場合、デフォルトは 0 です。日付の場合、デフォルトは 2000-01-01 です。時刻の場合は、デフォルトは 12:00:00 です。日時 (タイム・スタンプ) の場合、デフォルトは2000-01-01T12:00:00 です。各オプションの入力フィールドも、列のデータ型によって異なります。テキストの場合、入力フィールドには英数字を入力できます。数値の場合、入力フィールドには数値の入力値のみ入力できます。日付の場合、日付を選択するための日付ピッカーが用意されています。時刻の場合、時刻を選択するための時刻ピッカーが用意されています。以下の NULL 処理オプションを使用できます。

この値を NULL に置換入力フィールドに指定したテキスト、数値、日付、および時刻の値をNULL に置換します。例えば、特定の列で NULL の代わりに空の文字列を使用する必要があるが、アップロードしたファイルの数カ所で不明な値を示すために n/a が使用されている場合は、n/a を NULL に置換してから NULL を空の文字列に置換することができます。

NULL 値を次の値に置換 (Replace NULL values with)NULL 値を、入力フィールドに指定したテキスト、数値、日付、および時刻の値に置換します。例えば、「ミドルネーム (Middle Name)」列について、ミドルネームがセルに存在しない場合は、n/a、none、またはデフォルトの空の文字列の値を使用するように指定できます。「割引額 (Discount Amount)」列では、金額が不明なセルに 0.00 を指定できます。


手順

1. データ・モジュール・ツリーで、列のコンテキスト・メニュー・アイコンをクリックし、「クリーニング (Clean)」をクリックします。

ヒント: 複数の列のデータを一度にクリーニングするには、Ctrl ボタンを押しながらクリーニング対象の列を選択します。「クリーニング (Clean)」オプションは、選択された各列のデータ型が同じ場合にのみ使用できます。

2. 選択した 1 つまたは複数の列に適用可能なオプションを指定します。

3. 「クリーニング (Clean)」をクリックします。

タスクの結果

「クリーニング (Clean)」操作が完了すると、式エディターによって、変更された列の式が自動的に作成されます。式を表示するには、列プロパティー・パネルを開いて、「式」プロパティーに表示される式をクリックします。

カスタム計算の作成カスタム計算を作成するには、式エディターを使用して独自の式を定義する必要があります。


カスタム計算は、データ・モジュール・レベルまたは表レベルで作成できます。モジュール・レベルの計算では、複数の表の列を参照できます。

独自の式の定義に使用できる関数について詳しくは、 27 ページの『付録 A. 式エディターの使用』を参照してください。

手順1. データ・モジュール・ツリーで、データ・モジュール名または特定の表名を右ク

リックし、「カスタム計算の作成 (Create custom calculation)」をクリックします。

2. 「式エディター」パネルで、計算の式を定義して、その名前を指定します。

v 式の関数を入力するには、関数名の最初の文字を入力し、関数の候補のドロップダウン・リストから関数を選択します。

v 式に表列を追加するには、データ・モジュール・ツリーから式エディター・パネルに 1 つ以上の列をドラッグ・アンド・ドロップします。式エディターでカーソルが置かれた場所に列名が追加されます。

ヒント: データ・モジュール・ツリーの列をダブルクリックすることもできます。こうすると、その列名が式エディターに表示されます。

3. 「検証」をクリックして、式が有効かどうかを確認します。

4. 検証が成功したら、「OK」をクリックします。

タスクの結果

データ・モジュール・レベルで計算を作成した場合は、データ・モジュール・ツリー内の最後の表の後に計算が追加されます。表レベルで計算を作成した場合は、表


の列リストの最後に計算が追加されます。計算の式を表示するには、計算プロパティー・パネルを開き、「式」プロパティーに示される式をクリックします。

ナビゲーション・パスの作成ナビゲーション・パスは、データ探索のためにビジネス・ユーザーが関連付けることのできる非数値データ列の集合です。

データ・モジュールにナビゲーション・パスが含まれる場合、ダッシュボード・ユーザーはドリルダウンしたり戻ったりして情報レベル間を移動することで、分析のフォーカスを変更できます。ユーザーはナビゲーション・パス内の列から列にドリルダウンするとき、ナビゲーション・パスの列の順序に従うことも、移動先の列を選択することもできます。


互いに論理的に関連する列 (年、月、四半期、週など) を含むナビゲーション・パスを作成できます。また、互いに論理的に関連しない列 (製品、顧客、州/都道府県、市区町村など) を含むナビゲーション・パスを作成することもできます。

複数のテーブル (表) の列を 1 つのナビゲーション・パスに追加できます。同じ列を複数のナビゲーション・パスに追加することができます。

1 つのデータ・モジュールは複数のナビゲーション・パスを持つことができます。

手順1. データ・モジュール・パネルで、次のいずれかの方法に従ってナビゲーション・

パスの作成を開始します。

v データ・モジュールのコンテキスト・メニュー

から「プロパティー」をクリックして、「ナビゲーション・パス」タブをクリックします。「ナビゲーション・パスの追加 (Add a navigation path)」をクリックします。「ナビゲーション・パスの作成 (Create navigation path)」ダイアログ・ボックスで、列をデータ・モジュール・パネルからナビゲーション・パス・パネルにドラッグします。必要に応じて、列の順序を変更します。「OK」をクリックします。

v データ・モジュール・ツリーで 1 つ以上の列を選択し、選択したいずれかの

列のコンテキスト・メニュー

で「ナビゲーション・パスの作成(Create navigation path)」をクリックします。選択した列が「ナビゲーション・パスの作成 (Create navigation path)」ダイアログ・ボックスにリストされます。「OK」をクリックします。

ヒント: ナビゲーション・パスの名前には、パスの最初と最後の列の名前が含まれます。この名前は変更できます。

2. データ・モジュールを保存してナビゲーション・パスを保持します。

3. ナビゲーション・パスを変更するには、データ・モジュールのコンテキスト・メ

ニュー

から「プロパティー」をクリックして、「ナビゲーション・パ


ス」タブをクリックします。変更するパスの「編集」リンクをクリックします。「ナビゲーション・パスの編集 (Edit navigation path)」ダイアログ・ボックスで、以下の変更ができます。

v 別の列を追加するには、データ・モジュールからナビゲーション・パスまで列をドラッグします。複数の列を選択してそれらを同時にドラッグすることができます。

v 列を削除するには、列の削除アイコン


v 列の順序を変更するには、該当する列を上/下にドラッグします。

v ナビゲーション・パス名を変更するには、既存名を上書きします。

列の順序を変更すると、デフォルト名にそれが反映されます。デフォルト名を上書きすると、グループ定義を変更しても名前は変更されなくなります。名前をブランクにすることはできません。

タスクの結果

ナビゲーション・パスがデータ・モジュールに追加され、ユーザーのダッシュボードとストーリーで使用可能になります。データ・モジュールのツールバーで「ナビゲーション・パス・メンバーの識別 (Identify navigation path members)」オプシ

ョン

を選択した場合、ナビゲーション・パスのメンバーである列に下線が付きます。

次のタスク

モデル作成者は、任意の時点でナビゲーション・パスを変更してデータ・モジュールを再保存することができます。

ある列が属しているナビゲーション・パスを表示するには、列のコンテキスト・メ

ニュー

から「プロパティー」 > 「ナビゲーション・パス」をクリックします。ナビゲーション・パス名をクリックすると、その定義を表示または変更できます。

データ・モジュール内のすべてのナビゲーション・パスを表示するには、データ・

モジュールのコンテキスト・メニュー

から「プロパティー」 > 「ナビゲーション・パス」をクリックします。ナビゲーション・パス名をクリックすると、その定義を表示または変更できます。ナビゲーション・パスを削除するには、パスの

削除アイコン


データのフィルタリングフィルターは、表から取り出す行の条件を指定します。


フィルターは表の特定の列に基づいて設定されますが、表全体に作用します。また、フィルター基準を満たす行のみが、他の表から取り出されます。


フィルターは、表レベルまたは列レベルで作成できます。表レベルで作成する場合は、複数のフィルターを一度に追加できます。

手順1. データ・モジュール・ツリーまたはダイアグラムで、フィルターを作成する表を

見つけます。

2. データ・モジュール・パネルで表を展開し、列のコンテキスト・メニューから、「フィルター」をクリックします。

ヒント: あるいは、ダイアグラム内の表を右クリックして、そこから「フィルターの管理」をクリックします。

3. 次のようにして、フィルター値を選択します。

a. 列のデータ型が整数の場合は、値を指定するオプションとして、「範囲」および「個別のアイテム (Individual items)」の 2 つがあります。「範囲」を選択した場合は、スライダーを使用して値の範囲を指定します。「個別のアイテム (Individual items)」を選択した場合は、該当する値を示すチェック・ボックスを選択します。

b. 整数以外の数値データ型の列の場合は、スライダーを使用して値の範囲を指定します。

c. 日時 (タイム・スタンプ) データ型を含む列の場合、選択した日時の前、後、または間の範囲値を指定するか、個別の値を選択します。

d. テキスト・データ型の列の場合は、該当する値を示すチェック・ボックスを選択します。

4. オプション: 指定した範囲の外にある値を選択するには、「反転」をクリックします。

5. 「OK」をクリックします。

タスクの結果

フィルターを作成すると、データ・モジュール・パネルおよびダイアグラムの表と

列に「フィルター」アイコン

が追加されます。

次のタスク

表に対して定義されたフィルターを表示、編集、または削除するには、表の「フィルターの管理」コンテキスト・メニュー・オプションを選択し、表プロパティーの「フィルター」タブをクリックします。

フィルターを編集するには、その式をクリックし、変更して、「OK」をクリックし

ます。表からフィルターを削除するには、フィルターの削除アイコン

を選択します。

ヒント: 単一列でフィルターを編集するには、データ・モジュール・パネルの列のコンテキスト・メニューから、「フィルター」をクリックしてフィルター定義を開きます。


表と列の非表示

データ・モジュールで、表または列を非表示にできます。非表示にした表または列は、モデリング・インターフェースでは表示されたままですが、レポート・インターフェースおよびダッシュボード・インターフェースでは表示されなくなります。非表示のアイテムは、製品内で完全に機能します。


この機能を使用すると、レポートおよびダッシュボードのユーザーに対してメタデータをすっきりした形で表示できます。例えば、計算で参照される列を非表示にした場合、レポートおよびダッシュボード・インターフェースのメタデータ・ツリーには、計算列のみ表示され、参照される列は表示されません。結合のキーとして使用される ID 列を非表示にすると、キーはダッシュボードおよびレポート・インターフェースに表示されませんが、結合はすべてのインターフェースで機能します。

手順1. データ・モジュール・ツリーで、表または列のコンテキスト・メニュー・アイコ

ン

をクリックし、「非表示」をクリックします。

また、非表示にする複数の表または列を一度に選択することもできます。

ヒント: 項目の非表示を解除するには、非表示の表または列のコンテキスト・メニュー・アイコンをクリックし、表示をクリックします。

2. データ・モジュールを保存します。

タスクの結果

非表示にした表および列のラベルがデータ・モジュール・ツリーおよびダイアグラム内でグレー表示されます。また、表または列のプロパティーの「全般」タブの「ユーザーに対してこのアイテムを非表示にする (This item is hidden fromusers)」チェック・ボックスにチェック・マークが付けられます。

非表示にした表および列は、レポート・インターフェースおよびダッシュボード・インターフェースに表示されなくなります。

データ・モジュールの検証検証機能を使用して、データ・モジュール内に無効なオブジェクト参照がないか検査できます。


検証によって、以下のエラーを検出できます。

v データ・モジュールの基である表または列が、ソース内に存在しなくなった。

v 計算式が無効である。

v フィルターが、データ・モジュール内に存在しなくなった列を参照している。


v 結合で参照されている表または列が、データ・モジュール内に存在しなくなった。

データ・モジュール内のエラーは、検証失敗のアイコン

で示されます。

手順1. データ・モジュール・ツリーで、データ・モジュールのコンテキスト・メニュ

ー・アイコン

をクリックし、「検証」をクリックします。

エラーが検出されると、データ・モジュール・ツリー、ダイアグラム、およびプロパティー・パネルの、そのエラーが存在する列または式の横に、検証失敗アイ

コン

が表示されます。エラーの説明は検証ビューに表示されます。

ヒント: 検証ビューを開くには、そのアイコン


2. モジュール、列、式、または結合の検証失敗アイコン

をクリックすると、選択した項目のエラー数を示すポップアップ・ボックスが表示されます。ポ

ップアップ・ボックス内の検証失敗アイコン

をダブルクリックすると、エラーの詳細が表示されます。

タスクの結果

検証メッセージを使用して、エラーの解決を試みてください。検証エラーを含む状態でデータ・モジュールを保存することができます。

表と列のプロパティーデータ・モジュール内の表と列のプロパティーを表示および変更することができます。

プロパティーには、「プロパティー」パネルの「全般」タブにある、表または列の

コンテキスト・メニュー

からアクセスできます。

ラベル

表または列の名前を指定します。名前は必要に応じて変更することができます。

このアイテムはユーザーに表示されません

このプロパティーを使用して、データ・モジュール内の表または列を非表示にすることができます。非表示にした表または列は、モデリング・インターフェースでは表示されたままですが、レポート・インターフェースおよびダッシュボード・インターフェースでは表示されなくなります。詳しくは、 22 ページの『表と列の非表示』を参照してください。


式

列の基礎となっている式を示します。式をクリックすると、式エディターが開いて、式を変更できるようになります。

コメント

このプロパティーを使用して、表または列に関するオプションの情報を指定します。このコメントは、モデル作成環境の外部で使用することはできません。

画面のヒント

このプロパティーを使用して、表または列に関するオプションの短い情報を指定します。画面のヒントは、モデル作成、レポート作成、またはダッシュボード作業の環境で、表または列の名前の上でポインターを止めたときに表示されます。

使用法

このプロパティーは、列にあるデータの使用目的を示します。

プロパティーの初期値は、ソースの中で列が表しているデータのタイプに基づくものとなります。このプロパティーが正しく設定されていることを検証する必要があります。例えば、関係に関与する数値列をインポートする場合、「使用法」プロパティーは「識別子」に設定されます。このプロパティーは変更できます。

以下の「使用法」タイプがサポートされています。

v 識別子

関係が設定された「数値データ」列のデータをグループ化または集計するために使用される列を表します。これはまた、インデックス、日付、または時刻の列タイプを表すこともあります。例えば、送り状の番号や送り状の日付などです。

v 数値データ

製品原価など、グループ化または集計できる数値データを含んだ列を表します。

v 属性

説明など、識別子でも数値データでもない列を表します。

集計

「集計」プロパティーは、レポートやダッシュボード内のデータを要約する、列に適用される集計のタイプを規定します。例えば、「数量」列の「集計」プロパティー値が「合計」であり、レポート内で製品名ごとにグループ化される場合、レポートの「数量」列は各製品の合計数量を示します。集計データは、クエリーのパフォーマンスを改善し、データをより速く取得するために役立ちます。

デフォルトの集計タイプはソースから継承されます。このプロパティーを変更するときは、ソースが提供していない値 (平均値や最大値など) を選択することもできます。どの集計値が必要かを知るためには、使用するデータが何を表しているのかを理解する必要があります。例えば、部品番号を集計する場合、適用される集計値は、カウント、重複値を除くデータの個数、最大値、および最小値です。


以下の集約タイプがサポートされています。

v なし (列に対してセットアップされた集計はない)

v 平均値

v カウント

v 重複値を除くデータの個数

v 最大値

v 最小値

v 合計

データ・タイプ

列のデータ・タイプはソースから継承され、データ・モジュール内で変更することはできません。

表すもの

このプロパティーを使用して、列に含まれるデータが、日付/時刻のタイプであるか、地理的位置のタイプであるかを示します。この情報は、さまざまな候補の中で最適なデフォルトの表示形式を提案するために、レポート作成およびダッシュボード作業の環境で使用されます。

v 地理的位置

この値には、「大陸」、「亜大陸 (Sub Continent)」、「国」、「地域」、「都道府県/州 (State Province)」、「群 (County)」、「市区町村」、「郵便番号」、「番地」、「位置」、「緯度」、および「経度」があります。

v 時間

この値には、「日付」、「年」、「四半期」、「季節」、「月」、「週」、「日」、「時」、「分」、「秒」があります。

ソート

このプロパティーを使用して、列のソートを有効または無効にしたり、ソートの基準となる行、ソート順序、列の中での NULL 値の配置を指定したりします。

識別子

表と列の場合、プロパティー値はソースから継承され、データ・モジュール内で変更することはできません。列または表の「識別子」の値は、列または表の名前 (ラベル) と同じ場合もありますが、常にそうとは限りません。

「識別子」プロパティーは、「プロパティー」パネルの「詳細」セクションで参照できます。

ソース

表または列のソース名とパスを示します。「ソース」プロパティーは、「プロパティー」パネルの「詳細」セクションで参照できます。



付録 A. 式エディターの使用

式とは、演算子、定数、関数、その他の要素の任意の組み合わせで、単独の値へと評価されます。式を構築して計算およびフィルター定義を作成します。計算とは、データ・アイテムに含まれている既存の値から新しい値を作成する式です。フィルターは、レコードの特定のサブセットを取得するために使用する式です。

演算子演算子は、演算子の前か後ろにある値に適用する処理を指定します。演算子はデータ・アイテムを処理して結果を返すという意味で、関数と似ています。

(式の先頭であることを示します。

構文( expression )

)式の末尾であることを示します。

構文( expression )

*2 つの数値を乗算します。

構文value1 * value2

/2 つの数値を除算します。

構文value1 / value2

||文字列を連結 (結合) します。

構文string1 || string2

+2 つの数値を加算します。


構文value1 + value2

-2 つの数値で減算を行うか、または任意の数値 1 つを負の値にします。

構文value1 - value2または- value

<「値 1」で表される値を「値 2」と比較し、「値 2」より小さい値を取得します。

構文value1 < value2

<=「値 1」で表される値を「値 2」と比較し、「値 2」以下の値を取得します。

構文value1 <= value2

<>「値 1」で表される値を「値 2」と比較し、「値 2」に等しくない値を取得します。

構文value1 <> value2

=「値 1」で表される値を「値 2」と比較し、「値 2」に等しい値を取得します。

構文value1 = value2

>「値 1」で表される値を「値 2」と比較し、「値 2」より大きい値を取得します。

構文value1 > value2

>=「値 1」で表される値を「値 2」と比較し、「値 2」以上の値を取得します。

構文value1 >= value2


およびこの式の両側の条件が true の場合、「true」が返されます。

構文argument1 and argument2

between値が指定の範囲内にあるかどうかを判定します。

構文expression between value1 and value2

例[Revenue] between 200 and 300

結果

収益が 200～300 の結果の数を返します。

結果データ

Revenue Between$332.06 false$230.55 true$107.94 false

casewhen、then、else、end とともに使用します。Case は、when、then、else 操作が定義される、特定の状況の開始を識別します。

構文case expression { when expression then expression } [ elseexpression ] end

contains「文字列 1」に「文字列 2」が含まれるかどうかを判断します。

構文string1 contains string2

distinct集計で使用されるキーワードで、識別可能な値のみを含める場合に使用します。関数 unique も参照してください。

構文distinct dataItem

付録 A. 式エディターの使用 29

例count ( distinct [OrderDetailQuantity] )

結果

1704

elseif 要素、または case 要素とともに使用します。if 条件または case 式が true でない場合は、else 式が使用されます。

構文if ( condition ) then .... else ( expression ) , or case .... else (expression ) end

終了case 要素または when 要素の末尾を示します。

構文case .... 終了

が次の値で終わる「文字列 1」が「文字列 2」で終了するかどうかを判定します。

構文string1 ends with string2

ifthen 要素および else 要素とともに使用します。if は条件を定義します。if 条件がtrue である場合は、then 式が使用されます。if 条件が true でない場合は、else式が使用されます。

構文if ( condition ) then ( expression ) else ( expression )

in「式 1」が指定された式のリストにあるかどうかを判定します。

構文expression1 in ( expression_list )

is missing「値」がデータ内で未定義であるかどうかを判定します。

構文value is missing


類似パターン文字列の文字をエスケープするため、文字 "char" をオプションで使用して、「文字列 1」が「文字列 2」のパターンに一致するかどうかを判定します。

構文string1 LIKE string2 [ ESCAPE char ]

例 1[PRODUCT_LINE] like 'G%'

結果

'G' で始まるすべての製品ライン。

例 2[PRODUCT_LINE] like '%Ga%' escape 'a'

結果

'G%' で終わるすべての製品ライン。

lookupデータを検索して、指定した値と置き換えます。可能であれば、case 構文を使用してください。

構文lookup ( name ) in ( value1 --> value2 ) default ( expression )

例lookup ( [Country]) in ( 'Canada'--> ( [List Price] * 0.60),'Australia'--> ( [List Price] * 0.80 ) ) default ( [List Price] )

not「引数」が false である場合は TRUE を、「引数」が true である場合は FALSEを返します。

構文NOT argument

または「引数 1」または「引数 2」が true である場合に TRUE を返します。

構文argument1 or argument2

が次の値で始まる「文字列 1」が「文字列 2」で開始するかどうかを判定します。


構文string1 starts with string2

thenif 要素、または case 要素とともに使用します。if 条件または when 式が true である場合は、then 式が使用されます。

構文if ( condition ) then ..., or case expression when expressionthen .... 終了

whencase 要素とともに使用します。WHEN 式が true である場合に条件が発生するよう定義できます。

構文case [expression] when ... end

集計このリストには、関連する一連の値に対する集計値、または関連する一連の値の各インスタンスに対しそれぞれ異なる集計値を返す、あらかじめ定義された関数が含まれています。

統計関数これは統計的な性質を持つ、あらかじめ定義された集計関数のリストです。

standard-deviation選択したデータ・アイテムの標準偏差を返します。

構文standard-deviation ( expression [ auto ] )standard-deviation ( expression for [ all|any ] expression { ,expression } )standard-deviation ( expression for report )

例standard-deviation ( ProductCost )

結果

平均製品原価に対する各製品原価の偏差値を返します。

variance選択したデータアイテムの分散を返します。前バージョンの製品で使用されていた式の下位互換性を維持するために、distinct キーワードが用意されています。


構文variance ( expression [ auto ] )variance ( expression for [ all|any ] expression { , expression } )variance ( expression for report )

例variance ( Product Cost )

結果

平均製品原価に対して、各製品原価の差異がどの程度あるかを返します。

average選択したデータ・アイテムの平均値を返します。Distinct は、前バージョンの製品と互換性がある代替式です。

構文average ( [ distinct ] expression [ auto ] )average ( [ distinct ] expression for [ all|any ] expression { ,expression } )average ( [ distinct ] expression for report )

例average ( Sales )

結果

全売上値の平均を返します。

count選択したデータ・アイテムのうち、Null 値でないものの数を返します。Distinctは、前バージョンの製品と互換性がある代替式です。All は DQM モードだけでサポートされています。これによりディメンション表のデータ・アイテムの二重カウントの推定が回避されます。

構文count ( [ all | distinct ] expression [ auto ] )count ( [ all | distinct ] expression for [ all|any ] expression { ,expression } )count ( [ all | distinct ] expression for report )

例count ( Sales )

結果

"売上" の合計エントリー数を返します。

maximum選択したデータ・アイテムの最大値を返します。Distinct は、前バージョンの製品と互換性がある代替式です。


構文maximum ( [ distinct ] expression [ auto ] )maximum ( [ distinct ] expression for [ all|any ] expression { ,expression } )maximum ( [ distinct ] expression for report )

例maximum ( Sales )

結果

売上値の最大値を返します。

median選択したデータ・アイテムの中央値を返します。

構文median ( expression [ auto ] )median ( expression for [ all|any ] expression { , expression } )median ( expression for report )

minimum選択したデータ・アイテムの最小値を返します。Distinct は、前バージョンの製品と互換性がある代替式です。

構文minimum ( [ distinct ] expression [ auto ] )minimum ( [ distinct ] expression for [ all|any ] expression { ,expression } )minimum ( [ distinct ] expression for report )

例minimum ( Sales )

結果

売上値の最小値を返します。

percentage選択したデータ・アイテムが全体に占める割合を返します。<for オプション> によって関数の範囲が定義されます。at オプションでは集計のレベルが定義されます。これは、リレーショナル・データ・ソースのコンテキストでのみ使用できます。

構文percentage ( numeric_expression [ at expression { , expression } ][ <for-option> ] [ prefilter ] )percentage ( numeric_expression [ <for-option> ] [ prefilter ] )<for-option> ::= for expression { , expression }|for report|auto


例percentage ( Sales 98 )

結果

販売員ごとに、1998 年の売上を割合として返します。

結果データ

Employee Sales 98 PercentageGibbons 60646 7.11%Flertjan 62523 7.35%Cornel 22396 2.63%

percentile選択したデータ・アイテム以下のものの割合を表す、1 から 100 の範囲の値を返します。<for オプション> によって関数の範囲が定義されます。at オプションでは集計のレベルが定義されます。これは、リレーショナル・データ・ソースのコンテキストでのみ使用できます。

構文percentile ( numeric_expression [ at expression { , expression } ][ <for-option> ] [ prefilter ] )percentile ( numeric_expression [ <for-option> ] [ prefilter ] )<for-option> ::= for expression { , expression }|for report|auto

例percentile ( Sales 98 )

結果

各行に対し、その行の数量値以下の行の割合を返します。

結果データ

Qty Percentile (Qty)800 1700 0.875600 0.75500 0.625400 0.5400 0.5200 0.25200 0.25

quantile指定した範囲内の値のランキングを返します。戻り値は、ランクの範囲を表す任意の整数値となります。例えば、1 (最高) から 100 (最低) などです。<for オプション> によって関数の範囲が定義されます。at オプションでは集計のレベルが定義されます。これは、リレーショナル・データ・ソースのコンテキストでのみ使用できます。


構文quantile ( numeric_expression , numeric_expression [ at expression { ,expression } ] [ <for-option> ] [ prefilter ] )quantile ( numeric_expression , numeric_expression [ <for-option> ][ prefilter ] )<for-option> ::= for expression { , expression }|for report|auto

例quantile ( Qty , 4 )

結果

数量、その数量値全体における順位、順位に従って 4 つのグループに分けた場合の番号を返します。

結果データ

Qty Rank Quantile (Qty, 4)800 1 1700 2 1600 3 2500 4 2400 5 3400 5 3200 7 4200 7 4

quartile一連の値における値のランキングを、1 (最高) から 4 (最低) の整数値で返します。<for オプション> によって関数の範囲が定義されます。at オプションでは集計のレベルが定義されます。これは、リレーショナル・データ・ソースのコンテキストでのみ使用できます。

構文quartile ( numeric_expression [ at expression { , expression } ][ <for-option> ] [ prefilter ] )quartile ( numeric_expression [ <for-option> ] [ prefilter ] )<for-option> ::= for expression { , expression }|for report|auto

例quartile ( Qty )

結果

数量と、その数量値全体における順位に従って 4 つのグループに分けた場合の番号を、最高を 1、最低を 4 として返します。

結果データ

Qty Quartile (Qty)450 1400 1350 2


Qty Quartile (Qty)300 2250 3200 3150 4100 4

rank選択したデータ・アイテムのランク値を返します。ソート順序はオプションです。デフォルトでは降順 (DESC) が想定されます。複数の行で値が同じ場合は、こらの行に同じランキングが割り当てられ、次のランキングの値が飛びます。これは「オリンピック・ランキング」とも呼ばれます。<for オプション> によって関数の範囲が定義されます。at オプションでは集計のレベルが定義されます。これは、リレーショナル・データ・ソースのコンテキストでのみ使用できます。Distinct は、前バージョンの製品と互換性がある代替式です。Null 値のランキングは最後になります。

構文rank ( expression [ ASC|DESC ] { , expression [ ASC|DESC ] } [ atexpression { , expression } ] [ <for-option> ] [ prefilter ] )rank ( [ distinct ] expression [ ASC|DESC ] { , expression[ ASC|DESC ] } [ <for-option>] [ prefilter ] )<for-option> ::= for expression { , expression }|for report|auto

例rank ( Sales 98 )

結果

各行に対し、販売員ごとの 1998 年の売上の順位を返します。同じ値の行がある場合は、一部のランク値がスキップされます。

結果データ

Employee Sales 98 RankGibbons 60000 1Flertjan 50000 2Cornel 50000 2Smith 48000 4

tertile任意のグループの値における値のランキングを、高、中央、低で返します。

構文tertile ( expression [ auto ] )tertile ( expression for [ all|any ] expression { , expression } )tertile ( expression for report )


例tertile ( Qty )

結果

数量、3 分位に分類した場合の数量の分位数ランク値、および 3 分位に分類した場合の分位数ランク・ラベルを返します。

結果データ

Qty Quantile (Qty, 3) Tertile (Qty)800 1 H700 1 H500 2 M400 2 M200 3 L200 3 L

合計選択したデータ・アイテムの合計値を返します。Distinct は、前バージョンの製品と互換性がある代替式です。

構文total ( [ distinct ] expression [ auto ] )total ( [ distinct ] expression for [ all|any ] expression { ,expression } )total ( [ distinct ] expression for report )

例total ( Sales )

結果

売上値の合計値を返します。

ビジネス日時関数このリストには、日付や時間の計算を実行するビジネス関数が含まれています。

_add_seconds「整数」秒数を「時刻」に加算した結果を、「時刻」の書式に基づいて時刻か日時で返します。

構文_add_seconds ( time_expression, integer_expression )

例 1_add_seconds ( 13:04:59 , 1 )

結果


13:05:00

例 2_add_seconds ( 2002-04-30 12:10:10.000, 1 )

結果

2002-04-30 12:10:11.000

例 3_add_seconds ( 2002-04-30 00:00:00.000, 1/100 )Note that the secondargument is not a whole number. This is supported by some databasetechnologies and increments the time portion.

結果

2002-04-30 00:00:00.010

_add_minutes「整数」分値を「時刻」に加算した結果を、「時刻」の書式に基づいて時刻か日時で返します。

構文_add_minutes ( time_expression, integer_expression )

例 1_add_minutes ( 13:59:00 , 1 )

結果

14:00:00

例 2_add_minutes ( 2002-04-30 12:59:10.000, 1 )

結果

2002-04-30 13:00:10.000

例 3_add_minutes ( 2002-04-30 00:00:00.000, 1/60 )Note that the secondargument is not a whole number. This is supported by some databasetechnologies and increments the time portion.

結果

2002-04-30 00:00:01.000

_add_hours「整数」時間値を「時刻」に加算した結果を、「時刻」の書式に基づいて時刻か日時で返します。


構文_add_hours ( time_expression, integer_expression )

例 1_add_hours ( 13:59:00 , 1 )

結果

14:59:00

例 2_add_hours ( 2002-04-30 12:10:10.000, 1 )

結果

2002-04-30 13:10:10.000,

例 3_add_hours ( 2002-04-30 00:00:00.000, 1/60 )Note that the secondargument is not a whole number. This is supported by some databasetechnologies and increments the time portion.

結果

2002-04-30 00:01:00.000

_add_days「整数」日数を「日付」に加算した結果を、「日付」の書式に基づいて日付か日時で返します。

構文_add_days ( date_expression, integer_expression )

例 1_add_days ( 2002-04-30 , 1 )

結果

2002-05-01

例 2_add_days ( 2002-04-30 12:10:10.000, 1 )

結果

2002-05-01 12:10:10.000

例 3_add_days ( 2002-04-30 00:00:00.000, 1/24 )Note that the secondargument is not a whole number. This is supported by some databasetechnologies and increments the time portion.


結果

2002-04-30 01:00:00.000

_add_months「整数」月数を「日付」に加算します。結果の月の実際の日数が日付部分より少ない場合は、結果の月の最終日が戻されます。その他のすべての場合、戻り値の日付部分は「日付」と同じになります。

構文_add_months ( date_expression, integer_expression )

例 1_add_months ( 2012-04-15 , 3 )

結果

2012-07-15

例 2_add_months ( 2012-02-29 , 1 )

結果

2012-03-29

例 3_last_of_month ( _add_months ( 2012-02-29 , 1 ) )

結果

2012-03-31

例 4_add_months ( 2012-01-31 , 1 )

結果

2012-02-29

例 5_add_months ( 2002-04-30 12:10:10.000 , 1 )

結果

2002-05-30 12:10:10.000

_add_years「整数」年数を「日付」に加算します。「日付」が 2 月 29 日で結果の年がうるう年でない場合、結果の日付は 2 月 28 日になります。その他の場合、戻り値の日と月は「日付」と同じになります。


構文_add_years ( date_expression, integer_expression )

例 1_add_years ( 2012-04-15 , 1 )

結果

2013-04-15

例 2_add_years ( 2012-02-29 , 1 )

結果

2013-02-28

例 3_add_years ( 2002-04-30 12:10:10.000 , 1 )

結果

2003-04-30 12:10:10.000

_age今日の日付から <日付> を引いた数を返します。この戻り値の書式はYYYYMMDD です。YYYY は年数、MM は月数、DD は日数を表します。

構文_age ( date_expression )

例_age ( 1990-04-30 ) (if today's date is 2003-02-05)

結果

120906 が返されます。12 年 9 カ月 6 日を意味します。

current_dateデータベース・ソフトウェアを実行しているコンピューターの現在の日付を表す、日付値を返します。

構文current_date

例current_date

結果

2003-03-04


current_timeデータベースでこの機能がサポートされている場合には、データベース・ソフトウェアを実行しているコンピューターの現在の時刻を表す、タイムゾーンを含む時刻値を返します。そうでない場合は、IBM Cognos Analytics サーバーの現在時刻を表します。

構文current_time

例current_time

結果

16:33:11.354+05:00

current_timestampデータベースでこの関数がサポートされていれば、データベース・ソフトウェアを実行しているコンピューターの現在の時刻を表す、タイムゾーンを含む日時値を返します。そうでない場合は、サーバーの現在時刻を表します。

構文current_timestamp

例current_timestamp

結果

2003-03-03 16:40:15.535+05:00

_day_of_week曜日を 1～7 の整数で返します。1 は、2 番目のパラメーターで指定される週の最初の日となります。2 番目のパラメーターは 1～7 の整数で指定し、1 が月曜日、7が日曜日を表します。ISO 8601 標準では、週の初日は月曜日である 1 となります。

構文_day_of_week ( date_expression, integer )

例_day_of_week ( 2003-01-01 , 1 )

結果

3


_day_of_year<日付> の元旦からの日数を 1～366 の整数で返します。この値は、ユリウス日(Julian Day) ともいいます (注: ユリウス通日 - Julian Day numbers - とは違います)。

構文_day_of_year ( date_expression )

例_day_of_year ( 2003-03-01 )

結果

61

_days_between<日付 1> と <日付 2> の間の日数を、正または負の数で返します。"<日付 1>" が"<日付 2>" よりも前の日付である場合、結果は負の値になります。

構文_days_between ( date_expression1 , date_expression2 )

例_days_between ( 2002-04-30 , 2002-06-21 )

結果

-52

_days_to_end_of_month「日付」の日からその月の末日までの日数を表す数値を返します。

構文_days_to_end_of_month ( date_expression )

例_days_to_end_of_month ( 2002-04-20 14:30:22.123 )

結果

10

_end_of_day今日の終わりをタイム・スタンプで返します。

構文_end_of_day


例_end_of_day

結果

2014-11-23 23:59:59

_first_of_month「日付」の月の最初の日を、引数に基づいて日付型または日時型で返します。

構文_first_of_month ( date_expression )

例 1_first_of_month ( 2002-04-20 )

結果

2002-04-01

例 2_first_of_month ( 2002-04-20 12:10:10.000 )

結果

2002-04-01 12:10:10.000

_from_unixtime整数式で指定された UNIX 時間を、タイム・ゾーン付きのタイム・スタンプとして返します。

構文_from_unixtime ( integer_expression )

例_from_unixtime ( 1417807335 )

結果

2014-12-05 19:22:15+00:00

_hour日付式の時間のフィールドの値を返します。

構文_hour( date_expression )

例_hour ( 2002-01-31 12:10:10.254 )

結果


12

_last_of_month「日付」の月の最終日を、引数に基づいて日付型または日時型で返します。

構文_last_of_month ( date_expression )

例 1_last_of_month ( 2002-01-14 )

結果

2002-01-31

例 2_last_of_month ( 2002-01-14 12:10:10.000 )

結果

2002-01-31 12:10:10.000

_make_timestamp引数からタイム・スタンプを作成して返します。<整数 1> は年、<整数 2> は月、<整数 3> は日となります。時刻の部分はデフォルトの 00:00:00.000 になります。

構文_make_timestamp ( integer_expression1, integer_expression2,integer_expression3 )

例_make_timestamp ( 2002 , 01 , 14 )

結果

2002-01-14 00:00:00.000

_minute日付式の分のフィールドの値を返します。

構文_minute( date_expression )

例_minute ( 2002-01-31 12:10:10.254 )

結果

10


_month日付式の月のフィールドの値を返します。

構文_month( date_expression )

例_month ( 2003-03-01 )

結果

3

_months_between<日付 1> と <日付 2> の間の月数を、正または負の整数で返します。「日付 1」が「日付 2」よりも前の日付である場合、結果は負の値になります。

構文_months_between ( date_expression1, date_expression2 )

例_months_between ( 2002-04-03 , 2002-01-30 )

結果

2

_second日付式の秒のフィールドの値を返します。

構文_second( date_expression )

例_second ( 2002-01-31 12:10:10.254 )

結果

10.254

_shift_timezoneタイム・スタンプ値を、あるタイム・ゾーンから別のタイム・ゾーンに変換します。該当する場合、この関数は夏時間に対応します。最初の引数が「タイム・スタンプ」型である場合、2 番目の引数および 3 番目の引数はそれぞれ「開始」のタイム・ゾーンおよび「ターゲット」のタイム・ゾーンを表します。最初の引数が「タイム・ゾーンを含むタイム・スタンプ」型である場合、「開始」のタイム・ゾーンが既に最初の引数で暗示されているため、2 番目の引数は「ターゲット」のタイム・ゾーンを表します。最初の引数のデータ型は、戻り値のデータ型も決定しま


す。2 番目の引数および 3 番目の引数は文字列型で、タイム・ゾーン識別子を表します。これらの識別子のリストは以下にあります。注: この関数を使用すると、ローカル処理が発生します。

構文_shift_timezone ( timestamp_value , from_time_zone ,target_time_zone )_shift_timezone ( timestamp_with_time_zone_value , target_time_zone )

例 1_shift_timezone( 2013-06-30 12:00:00 , 'EST' , 'GMT' )

結果

2013-06-30 16:00:00

例 2_shift_timezone( 2013-11-30 12:00:00-05:00 , 'PST' )

結果

2013-11-30 09:00:00-08:00

例 3Time zone abbreviations:

結果データ

GMT (GMT+00:00) Greenwich Mean TimeUTC (GMT+00:00) Coordinated Universal TimeWET (GMT+00:00) Western Europe Time: Lisbon, Faeroe Islands, CanaryIslandsECT (GMT+01:00) European Central Time: Amsterdam, Brussels, Paris,Rome, ViennaMET (GMT+01:00) Middle European TimeART (GMT+02:00) Egypt Time: Cairo, Damascus, Beirut, Amman, NicosiaCAT (GMT+02:00) Central African Time: Johannesburg, Blantyre, Harare,TripoliEET (GMT+02:00) Eastern Europe Time: Athens, Kiev, Sofia, Minsk,Bucharest, Vilnius, TallinnEAT (GMT+03:00) East Africa Time: Addis Ababa, Asmera, Kampala,Nairobi, Mogadishu, KhartoumNET (GMT+04:00) Near East TimePLT (GMT+05:00) Pakistan Lahore TimeIST (GMT+05:30) Indian TimeBST (GMT+06:00) Bangladesh TimeVST (GMT+07:00) Vietnam TimeCTT (GMT+08:00) Asia, Hong Kong S.A.R. of ChinaJST (GMT+09:00) Japan Time: TokyoACT (GMT+09:30) Australian Central Time: DarwinAET (GMT+10:00) Australian Eastern Time: Sydney, Melbourne, CanberraSST (GMT+11:00) Solomon TimeAGT (GMT-03:00) Argentina TimeBET (GMT-03:00) Brazil Eastern Time: Sao Paulo, Buenos AiresCNT (GMT-03:30) Newfoundland Time: St. JohnsPRT (GMT-04:00) Puerto Rico and U.S. Virgin Islands TimeEST (GMT-05:00) Eastern Time: Ottawa, New York, Toronto, Montreal,Jamaica, Porto AcreCST (GMT-06:00) Central Time: Chicago, Cambridge Bay, Mexico CityMST (GMT-07:00) Mountain Time: Edmonton, Yellowknife, ChihuahuaPST (GMT-08:00) Pacific Time: Los Angeles, Tijuana, Vancouver


AST (GMT-09:00) Alaska Time: Anchorage, Juneau, Nome, YakutatHST (GMT-10:00) Hawaii Time: Honolulu, TahitiMIT (GMT-11:00) Midway Islands Time: Midway, Apia, Niue, Pago Pago

例 4A customized time zone identifier may also be used, using the formatGMT(+|-)HH:MM. For example, GMT-06:30 or GMT+02:00.A more completelist of time zone idenfitiers (including longer form identifiers suchas "Europe/Amsterdam") may be found in the "i18n_res.xml" file fromthe product's configuration folder.

_start_of_day今日の始まりをタイム・スタンプで返します。

構文_start_of_day

例_start_of_day

結果

2014-11-23 00:00:00

_week_of_year<日付> の年始からの週数を ISO 8601 標準に準拠した形式で返します。第 1 週とは、その年の最初の木曜日が含まれる週、または 1 月 4 日が含まれる週を指します。週の初日は月曜日 (1 日目)、最終日は日曜日 (7 日目) です。

構文_week_of_year ( date_expression )

例_week_of_year ( 2003-01-01 )

結果

1

_timezone_hour日付式のタイム・ゾーンの時間のフィールドの値を返します。

構文_timezone_hour( date_expression )

例_timezone_hour ( 2002-01-31 12:10:10.254-05:30 )

結果

5


_timezone_minute日付式のタイム・ゾーンの分のフィールドの値を返します。

構文_timezone_minute( date_expression )

例_timezone_minute ( 2002-01-31 12:10:10.254-05:30 )

結果

30

_unix_timestamp整数式で指定された UNIX 時間を、タイム・ゾーン付きのタイム・スタンプとして返します。

構文_unix_timestamp

例_unix_timestamp

結果

1416718800

_year日付式の年のフィールドの値を返します。

構文_year( date_expression )

例_year ( 2003-03-01 )

結果

2003

_years_between<日付 1> と <日付 2> の間の年数を、正または負の整数で返します。"<日付 1>"が "<日付 2>" よりも前の日付である場合、結果は負の値になります。

構文_years_between ( date_expression1, date_expression2 )

例_years_between ( 2003-01-30 , 2001-04-03 )

結果


1

_ymdint_between<日付 1> と <日付 2> の差を表す数値を返します。この戻り値の書式はYYYYMMDD です。YYYY は年数、MM は月数、DD は日数を表します。

構文_ymdint_between ( date_expression1 , date_expression2 )

例_ymdint_between ( 1990-04-30 , 2003-02-05 )

結果

120906 が返されます。12 年 9 カ月 6 日を意味します。

共通関数

abs<数値> の絶対値を返します。負の値は正の値として返されます。

構文abs ( numeric_expression )

例 1abs ( 15 )

結果

15

例 2abs ( -15 )

結果

15

cast<式> を指定したデータ型に変換します。データ型によっては、データ長や精度を指定する必要があります。ターゲットのデータ・タイプやサイズが適切であることを確認してください。 <データ型> には、character、varchar、char、numeric、decimal、integer、bigint、smallint、real、float、date、time、timestamp、 timewith time zone、timestamp with time zone、interval のいずれかを使用できます。データ型を interval に変換する場合、間隔を表す次のいずれかの修飾子を指定する必要があります。year、month、または year to month (年数～月数による間隔のデータ型の場合)。day、hour、minute、second、day to hour、day tominute、day to second、hour to minute、hour to second、または minute tosecond (日数～秒数による間隔のデータ型の場合)。注: タイム・スタンプ型のデー


タを日付型に変換する場合、タイム・スタンプ値の時刻部分は無視されます。タイム・スタンプ型のデータを時刻型に変換する場合、タイム・スタンプ値の日付部分は無視されます。日付型のデータをタイム・スタンプ型に変換する場合、タイム・スタンプ値の時刻部分は 0 になります。時刻型のデータをタイム・スタンプ型に変換する場合、日付部分は現在のシステム日付になります。間隔のデータ型を別のものに変換することはできません。これは、例えば、1 カ月の日数は月によって異なるためです。桁数を指定できるのは先頭の修飾子のみです。例えば、「YEAR(4) TOMONTH」や「DAY(5)」などのようになります。ターゲットのデータ・タイプやサイズがソースのデータ・タイプやサイズと互換性がない場合、エラーが通知されます。

構文cast ( expression , datatype_specification )

例 1cast ( '123' , integer )

結果

123

例 2cast ( 12345 , varchar ( 10 ) )

結果

12345 を含む文字列

ceiling「数値」以上で最小の整数を返します。

構文ceiling ( numeric_expression )

例 1ceiling ( 4.22 )

結果

5

例 2ceiling ( -1.23 )

結果

-1


char_length<文字列> の論理文字数を返します。論理文字数は、一部の東アジアのロケールでは、バイト数とは異なることがあります。

構文char_length ( string_expression )

例char_length ( 'Canada' )

結果

6

coalesceNull でない最初の引数を返します。引数がすべて Null である場合は、Null が返されます。「式リスト」には 2 つ以上の引数が必要です。

構文coalesce ( expression_list )

例coalesce ( [Unit price], [Unit sale price] )

結果

単価を返し、単価が Null の場合は単位特価を返します。

exp'e' を <数値> 乗した値を返します。定数 e は自然対数の底です。

構文exp ( numeric_expression )

例exp ( 2 )

結果

7.389056

floor「数値」以下で、最大の整数を返します。

構文floor ( numeric_expression )


例 1floor ( 3.22 )

結果

3

例 2floor ( -1.23 )

結果

-2

ln「数値」の自然対数を返します。

構文ln ( numeric_expression )

例ln ( 4 )

結果

1.38629

lower「文字列」のすべての大文字を小文字にして返します。

構文lower ( string_expression )

例lower ( 'ABCDEF' )

結果

abcdef

mod<整数 1> を <整数 2> で除算した余りを返します。「整数 2」に 0 を指定すると、エラーになります。

構文mod ( integer_expression1, integer_expression2 )


例mod ( 20 , 3 )

結果

2

nullif「式 1」と「式 2」が等しい場合は Null を、等しくない場合は「式 1」を返します。

構文nullif ( expression1, expression2 )

position「文字列 2」における「文字列 1」の開始位置を示す整数値を返します。「文字列1」が見つからない場合は 0 を返します。

構文position ( string_expression1 , string_expression2 )

例 1position ( 'C' , 'ABCDEF' )

結果

3

例 2position ( 'H' , 'ABCDEF' )

結果

0

position_regex正規表現「regex_expression」と一致する「string_expression」中の部分的な文字列の先頭または末尾の位置を表す整数値を返します。検索は「integer_expression1」の位置から始まります。このデフォルト値は 1 です。検索するパターンの出現箇所を「integer_expression2」で指定します。このデフォルト値は 1 です。最初の引数で指定する戻りオプションは、この出現箇所を基準として返すものを指定します。「start」を指定すると、出現箇所の最初の文字の位置が返されます。「after」を指定すると、出現箇所の後の文字の位置が返されます。戻りオプションを指定しない場合、暗黙的に「start」になります。正規表現の解釈のオプションを設定するためのフラグは、「flags_expression」で指定します。フラグの定義には個別の英文字を使用します。有効な値は「s」、「m」、「i」、および「x」です。

構文position_regex ([ start|after ] regex_expression , string_expression[ , integer_expression1 [ , integer_expression2 [ , flags_expression ]]] )


例 1position_regex ( '.er' , 'Flicker Lantern' )

結果

5

例 2position_regex ( after '.er' , 'Flicker Lantern' )

結果

8

例 3position_regex ( '.er' , 'Flicker Lantern' , 1 , 2 )

結果

12

power<数値 1> を <数値 2> 乗した値を返します。「数値 1」が負の値の場合は、「数値 2」は整数でなければなりません。

構文power ( numeric_expression1 , numeric_expression2 )

例power ( 3 , 2 )

結果

9

_round<数値> を小数点以下 <整数> 桁の位置で四捨五入した値を返します。注: <整数>に負の整数を使用することはできません。四捨五入は、データの書式設定が適用される前に行われます。

構文_round ( numeric_expression , integer_expression )

例_round ( 1220.42369, 2 )

結果

1220.42


sqrt<数値> の平方根を返します。「数値」に負の値を指定することはできません。

構文sqrt ( numeric_expression )

例sqrt ( 9 )

結果

3

substring<整数 1> の位置で始まり、文字数が <整数 2> の <文字列> の部分文字列を返します。<整数 2> を省略した場合は、<文字列> の最後までが返されます。「文字列」の最初の文字の位置が 1 になります。

構文substring ( string_expression , integer_expression1 [ ,integer_expression2 ] )

例substring ( 'abcdefg' , 3 , 2 )

結果

cd

substring_regex正規表現「regex_expression」と一致する「string_expression」中の部分的な文字列を返します。検索は「integer_expression1」の位置から始まります。このデフォルト値は 1 です。検索するパターンの出現箇所を「integer_expression2」で指定します。このデフォルト値は 1 です。正規表現の解釈のオプションを設定するためのフラグは「flags_expression」で指定します。フラグの定義には個別の英文字を使用します。有効な値は「s」、「m」、「i」、および「x」です。

構文substring_regex ( regex_expression , string_expression [ , integer_expression1[ , integer_expression [ , flags_expression ]]] )

例 1substring_regex ( '.er' , 'Flicker Lantern')

結果

ker


例 2substring_regex ( '.er' , 'Flicker Lantern' , 1 , 2 )

結果

ter

trim<文字列> から、先行ブランクや末尾ブランク、または <対象文字> で指定された文字を削除して返します。最初の引数が宣言されていない場合は both が、2 番目の引数が宣言されていない場合は空白が、それぞれ引数として暗示的に使用されます。

構文trim ( [ [ trailing|leading|both ] [ match_character_expression ] , ]string_expression )

例 1trim ( trailing 'A' , 'ABCDEFA' )

結果

ABCDEF

例 2trim ( both , ' ABCDEF ' )

結果

ABCDEF

upper「文字列」のすべての小文字を大文字にして返します。

構文upper ( string_expression )

例upper ( 'abcdef' )

結果

ABCDEF

三角関数

arccos引数のアークコサインを戻します。引数の範囲は -1 から 1 までで、結果はラジアン単位の値です。


構文arccos ( numeric_expression )

例arccos ( -1 )

結果

3.1415

arcsin引数のアークサインを戻します。引数の範囲は -1 から 1 までで、結果はラジアン単位の値です。

構文arcsin ( numeric_expression )

例arcsin ( 0 )

結果

3.1415

arctan引数のアークタンジェントを戻します。引数の範囲は -1 から 1 までで、結果はラジアン単位の値です。

構文arctan ( numeric_expression )

例arctan ( 0 )

結果

3.1415

cos引数のコサインを戻します。引数はラジアンで表されます。

構文cos ( numeric_expression )

例cos ( 0.3333 * 3.1415 )

結果

0.5


coshyp引数の双曲線コサインを戻します。引数はラジアンで表されます。

構文coshyp ( numeric_expression )

例coshyp ( 0 )

結果

1

sin引数のサインを戻します。引数はラジアンで表されます。

構文sin ( numeric_expression )

例sin ( 0.1667 * 3.1415 )

結果

0.5

sinhyp引数の双曲線サインを戻します。引数はラジアンで表されます。

構文sinhyp ( numeric_expression )

例sinhyp ( 0 )

結果

0

tan引数のタンジェントを戻します。引数はラジアンで表されます。

構文tan ( numeric_expression )

例tan ( 0.25 * 3.1415 )

結果

1


tanhyp引数の双曲線タンジェントを戻します。引数はラジアンで表されます。

構文tanhyp ( numeric_expression )

例tanhyp ( 0 )

結果

0



付録 B. 本書について

本書は、IBM Cognos Analytics で使用することを意図しています。CognosAnalytics は、レポート作成、モデル作成、分析、ダッシュボード、評価指標、およびイベント管理を統合して、ユーザーが組織のデータを理解し、ビジネスの意思決定を効率的に行えるようにする製品です。

製品資料 (すべての各国語版のドキュメントを含む) を Web で入手するには、IBMKnowledge Center (http://www.ibm.com/support/knowledgecenter) にアクセスしてください。

ユーザー補助機能

アクセシビリティー機能は、運動障害や視覚障害など、身体に障害を持つ方々に IT製品を快適にご使用いただけるように支援する機能です。Cognos Analytics のユーザー補助機能について詳しくは、「Cognos Analytics アクセシビリティー・ガイド」を参照してください。

将来予想に関する記述

本資料は、製品の現行機能について説明するものです。現在利用できない項目への言及が含まれる場合もありますが、将来的に使用可能になることを示唆するものではありません。このような言及は、なんらかの資料、コード、または機能を提供するという誓約、保証、または法的義務ではありません。機能の開発、リリース、時期や機能性は IBM の独自の決定によるものとします。

サンプルに関する特記事項

Sample Outdoors Company、Great Outdoors Company、GO 販売、SampleOutdoors または Great Outdoors の名前のすべてのバリエーション、およびPlanning サンプルでは、IBM および IBM のお客様向けのサンプル・アプリケーションを開発するために使用されるサンプル・データにより、架空のビジネス・オペレーションが描出されています。これらの架空のレコードには、販売取引、製品流通、財務、および人事に関するサンプル・データが含まれています。実在する名称、住所、連絡先電話番号、取引額とは一切関係がありません他のサンプル・ファイルには、サンプル・アプリケーション開発時にサンプル・データとして使用することを目的として、手動で生成もしくは機械生成された架空のデータ、学術的もしくは公的な出典から収集した事実に基づくデータ、または著作権者の許可を得て使用されたデータが含まれる場合があります。参照される製品名は、それぞれ各社の商標です。許可なく複製することは禁止されています。


http://www.ibm.com/support/knowledgecenter

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索引

日本語, 数字, 英字, 特殊文字の順に配列されています。なお, 濁音と半濁音は清音と同等に扱われています。

［カ行］クリーニング

モジュール内の列 16検証

モジュール 22

［サ行］再リンク

データ・モジュール内のソース 8式エディター

共通関数 51三角関数 58集計 32統計関数 32ビジネス日時関数 38

識別子プロパティー 23集計プロパティー 23使用法プロパティー 23ソース

データ・モジュール内での再リンク 8

［タ行］データ・モジュール

ソースの再リンク 8表と列のプロパティー 23編集 11

データ・モジュールの編集 11「元に戻す」および「やり直し」アクション 11ユーザー・インターフェース 11

データ・モデリング 1

［ナ行］ナビゲーション・パス

削除 19作成 19

［ハ行］非表示

表と列 22フィルター

削除 20追加 20

プロパティー

表と列 23

［マ行］モジュール

検証 22データのクリーニング 16表と列の非表示 22編集 16

モジュールの編集

検証エラー 22元に戻す

データ・モジュールの編集 11

［ヤ行］やり直し

データ・モジュールの編集 11ユーザー・インターフェースのモデリング 11


Documents

IBM ロゴおよび ibm.com は、世界の多くの国で登録され … · 第 1 章 Cognos Analytics でのデータ・モデリング IBM ® Cognos ® Analytics のデータ・モデリングを使用して、リレーショナル・デ