# Qlik Predict 接続からのデータの選択とロード

接続を作成したら、データを選択して Qlik Sense アプリケーションまたはスクリプトにロードできます。データをデータ ロード エディターまたは スクリプト にロードします。

接続を使用する前に、アプリケーションは、機械学習の問題やタスクのためにモデルに送信するコンテンツを含む、一意の識別子と入力フィールドを持つ少なくとも 1 つのソース データ テーブルを必要とします。テーブル名と項目名をメモします。これらは、次の [選択] ダイアログで必要になります。

次の手順を実行します。

1. データ ロード エディタ または スクリプト を開きます。

2. ページの右側にある [データ ソース] パネルで、保存された接続に移動して the データを選択 icon をクリックします。これにより、 [データを選択] ウィザードが開きます。

3. 機械学習エンドポイントに送信する「常駐テーブル」を入力します。

   常駐テーブルは、アプリにロードしたソース データを含む常駐テーブルの名前である必要があります。常駐テーブル名はデータ モデル ビューアに表示されます。

4. 使用可能なリターン テーブルが 「Tables」に自動的に表示されます。

   リターン テーブルの名前は、接続で構成されている名前です。

   * モデルから返されたすべてのフィールドをアプリケーションにロードする場合に、「Load all available fields」で Qlik Predict 接続を作成している場合は、[Dynamically Load All Fields] (すべてのフィールドを動的にロードする) を選択します。

   * 「Load all available fields」を使用せずに接続を作成した場合に、アプリケーションにロードする列名を選択します。

5. 選択内容に基づいて、スクリプトが自動的に生成されます。

   [スクリプトを挿入] をクリックします。

6. 新しいスクリプトがテキスト エディターに表示されますが、追加の編集が必要です。

   エンドポイントが推測する順序でフィールドを指定して、スクリプトを入力します。すべてのフィールドが常駐テーブルで使用できる必要があります。

7. アプリケーションをリロードします。

   アプリケーションのリロードが発生すると、最初にソースデータが常駐テーブルとしてロードされ、これが Qlik Predict エンドポイントに作成されたリクエストへの入力として使用されます。

## 自動設計の日付特徴量の要件

Qlik Predict 分析接続を使用してデータをロードすると、Qlik Predict に展開されたモデルを使用して予測が実行されます。

日付特徴量を使用してトレーニングされたモデルで予測を実行する場合、日付のフォーマットには特定の要件があります。これらの列については、Qlik Predict 分析接続に提供するデータが次の要件を満たしている必要があります。

* 日付と日時の値は、ISO 8601 規格に準拠した書式の文字列である必要があります。例:

  * 2020-01-14

  * 2020-01-14T00:00:00.000Z

* 親日付 (日付部分の派生元となった特徴量) は、その全体を含める必要があります。たとえば、モデルでは Year (年) の特徴量のみを使用している場合でも、日付は ISO 8601 準拠の形式で指定する必要があります。

* 各列内のデータは同じタイム ゾーンである必要があります。

上記の要件は次のように適用されます。

* 日付特徴量エンジニアリングでトレーニングされた特徴量にのみ適用されます。特徴量タイプが手動でカテゴリ特徴量タイプに変更された場合、これらの要件は適用されません。特徴量タイプがカテゴリに変更されている場合は、適用データにおいて、トレーニング時に使用された元の日付形式で列を提供してください。

* 時系列モデルには適用されません。

予測での日付特徴量の使用に関する詳細については、「[予測における日付特徴量の取り扱い](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/date-features-predictions.htm)」を参照してください。