# システムまたはユーザー定義インジケーターの設定

利用対象...

* Big Data Platform
* Cloud API Services Platform
* Cloud Big Data Platform
* Cloud Data Fabric
* Cloud Data Management Platform
* Data Fabric
* Data Management Platform
* Data Services Platform
* MDM Platform
* Real-Time Big Data Platform

## 始める前に

Talend StudioのProfilingパースペクティブの分析エディターでカラム分析が開いていること。

## 手順

1. 分析エディターの[Data Preview] (データプレビュー)セクションで[Select Indicators] (インジケーターを選択)をクリックし、[Indicator Selection] (インジケーターの選択)ダイアログボックスを開きます。
2. [Indicator Selection] (インジケーターの選択)ダイアログボックスから、次の手順に従います。

   情報メモ注:

   SQLエンジンで分析を実行する場合、データベースの日付型のカラムに対してパターン頻度統計を使うことは有用ではありません。すべての日付が1種類の形式で表示されるため、このインジケーターによってデータクオリティ問題が検出されることはありません。

   分析の日付カラムに[Date Pattern Frequency] (日付パターン頻度)を付けると、分析結果から日付の正規表現を生成できます。
3. OKをクリックします。

   [Analyzed Columns] (分析済みカラム)セクションの分析済みカラムに、選択したインジケーターが付加されます。

   この例の分析により、以下が提供され、計算されます。
   * 全カラムのシンプル統計。
   * テキスト統計インジケーターを用いたテキストフィールドの特性、およびインジケーターにおける各個別レコードの最頻値の数。
   * 頻度の高いパターンと低いパターンを示すemailカラム内のパターン。これは、パターン頻度統計インジケーターを使ってクオリティ問題をさらに容易に特定するためのものです。
   * 要約統計インジケーターを使った、total\_salesカラム内の数値データの範囲、四分位範囲、平均、中央値。
   * 売上額における1から9までの数字の頻度。これは、不正検出インジケーターを使って不正を検出するためのものです。