[Pattern frequency statistics] (パターン頻度統計)

このグループのインジケーターは最も頻度の高いパターンおよび頻度の低いパターンを計算します。

要確認:

SQLエンジンを使用して分析を実行する場合、[Row Count] (行数)インジケーターを選択しないと、分析結果にパーセンテージの値が表示されません。

[Date Pattern Frequency] (日付パターン頻度)は30タイプの日付パターンに対応しています。ユーザー定義のパターンが含まれていない場合、結果は空になります。ユーザー定義のパターンを追加するには、カスタムインジケーターを作成する必要があります。

パターン頻度インジケーター

パターン頻度インジケーターにはパターン頻度とパターン低頻度が含まれます。

パターン頻度インジケーターには次の2種類があります:

これらのインジケーターは、英字をa、数値を9に変換することでパターンを生成します。

インジケーター	Java解析エンジンでサポートされているデータ型	SQL解析エンジンでサポートされているデータ型
パターン頻度	Number Text Date	Number Text Date
パターン低頻度	Number Text Date	Number Text Date

東アジアパターン頻度インジケーターには東アジアパターン頻度と東アジアパターン低頻度が含まれます。

パターン頻度インジケーターには次の2種類があります:

[East Asia Pattern Frequency] (東アジアパターン頻度)インジケーターは、個別のパターンから最も頻度の高いレコードの数を計算します。
[East Asia Pattern Low Frequency] (東アジアパターン低頻度)インジケーターは、個別のパターンから最も頻度の低いレコードの数を計算します。

これらのインジケーターにはラテン文字のみ使用できます。また、Javaエンジンでのみ使用できます。アジア系のデータのパターンを特定する時に有用です。

上記の2つのインジケーターは、アジア系の文字を下記のテーブルで説明するルールに従ってH,K,CやGなどの文字に変換することでパターンを生成します。

以下は、[East Asia Pattern Frequency] (東アジアパターン頻度)インジケーターおよび[East Asia Pattern Low Frequency] (東アジアパターン低頻度)インジケーターを[address] (住所)カラムに使用したカラム分析の例です。

[East Asia Pattern Low Frequency] (東アジアパターン低頻度)インジケーターの分析結果は次のようになります。

これらの結果には、個別のパターンごとに最も頻度の低いレコードの数が示されます。文字と数字によるパターンもあれば、文字だけのパターンもあります。パターンは長さも異なります。すなわち、住所は一貫しておらず、訂正とクリーン化が必要になる場合があります。

インジケーター	Java解析エンジンでサポートされているデータ型	SQL解析エンジンでサポートされているデータ型
東アジアパターン頻度	Number Text Date	なし
東アジアパターン低頻度	Number Text Date	なし

このインジケーターは、個別の日付パターンのレコード数をカウントすることで、最も頻度の高い日付パターンを評価します。

インジケーター	Java解析エンジンでサポートされているデータ型	SQL解析エンジンでサポートされているデータ型
日付パターン頻度	Text Date	なし

単語ベースのパターンインジケーターには、大文字と小文字が区別されるインジケーターと区別されないインジケーターが含まれています。

単語ベースのパターンインジケーターは、個別の各パターンのレコード数をカウントし、Javaエンジンでのみ使用できます。

これらのインジケーターは、文字列データ型とのみ使用できます。

大文字と小文字を区別するインジケーターには次の2つのタイプがあります:

パターンは単語にフォーカスし、大文字小文字が区別されます:

CSワードパターン頻度インジケーターとCSワードパターン低頻度インジケーターを使用すると、以下の文字列が以下のパターンに置換されます:

大文字と小文字を区別しないインジケーターには次の2つのタイプがあります:

パターンは単語にフォーカスし、大文字小文字が区別されません:

CIワードパターン頻度インジケーターとCIワードパターン低頻度インジケーターを使用すると、以下の文字列が以下のパターンに置換されます:

のパースペクティブからカラム分析を作成する時に、パターン頻度統計のインジケーターを使用してデータベースのプロファイリングを行うことができます。分析を実行するために、プロファイリングを行うデータベースのタイプに応じてJavaまたはSQLエンジンを使用できます。

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