相互相関の可視化とチームアイコン変更 (Ver.3.5.6)
気がつけば年度が明けて4月になっていますが、時系列データ分析ツール Node-AI のバージョンアップも前年度と変わらず、むしろスピードを挙げて開発しています！
4/3のバージョンアップで、カラム間の相関の時間変化を可視化する相互相関カードと、チームアイコンを変更する機能がつきました。
さらに、ビジネスプランを契約いただいているユーザ様限定で今まで、Pythonを使って前処理を行うカスタム前処理カードを提供していましたが、今回Pythonを用いて自由に可視化を行うカスタム可視化カードも提供されることになりました。
これらは前の記事で予告していた開発合宿の中で生まれたカードです。
相互相関カード
相互相関とは、カラム間の相関の時間変化のことです。例えば、複数の工程からなるプラントにおいて、出口にある温度のセンサーに対して、前の工程の流量が関連することがわかっているとします。しかしながらこの流量が温度に対してどれくらいの遅れ時間を持って関連しているかがわからないとします（周期がどれくらいずれているかがわからないと言い換えることもできます。）
この時に活躍するのが相互相関です。相互相関は例で説明するなら現在時刻の温度センサーに対して、0時刻前の流量センサーの相関、1時刻前の相関、2時刻前の相関…といった形で流量センサーを時刻をずらしながら相関をとったものになります。
イメージがつきにくいと思うので、Node-AIで実行した結果を見てみましょう。使い方はとてもシンプルです。前処理後かデータに対して直接繋いで…
基準となるカラムを１つ目（先ほどの例で言う温度センサー）に、時間をずらしながら相関を見たいカラムを２つ目（先ほどの例でいう流量センサー）に選択します。そして、どこまで時刻をずらすかを遅れ幅に入力します。
今回だと50を選択しています。
この状態で実行すると以下になります。
Appliancesに対してT1のデータは大体24時刻前くらいに最も相関が高くなることがわかります。すなわち、24時間前に変動したT1が現在時刻のAppliancesの変動に最も関連があると言うことがわかります。
詳しい式は同じチームで提供している時系列データ分析ノウハウ集「ごちきか」の記事をご覧ください。
チームのアイコンの変更
こちらはチームにアイコンを設定できるようになりました。設定から好きな画像をアップロードすることでチームのアイコンを自由に変えられます。ちなみにデフォルトはチームの頭文字です。
※今の所pngファイルのみ対応しています。
カスタム可視化カード
こちらはPythonでデータを好きに可視化することができるカードです。例えばboxplotを可視化するには以下のように使うことができます。
こちらのカードやカスタム前処理カードをご利用になりたい場合はNode-AIのページから申し込みください。
以上となります。これからもNode-AIをよろしくお願いします！