Studioこのタスクについて分析するカラムを定義し、インジケーターを設定したら、分析するデータにフィルターを適用し、カラム分析の実行に使用するエンジンを決めます。前提条件: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。詳細は、分析するカラムを定義するを参照して下さい。カラム分析のシステムインジケーターまたはユーザー定義インジケーターを設定していること。詳細は、カラムにインジケーターを設定するを参照して下さい。Qualityに必要なSQLエクスプローラーライブラリがStudioにインストール済みであること。分析するカラムの定義とインジケーターの設定で定義したカラム分析を完了するには、次の手順に従います。WHERE句を入力し、分析を実行するデータをフィルター処理します。(分析パラメーター)ビューで、次の手順に従います。(分析ごとの接続数)フィールドで、分析ごとに、選択したデータベースへの接続に対して許可する同時接続数を設定します。この数値はデータベースの利用可能リソース、つまりデータベースがサポートできる同時接続数に基づいて設定します。注:次への接続を使用する場合、接続コンカレンシーはサポートされません:SQLiteデータベース、またはSpark上のHiveデータベースHive2サーバーへの接続を使用する場合、接続コンカレンシーはサポートされます。(実行エンジン)リストから、分析の実行に使用するJavaまたはSQLのいずれかのエンジンを選択します。Javaエンジンを選択した場合は、次の手順に従います。(行カウント)を除くすべてのインジケーターの結果をドリルダウンできます。(インジケーターごとに維持する最大行数)フィールドに、ドリルダウンするデータ行数を入力します。これらのエンジンの詳細については、JavaエンジンまたはSQLエンジンの使用を参照して下さい。(コンテキスト)ビューでコンテキスト変数を定義した場合は、次の手順に従います。(分析パラメーター)ビューを使用して、データをフィルター処理するためのコンテキスト変数を設定/選択し、それぞれの分析ごとの同時接続数を決定します。(コンテキストグループ設定)ビューで、リストから、分析を実行するために使用するコンテキスト環境を選択します。コンテキストと変数の詳細については、分析でのコンテキスト変数の使用方法を参照して下さい。分析を保存し、F6を押して実行します。(分析結果)ビューに切り替わります。SQLエンジンを使用している場合は、分析では複数のインジケーターが並列して実行され、分析が進行中でも、チャート内の結果は更新されます。(フルネーム)カラムの頻度とテキスト統計を表すグラフィックです。(テキスト統計)を参照して下さい。(電子メール)カラムのパターン頻度とパターン低頻度統計を表すグラフィックです。テーブル内のパターンでは、電子メールの値を表すのにaとAを使用します。各パターンには30文字まで使用できます。aaaaaAAAAAaaaaaAAAAAaaaaaAAAAA...<文字の合計数>。テーブル内のパターン上にマウスポインターを置くと、元の値が表示されます。(パターン頻度統計)を参照して下さい。以下は、total_salesカラムの概要統計を表すグラフィックです。(概要統計)を参照して下さい。以下はtotal_salesカラムの指標およびベンフォードの法則度数統計を表すグラフィックです。不正会計と経費のインジケーターとして通常使用されるベンフォードの法則度数統計の詳細は、不正の検出を参照して下さい。(データ)ビューでアクセスできます。(インジケーターごとに維持する最大行数)フィールドを使って、アクセス可能にするデータ行数を決定できます。Javaエンジンを選択すると、システムではJava正規表現が最初に検索され、何も見つからないと、SQL正規表現が検索されます。Studioでサポートされていないデータベースへの接続を選択した場合(ODBCメソッドまたはJDBCメソッドを使用)、Javaエンジンを使って、選択したデータベースに作成したカラム分析を実行することが推奨されます。Javaエンジンの詳細は、JavaエンジンまたはSQLエンジンの使用を参照して下さい。(実行したクエリを表示する)オプションを選択すると、付加した各インジケーターに対して実行したクエリを確認できます。Javaエンジンを使用するとSQLクエリにアクセスできなくなり、このオプションをクリックすると警告メッセージが表示されます。JavaエンジンとSQLエンジンの詳細は、JavaエンジンまたはSQLエンジンの使用を参照して下さい。