集計結果に対して再度集計処理を行うことを、この記事の目標にします。具体例として、観測地点ごとの週の平均気温の最大値を見れるようにしたいとします。最大値を探す観測地点は、自由に選べるようにしたいとします。11°C集計1の結果に対して集計を行いたいので、集計1は事前に済ませておく必要があります。この記事では派生テーブルを利用して、集計1の処理を事前に行わせてみます。定義を行うための機能です。持つカラムに対して定義していくイメージです。派生テーブルには、SQLベースの派生テーブルとネイティブ派生テーブルの二種類があります。大雑把な比較は下表の通りです。定義するのみなので学習コストは低いです。持つフィールドを使って、派生テーブルのフィールドを定義できます。おける計算ロジックを再定義しなくて済む利点があります。定義することになるので、結合処理の前に、データ変換や集計のような処理を差し込むことができます。ベースの派生テーブル、およびネイティブ派生テーブルを使って、目標で触れた事前集計を行ってみます。触れたとおり、最終的に欲しいものは観測地点における、週の平均気温の最大値です。これを計算できるようにするため、次のような結果を返すクエリを、派生テーブルの定義に落とし込みます。定義する流れになります。観測地点における週の平均気温を持たせた派生テーブルを結合してみます。ベースの派生テーブル説明の都合上、次の流れでコードを作成していきます。大枠を作成しておきます。定義を進めるイメージです。派生テーブルのサンプルを下に載せます。パラメータで指定します。触れたフィルタの動作を実現するため、派生テーブルによる事前集計のタイミングで、観測地点に対するレコードの絞り込みを行うクエリを設定しました。参照できないため、これらのフィールドで定義される変換ロジックは派生テーブル側でも定義する必要があります。節と同じく、次の流れでコードを作成していきます。名前を変更したのみです。定義を進めるイメージです。ネイティブ派生テーブルのサンプルを下に載せます。今回の事前集計では、下の表のように週単位で、観測地点ごとの平均気温を求めることが目標です。選択することになるかと思います。定義することにあたります。パラメータで指定します。参照するときに使う名前です。指定するかで、派生テーブルの集計軸が決まります。指定することで、事前に行う集計処理を選ぶイメージになります。次に、派生テーブルのクエリに、レコードの絞り込み条件を追加する方法を説明します。使って、派生テーブルによるクエリの段階で集計対象にする観測地点を絞り込みます。explore」のフィールドに引き継がせることになります。イメージはこちらです。フィールド名を指定します。フィールド名を指定します。利用することで、派生テーブルのクエリに絞り込み条件を設定できます。応じて集計軸が自動で切り替わるのは、非常に強力な点だと思います。この記事では、集計軸は固定になるものの、派生テーブルを利用して結合前に事前集計を行わせてみました。集計処理の挙動や、派生テーブルの理解の役に立てれば幸いです。導入支援もご用意しております。ワンストップでサポートいたします。関するお悩み事がありましたら、お気軽にお問い合わせください。導入丸わかり資料を公開しておりますので、こちらも合わせてぜひ御覧ください。データを元に「確信」を高める手法こんにちは。中井悦司さ...こんにちは。アルゴリズム:最尤推定法による教師なし学習こんにちは。クラウドエースのエンジニアの神谷です。中井悦司さんの著書「IT...こんにちは。クラウドエースのエンジニアの神谷です。平均法:教師なし学習のモデルの基礎こんにちは。クラウドエースのエンジニアの坂田です。クラウドエースのエンジニアの坂田です。分類アルゴリズムの評価方法こんにちは。クラウドエースのエンジニアの坂田です。クラウドエースのエンジニアの坂田です。分類アルゴリズムの基礎こんにちは。中井悦司さ...こんにちは。プレミアパートナー企業です。導入から開発・コンサルティングまでワンストップでお任せください。