Time Series Preprocessing
Verarbeite Time Series im SeriesExplorer mit anpassbaren Transformationen wie Normalisierung, Frequenz-Bearbeitung oder Filter. Bereite deine Daten optimal für die Datenanalyse vor.
Water Circuit Daten
In diesem Beispiel verwenden wir Accelerometer-Daten von einer Studie, in der ein Wasserkreislauf in verschiedenen Prozesszuständen beobachtet wurde. Die Werte der Time Series stammen von verschiedenen Sensoren des Systems und sind mit Zeitpunkten in einer CSV-Datei gespeichert.
1. CSV-Datei importieren
Wir ziehen die CSV-Datei per Drag & Drop in den SeriesExplorer. Dann setzen wir „Points Column Name“ auf den Spaltennamen der Zeitpunkte „datetime“, sowie „Series Column Name“ auf den Spaltennamen der Time Series „Accelerometer1RMS“. Danach starten wir den Import.
2. Preprocessing anwenden
Wir wählen im SeriesExplorer einen Filter aus, um die Daten zu transformieren. Wir setzen die Filter-Größe auf 5, um diese Information als Parameter in die Verarbeitung einzubringen. Danach starten wir den Algorithmus, indem wir „Apply“ klicken.
3. Ergebnis inspizieren
Im Editor schauen wir uns die Time Series an, um das Preprocessing zu inspizieren. Bei Bedarf können wir Parameter verändern und den Filter nochmals anwenden. Oder wir berechnen weitere Transformationen.
4. Workflow-Schichten
Als nächsten Schritt legen wir eine neue Workflow-Schicht an. Dann können wir weitere Transformationen oder Datenanalysen mittels Machine Learning durchführen. Dadurch können wir die Verarbeitung der Time Series explorativ erweitern und an unsere Analyseziele anpassen.
Gründer
Arik Ermshaus