まずデータの比較可能性を確保する
タイムスタンプ、単位、測定点識別子を標準化し、重複、欠測値、外れ値、初期値を処理しながら、生データと処理ルールを保持します。
データ受信、クレンジング、データベース保存、計算、分析を継続的なワークフローに統合します。工学式、カスタム計算、アルゴリズムエージェントに対応し、実際のプロジェクトデータに基づく分析を可能にします。
データ処理とアルゴリズムを見るタイムスタンプ、単位、測定点識別子を標準化し、重複、欠測値、外れ値、初期値を処理しながら、生データと処理ルールを保持します。
累積変化量、変化率、期間統計、温度相関などの計算を設定し、再利用可能な分析テンプレートを作成します。
分析の目的を自然言語で記述します。アルゴリズムエージェントが手法、入力、出力、数式の整理を支援し、サンプルデータで検証したうえで適用します。
AIはデータ準備、アルゴリズム設定、分析を支援します。アルゴリズムの結果と工学的な結論は、実際の現場条件に照らして、プロジェクトの有資格専門家が検証する必要があります。
データ処理では、生データ、補正記録、計算結果を区別するとともに、後続レビューを支援するため、変更理由と操作ログを保持する必要があります。
一式の機器、データセット、またはサンプルレポートを起点に、データ処理とアルゴリズムを詳しく検討します。