ツール

閲覧： 閲覧ツールは、接続されたツールからのデータ、ならびにデータプロファイル情報、マップ、レポーティングスニペット、およびデータの行動解析情報を表示します。 閲覧ツールを使用してワークフローを構築し、データの準備、クリーンアップ、および分析に役立つ洞察を得ることができます。

データ入力： データ入力ツールは、ファイルまたはデータベースへ接続することによってワークフローへデータを送ります。

データ出力： データ出力ツールは、ワークフローの結果をファイルまたはデータベースに書き込みます。

テキスト入力： テキスト入力ツールを使用すると、ユーザーは入力用の小さなデータファイルを作成するためにテキストを手動で入力することができます。 例えば、ルックアップテーブルをその場で作成する場合などに便利です。

データクレンジング： データクレンジングツールは、さまざまなパラメータを使用して共通のデータ品質の問題を修正できます。

フィルタ： フィルタツールは、指定した基準を満たすためにファイル内のレコードをクエリします。 このツールはTrueとFalseの2つの出力を作成します。 Trueはデータが指定された基準を満たした場合のものであり、Falseはそうでない場合のものです。

式： 式ツールは、データと式の強力なプロセッサです。 これを使用して、入力テーブルにフィールドを追加したり、式に基づくか、データ関係を割り当てることで新しいデータフィールドを作成したり、同じ前提条件に基づいて既存のフィールドを更新したりします。

サンプル： サンプルツールにより、データストリームにあるレコードの指定の部分を抽出できます。

選択： 選択ツールは、ワークフローを通過するデータの列を含み、除外し、並べ替えます。 選択ツールを使用すると、データのタイプとサイズを変更したり、列の名前を変更したり、説明を追加することもできます。

ソート： ソートツールは、指定されたデータフィールドの値に基づいて、テーブルのレコードを英数字の順序でアレンジします。

結合する： 結合ツールは、2つのテーブルの共通性に基づいて2つの入力を結合します。 その機能はSQL結合のようなものですが、結合の結果として3つの出力を作成するオプションがあります。

ユニオン： ユニオンツールは、複数のデータストリームを1つの統合ストリームに追加します。 このツールは、フィールド名またはレコード位置に基づいて複数の入力を受け入れ、積み重ねられた出力テーブルを作成します。 ユーザーは、これらのフィールドがどのように積み重なる、または一致するかを完全に制御できます。

列へのテキスト： 列へのテキストツールは、1つの列のテキストを取り、単一または複数の区切り文字に基づいて文字列値を別々の複数のフィールドに分割します。

サマライズ： サマライズツールは、入力テーブル内で次のような要約プロセスのホストを実行できます： グループ化、集計、カウント、空間オブジェクト処理、文字列連結など

コメント： コメントツールは、注釈をプロジェクトのワークスペースに追加します。 ノートを書き留めたり、後で共有または参照するプロセスを説明するのに便利です。

閲覧： 閲覧ツールは、Alteryxワークフロー内の基礎となるデータの完全なビューを提供します。 閲覧ツールを使用してブラウザを出力し、ワークフローストリーム内の任意の場所に結果データを表示することができます。

現在日時：このマクロは単一のレコードを返します： ワークフローランタイムでの日付と時刻を入力し、値をユーザーが選択した文字列形式に変換します。

ディレクトリ： ディレクトリツールは、指定されたディレクトリ内のすべてのファイルを返します。 ファイル名とともに、ファイルサイズ、作成日、最終更新日など、各ファイルに関する他の関連情報が返されます。

データ入力： データ入力ツールは、ファイルまたはデータベースへ接続することによってワークフローへデータを送ります。

マップ入力： ワークフローに格納するマップオブジェクト（ポイント、ライン、ポリゴン）を手動で描画または選択します。

データ出力： データ出力ツールは、ワークフローの結果をファイルまたはデータベースに書き込みます。

テキスト入力： テキスト入力ツールを使用すると、ユーザーは入力用の小さなデータファイルを作成するためにテキストを手動で入力することができます。 例えば、ルックアップテーブルをその場で作成する場合などに便利です。

XDF入力： XDF入力ツールは、XDF（.xdf）ファイルからデータを読み取ります。これは、予測分析ツールへの入力としての.xdfファイルの使用、またはさらなるデータのクレンジングまたはブレンディングのためのファイルのAlteryxデータストリームへの読み込み用に、Microsoft R ScaleR関数が予測分析を数百万のレコードに拡張するために使用する形式です。

XDF出力： XDF出力ツールは、XDF（.xdf）ファイルにAlteryxデータストリームを書き込みます。これは、Microsoft R ScaleR関数が予測分析を数百万のレコードに拡張するために使用する形式です。

オートフィールド文字列： オートフィールドツールは、入力ファイルを読み込み、フィールドタイプを列内に含まれるデータに関連した最小限可能なサイズに設定します。

サンプル作成： このツールは、入力レコードを2つまたは3つのランダムサンプルに分割します。 このツールでは、推定サンプルと検証サンプルに含まれるレコードのパーセンテージを指定します。 合計が100%未満の場合、残りのレコードは保留サンプルになります。

データクレンジング： データクレンジングツールは、さまざまなパラメータを使用して共通のデータ品質の問題を修正できます。

日付フィルタ： 日付フィルタマクロは、ユーザーがカレンダーベースのインターフェースを使用して日付基準に基づいてデータを簡単にフィルタリングできるように設計されています。

フィルタ： フィルタツールは、指定した基準を満たすためにファイル内のレコードをクエリします。 このツールはTrueとFalseの2つの出力を作成します。 Trueはデータが指定された基準を満たした場合のものであり、Falseはそうでない場合のものです。

式： 式ツールは、データと式の強力なプロセッサです。 これを使用して、入力テーブルにフィールドを追加したり、式に基づくか、データ関係を割り当てることで新しいデータフィールドを作成したり、同じ前提条件に基づいて既存のフィールドを更新したりします。

行生成： 行生成ツールは、レコードレベルで新しいデータのセットを作成します。 このツールは、一連の数値、トランザクション、または日付を作成するのに便利です。

インピュテーション： インピュテーションツールは、数値データフィールドの特定の値を別の選択された値に更新します。 そのツールは、NULL値を置き換えるのに便利です。

マルチフィールドビニング： マルチフィールドビニングツールは、特に予測分析に使用するために、複数の数値フィールドをタイルまたはビンにグループ化します。

マルチフィールドフォーミュラ： マルチフィールドフォーミュラツールにより、複数のフィールドで単一の関数を簡単に実行することができます。

マルチローフォーミュラ： マルチローフォーミュラツールは、数式作成ツールの概念をさらに進化させ、ユーザーが数式作成の一部として行データを利用できるようにします。 このツールは、複雑なデータを解析し、累積和、平均、パーセンテージ、およびその他の数学的計算を作成するのに便利です。

オーバーサンプルフィールド： このツールは、予測モデルで効果的に使用できるように、データ値の等しい表現が存在するように入力されたデータをサンプリングします。

ランダムサンプリング： このマクロは、着信データストリームのランダムサンプリングをもたらす予想されるレコード数を返します。

レコードID： レコードIDツールは、データ内に新しい列を作成し、データ内の各レコードごとに順番に増加する固有の識別子を割り当てます。

サンプル： サンプルツールにより、データストリームにあるレコードの指定の部分を抽出できます。

選択： 選択ツールは、選択されたフィールドを下流で実行したり、フィールドの名前を変更したり、ファイルのフィールドの位置を並べ替えたり、フィールドのタイプを変更したり、フィールド構成をロード/保存したりするための多機能ユーティリティです。

レコード選択： レコード選択ツールは、不連続な範囲を含む特定のレコードおよび/またはレコードの範囲を選択します。 そのツールは、トラブルシューティングやサンプリングに役立ちます。

ソート： ソートツールは、指定されたデータフィールドの値に基づいて、テーブルのレコードを英数字の順序でアレンジします。

タイル： タイルツールは、データの範囲に基づいて値（タイル）を割り当てます。

ユニーク： ユニークツールは、データレコードが一意であるか重複しているかを、1つ以上の指定されたフィールドでグループ化し、それらのフィールドでソートすることによって区別します。 各グループの最初のレコードはユニーク出力ストリームに送られ、残りのレコードは重複出力ストリームに送られます。

フィールド付加： フィールド付加ツールは、ある小さな入力（ソース）のフィールドを別の大きな入力（ターゲット）のすべてのレコードに追加します。 結果はデカルト結合で、両方の入力からのすべてのレコードが比較されます。

探索変換： 探索変換ツールは、入力テーブルから1つのフィールドのデータを検索し、それを別のデータテーブルの指定フィールドに置き換えます。

ファジーマッチ： ファジーマッチツールは、一致するパラメータを指定することによって、データベースの同一でない重複を特定するために使用できます。 値は一致を見つけるために正確である必要はなく、構成プロパティで設定されたユーザー指定のパラメータまたは事前に作成されたパラメータ内に入ることのみが必要です。

結合する： 結合ツールは、2つのテーブルの共通性に基づいて2つの入力を結合します。 その機能はSQL結合のようなものですが、結合の結果として3つの出力を作成するオプションがあります。

複数ジョイン： 複数ジョインツールは、入力テーブルの共通性に基づいて2つの入力を結合します。 結合されたレコードのみがツールを介して出力され、結果として幅の広い（列になった）ファイルが作成されます。

グループ作成： グループ作成ツールは、データ関係を取り、その関係に基づいてデータをグループに組み立てます。

ユニオン： ユニオンツールは、複数のデータストリームを1つの統合ストリームに追加します。 このツールは、フィールド名またはレコード位置に基づいて複数の入力を受け入れ、積み重ねられた出力テーブルを作成します。 ユーザーは、これらのフィールドがどのように積み重なる、または一致するかを完全に制御できます。

日付時刻： 日付時刻ツールは、日付/時刻データを標準化してフォーマットします。これにより、式またはフィルタツールからの日付/時刻データを式と関数で使用することができます。

正規表現： 正規表現ツールは堅牢なデータパーサーです。 ツールが行う構文解析のタイプを決定する4つのタイプの出力方法があります。 これらの方法については、「構成プロパティ」を参照してください。

列へのテキスト： 列へのテキストツールは、1つの列のテキストを取り、単一または複数の区切り文字に基づいて文字列値を別々の複数のフィールドに分割します。

XML解析： XML解析ツールは、拡張マークアップ言語の塊で読み込み、個々のフィールドに解析します。

アレンジ： アレンジツールを使用すると、プレゼンテーションのためにデータフィールドを手動で転置して並べ替えることができます。 各レコードが複数のレコードに変換され、フィールド記述データを使用して列を作成できるように、データが変換されます。

記録カウント： このマクロは、ツールを通過するレコードのカウント数を返します。

クロスタブ： クロスタブは、データテーブルの方向をピボットします。 データを変換して、垂直のデータフィールドを水平軸で表示し、指定された場所でデータを要約します。

累積和： 累積和ツールは、ファイル内のレコードごとの累積和を計算します。

サマライズ： サマライズツールは、以下を含む要約プロセスのホストを実行することができます： グループ化、集計、カウント、空間オブジェクト処理、文字列連結など。

転置： 転置ツールは、データテーブルの方向をピボットします。 垂直軸に水平データフィールドが表示されるようにデータを変換します。

加重平均： このマクロは、着信データフィールドの加重平均を計算します。 加重平均は一般的な平均と似ていますが、すべてのレコードが平均に等しく寄与するのではなく、重みのコンセプトはいくつかのレコードが他のレコードよりも寄与していることを意味します。

In-DB閲覧： In-DBワークフローの任意のポイントでデータを確認します。 注記： 各In-DB閲覧はデータベースクエリをトリガし、パフォーマンスに影響を与える可能性があります。

接続(In-DB)： In-DBワークフローのデータベース接続を確立します。

データストリームイン： 標準ワークフローのデータをIn-DBワークフローに取り込みます。

データストリームアウト： レコードをソートするオプションで、In-DBワークフローから標準のワークフローにデータをストリームします。

動的入力(In-DB)： In-DBの接続名とクエリフィールドを標準のデータストリームから取り出し、In-DBのデータストリームに入力します。

動的出力(In-DB)： In-DBワークフローに関する情報を予測(In-DB)の標準ワークフローに出力します。

In-DBのフィルタリング： データベースのネイティブ言語（SQLなど）を使用して、基本フィルタまたはカスタム式を使用してレコードでIn-DBのフィルタリングをします。

式(In-DB)： データベースのネイティブ言語（SQLなど）を使用して、式が付いたIn-DBデータストリームのフィールドを作成または更新します。

ジョイン(In-DB)： 内部または外部結合を実行して、共通フィールドに基づいて2つのIn-DBデータストリームを結合します。

マクロ入力In-DB： マクロでIn-DB入力接続を作成し、プレースホルダ値で入力します。

マクロ出力In-DB： マクロ内でIn-DBの出力接続を作成します。

サンプル(In-DB)： In-DBデータストリームをレコードの数またはパーセンテージに制限します。

In-DBの選択： In-DBワークフローでフィールドの選択、選択解除、並べ替え、名前の変更を行います。

サマライズ(In-DB)： グループ化、集計、カウント、特徴のあるフィールドのカウントなどによるサマライズ(In-DB) データ 出力には、計算結果のみが含まれます。

ユニオン(In-DB)： フィールド名または位置に基づいて、類似の構造を持つ2つ以上のIn-DBデータストリームを結合します。 出力には、各列に各入力のデータが格納されます。

データIn-DB書き込み： データベース内で直接テーブルを作成または更新するには、In-DBデータストリームを使用します。

グラフ作成： グラフ作成ツールを使用すると、ユーザーはさまざまなグラフの種類にデータを表示できます。

Eメール： 以前のようにバッチEメールを使用する代わりに、受信者へのEメールに入力されたフィールドから選択することができます。 自動的にSMTPアドレスを検出し、添付ファイルやEメールで生成されたレポートを許可します。

画像： 画像ツールを使用すると、ユーザーはレポートにグラフィックスを追加できます。

レイアウト： レイアウトツールを使用すると、ユーザーはレポートスニペットをアレンジできます。  

マップ凡例ビルダー： このマクロは、凡例スプリッタマクロからコンポーネントを取り出し、それらを凡例テーブルに戻します。 凡例ビルダーツールを凡例スプリッタツールの直後に追加すると、結果の凡例は、元々地図ツールから出力された凡例と同じになります。 2つのマクロの目的は、それらの間でデータを変更してカスタムレジェンドを作成できることです。

マップ凡例スプリッタ： このマクロは、地図ツールから凡例を取り出し、それをコンポーネントの部分に分割します。 分割されると、凡例は他のツールを使用してカスタマイズすることができます。 必ず凡例ビルダーマクロを使用して、凡例を簡単に再構築します。

オーバーレイ： このツールは、レンダリングツールを使用して出力するために、レポーティングスニペットを互いのトップにアレンジします。

レンダリング： レンダリングツールは、レポートスニペットをPDF、HTML、XLSX、DOCX、RTF、Portfolio Composer（*.pcxml）形式のプレゼンテーション品質のレポートに変換します。

レポートフッター： このマクロを使用すると、ユーザーは簡単にレポートにフッターを設定して配置できます。

レポートヘッダー： このマクロを使用すると、ユーザーは簡単にレポートにヘッダーを設定して配置できます。

レポートマップ： マップツールを使用すると、ユーザーはAlteryx GUIからマップ画像を作成できます。 このツールは、複数の空間入力を受け入れ、これらの入力を重ねることができ、テーママップの作成をサポートします。 凡例、尺度、および参照レイヤーなどの他の地図作成機能を含めることができます。

レポートテキスト： テキストツールを使用すると、ユーザーはレポートと文書にテキストを追加できます。

テーブル： テーブルツールを使用すると、入力データから基本データテーブルとピボットテーブルを作成できます。

コメント： テキストコメントツールは、注釈をプロジェクトのワークスペースに追加します。 ノートを書き留めたり、後で共有または参照するプロセスを説明するのに便利です。

エクスプローラボックス：エクスプローラボックスには、ユーザーの仕様のウェブページまたはファイルの場所が入力されます。

ツールコンテナ： ツールコンテナを使用すると、ユーザーはワークフロー内のツールを整理できます。 プロセスを分離するために、ツールをコンテナ内に配置することができます。 その後、コンテナを折りたたんだり、展開したり、無効にしたりすることができます。

バッファ： バッファツールは、任意のポリゴンまたはポリラインの空間オブジェクトを取得し、ユーザーが指定した値で範囲を拡張または縮小します。

ポイント作成： ポイント作成ツールは、X座標（経度）とY座標（緯度）を含む入力フィールドを指定することによって、ポイント型空間オブジェクトを作成します。

距離： 距離ツールは、2組の空間オブジェクト間の楕円形の直接的なポイントツーポイント、ポイントツーエッジ、またはドライブ距離を計算します。

近傍探索： 近傍探索ポイントツールは、1つのファイル内のポイントまたはポリゴンと、2番目のファイル内のポイント、ポリゴン、またはラインの最短距離を示します。

一般化： 一般化ツールは、ポリゴンまたはポリラインを構成するノードの数を減らし、元の空間オブジェクトのレンディションを簡単にします。

ヒートマップ： ヒートマップツールは、個々のレコード（顧客など）に基づいて、特定の地域で異なるレベルの "ヒート" （例えば需要）を表すポリゴンを生成します。

グリッド作成： グリッド作成ツールは、空間オブジェクトを取得し、グリッドを作成します。 結果のグリッドは、入力空間オブジェクトの範囲にバインドされた単一のグリッド、または各入力ポリゴンを切り取る個々のグリッドです。

非重複ドライブタイム： このマクロは、ポイントファイルのために、非重複ドライブタイムのトレードエリアを作成します。 このマクロを実行するには、Alteryx Drivetimeのライセンスインストールが必要です。

ポリビルド： ポリビルドツールは、空間ポイントオブジェクトのグループを取得し、ポリゴンまたはポリラインを特定の順序で描画して、その点群を表します。

ポリスプリット： ポリスプリットツールは、ポリゴンオブジェクトまたはポリラインオブジェクトを取得し、それらをコンポーネントポイント、ライン、または地域オブジェクトに分割します。

スムージング： スムージングツールは、ポリゴンまたはポリラインオブジェクトを取得し、ノードを追加して、オブジェクトを構成するラインに沿ってシャープな角度を曲線にスムージングします。

空間情報： 空間情報ツールは、空間オブジェクトに関する表形式の情報を抽出します。 次のような属性： エリア、空間オブジェクト、部品数、ポイント数、重心緯度/経度座標を追加することができます。

空間マッチ： 空間マッチツールは、空間オブジェクトの2つのセット間の空間的関係（包含、交差、接触など）を確立します。 このツールは、左入力（ターゲット）からの空間オブジェクトのセットと右入力（ユニバース）からの空間オブジェクトのセットを受け入れます。 少なくとも1つの入力ストリームには、ポリゴンタイプの空間オブジェクトが含まれている必要があります。

空間プロセス： 空間プロセスツールは、シンプルな単一ツールから高度な空間オブジェクト編集を実行します。 複数のオブジェクトを結合したり、入力テーブルの空間オブジェクトをカットすることができます。

トレードエリア： トレードエリアツールは、指定されたポイントオブジェクトの周りの領域を入力ファイルに作成します。 トレードエリアは、次の2つの方法のいずれかで作成されます： ポイントの周りに半径を定義するか、またはドライブタイムによって定義します。 ドライブタイムのトレードエリアの作成は、Alterx Drivetimeのライセンスインストールが検出された場合のみのオプションとなります。

アクション： ランタイム時に開発ツールの値をインターフェイスの質問の値で更新します。

チェックボックス： アプリにチェックボックスオプションを表示します。

条件： ユーザー選択の有無をテストします。 状態はtrueまたはfalseです。

コントロールパラメーター： バッチマクロのコントロールパラメーター入力。

日付： アプリにカレンダーを表示します。

ドロップダウン： 単一の選択リストをアプリに表示します。

エラーメッセージ： エラーメッセージをスローする。

ファイル閲覧： アプリケーションにファイル閲覧コントロールを表示します。このツールを使用すると、入力を読み込んだり、出力を書き込んだりすることができます。

フォルダ閲覧： アプリにフォルダ閲覧コントロールを表示します。このインタフェースツールは、Alteryx Analytics Galleryでアプリを実行することはサポートされていません

リストボックス： アプリに複数選択のチェックボックスリストを表示します。

マクロ入力： マクロの入力。

マクロ出力： マクロの出力。

マップ： インタラクティブマップを表示して、ユーザーがアプリでマップオブジェクトを描画または選択できるようにします。

ニューメリック アップダウン： アプリに数値コントロールを表示します。

ラジオボタン： アプリに相互排他的なオプションを表示します。

テキストボックス： アプリに自由形式のテキストボックスを表示します。

ツリー： 整理された階層構造のデータ構造をアプリに表示します。

割当解析： このツールを使用すると、ユーザーはデータベース内のどのフィールドが相互に2変量の関連を持つかを判断できます。

基本データプロファイル： 基本データプロファイルツールは、データ型、最小値、最大値、平均値、欠損値の数などの基本的なメタデータを出力します。

分割表： 選択したフィールドに基づいて分割表を作成し、頻度とパーセント列付きでフィールド値のすべての組み合わせをリストします。

分散型分析： 分散型分析マクロを使用すると、1つまたは複数の分布を入力データに収め、それらを多くの適合度検定*統計に基づいて比較することができます。 これらのテストの結果の統計的有意性（p値）に基づいて、ユーザーはどの分布がデータを最もよく表すかを決定することができる。

フィールド要約： フィールド要約ツールは、データを分析し、選択した列のデータの記述統計を含む要約レポートを作成します。 フィールド要約ツールを使用して、データを把握し、データ管理に関する推奨事項を受け取ることができます。

度数分布表： 選択したフィールドの頻度分析を行います - 出力には、フィールド内の各値の頻度カウントとパーセンテージを含む選択フィールドの要約が含まれます。

ヒートプロット： ヒートプロットカラーマップを使用して、連続数値変数または順序付きカテゴリの2つの変数の同時分布を表示します。

ヒストグラム： 数値フィールドのヒストグラムプロットを提供します。 オプションで、スムージングされた経験密度プロットが得られます。 密度プロットが選択されていない場合は周波数が表示され、このオプションが選択されている場合は確率が表示されます。 ブレークの回数は、ユーザーが設定するか、Sturgesの方法を使用して自動的に決定することができます。

重要度重み： このツールは、可能性のある各予測子がターゲット変数とどのくらい強く関連しているかに基づいて、予測モデルで使用する一連の変数を選択する方法を提供します。

ピアソン相関： ピアソン相関ツールは、2つの変数間の線形依存性および共分散を測定します。 このツールは、現在推奨されていないピアソンの相関係数マクロを置き換えます。

平均プロット： 平均プロットツールは、カテゴリフィールドとともに応答フィールドとして数値またはバイナリカテゴリフィールド（ゼロ値と1値のセットに変換されたバイナリカテゴリフィールド付き）を取得し、カテゴリフィールドの各カテゴリ（レベル）に対する応答フィールドの平均をプロットします。

散布図： このツールは、余白にボックスプロットを含めるオプション、線形回帰直線、ノンパラメトリック回帰によるスムージング曲線、スムージングされた条件付きスプレッド、外れ値の識別、および回帰直線を含む拡張された散布図を作成します。

スピアマン相関： スピアマンの順位相関係数は、任意の単調関数が変数間の関係の特定の性質について他の仮定を行うことなく、2つの変数間の関係をどれだけうまく説明できるかを評価します。

バイオリンプロット： バイオリンプロットは、単一の数値変数の分布を示し、分布の密度を伝えます。 数値変数の分布の性質を簡潔に示すことに加えて、バイオリンプロットは、カテゴリ変数の各値に対して別々のバイオリンプロットを作成することによって、数値変数とカテゴリ変数の関係を視覚化する優れた方法です。

ブーストモデル：このツールは、フリードマンの勾配ブースティング法に基づいて、一般化されたブーストされた回帰モデルを作成します。 これは、適切な損失関数を最小限に抑えるために、単純な決定木モデルをモデルアンサンブルに連続的に追加することによって機能します。

ポアソン回帰： ポアソン回帰、疑似ポアソン回帰、または負の二項回帰を使用して、カウントデータ（例えば、顧客が1年に行う店舗訪問の回数）に関する回帰モデルを推定します。 これを達成するために使用されるR関数は、（R statsパッケージの）glm()と（MASSパッケージの）glm.nb()です。

クロスバリデーション： このツールは、1つ以上のAlteryxで生成された予測モデルのパフォーマンスを、クロスバリデーションのプロセスを使用して比較します。 それは、すべての分類と回帰モデルをナイーブベイズを除いてサポートしています。

DataRobot自動化ツール： DataRobot自動化ツールは、DataRobotマシン学習プラットフォームにデータをアップロードします。

DataRobot予測ツール： DataRobot予測ツールは、DataRobotマシン学習プラットフォームで生成されたモデルを使用してデータのスコアリングをします。

決定木： 決定木学習モデルは、目標変数に影響を及ぼすと予想される1つ以上の変数を使用して目標変数を予測し、しばしば予測変数と呼ばれる統計的方法のクラスです。

フォレストモデル： フォレスト学習モデルは、目標変数に影響を及ぼすと予想される1つ以上の変数を使用して目標変数を予測し、しばしば予測変数と呼ばれるマシン学習方法のクラスです。

ガンマ回帰： ターゲット変数に影響を及ぼすことが予想される1つまたは複数の変数（予測変数）に、ガンマ分布で厳密に正の関心のある変数（目標変数）を関連付けます。

リフトチャート： このツールは、このタイプの非常に一般的に使用される2つのチャート、累積捕捉レスポンスチャート（ゲインチャートとも呼ばれる）および増分レスポンス率チャートを生成します。

線形回帰： 線形回帰（線形モデルまたは最小二乗回帰とも呼ばれる）は、関心のある変数（目標変数）を目標変数に影響を及ぼすと予想される1つ以上の変数に関連付ける統計的方法であり、しばしば予測変数と呼ばれます。

ロジスティック回帰： ロジスティック回帰モデルは、関心のあるバイナリ（例えば、はい/いいえ）変数（目標変数）を目標変数に影響を及ぼすと予想される1つ以上の変数に関連付ける統計的方法のクラスであり、しばしば予測変数と呼ばれます。

モデル係数： カスタマイズされたレポートまたは下流の計算で使用するために、モデル係数を標準的なAlteryxカウント、ガンマ、線形、またはロジスティック回帰モデルから抽出します。

モデル比較： 検証（またはテスト）データセットの使用に基づいて、1つ以上の異なる予測モデルのパフォーマンスを比較します。

ナイーブベイズ分類器： ナイーブベイズ分類器ツールは、予測変数のセットとカテゴリの目標変数との間の関係のニ項または多項確率的分類モデルを作成します。

ネスト化したテスト： ネスト化したテストは、そのうちの1つが他のモデルに含まれる変数のサブセットを含む2つのモデルが、その予測能力に関して統計的に同等であるかどうかを調べるために使用されます。

ネットワーク解析： ネットワーク解析ツールは、要約統計量とノード中心性指標の分布とともに、ネットワークの対話型視覚化を作成します。

ニューラルネットワーク： このツールを使用すると、ユーザーは単一の非表示レイヤーを持つフィードフォワードパーセプトロンのニューラルネットワークモデルを作成できます。

スコアリング： スコアリングマクロは、 ロジスティック回帰、決定木、フォレストモデルまたは線形回帰マクロによって生成されるRモデルオブジェクト、（フィールド名とフィールドタイプの観点で）モデルオブジェクトと一致するデータストリームを入力として取得し、1つ（連続ターゲットを持つモデルの場合）または2つ以上（モデルがカテゴリターゲットの場合）の、データストリームに追加された "スコアリング"（適合値）フィールドが付いたデータストリームを出力します。

スプラインモデル： フリードマンの多変量適応回帰 (MARS) アルゴリズムの2ステップアプローチを使用して、1つ以上の予測変数に基づいて関心のある変数 (目標変数) を予測します。  ステップ1は、目標変数を予測するための最も関連性のある変数を選択し、目標変数と予測変数間の関係を近似する区分線形関数を作成します。 ステップ2は、区分的関数をスムージングし、モデルを推定データにオーバーフィットさせる機会を最小限に抑えます。 脊柱モデルは、多数の分類と回帰の問題に役立ち、ユーザーからの入力が最小限で最も適切なモデルを自動的に選択できます。

ステップワイズ： Alteryx Rベースのステップワイズ回帰ツールは、後方変数選択と後方および前方変数の混合選択の両方を使用します。

ベクトルマシーンサポート： ベクトルマシーンサポート（SVM）、またはベクトルネットワークサポート（SVN）は、分類問題に使用される一般的な教師付き学習アルゴリズムであり、データ（すなわち、観測）が線形に分離できないと考えられる場合に適応することを意図しています。

サバイバル分析： 相対リスクと制限平均サバイバル時間を推定するために、サバイバルスコアリングツールによって使用できるサバイバルモデルを生成します。

サバイバルスコアリング： このツールは、サバイバル分析ツールを使用して推定できるCox比例ハザードモデルに基づいて、推定相対リスクと制限平均サバイバル時間の両方を提供します。

平均テスト： コントロールグループと1つまたは複数の処理グループの間の数値応答フィールドの平均値の差（ウェルチの2サンプルt検定を使用）を比較します。

変動インフレーション因子： モデルインターセプト以外のすべての変数（常にVIFまたはGVIFが1に等しい）の変動インフレーション因子またはVIF（GVIF）の一般化バージョンを含む係数要約レポートを作成します。

AB分析： パフォーマンス尺度の変化率を1年前の同じ尺度と比較します。

AB制御： 他のユーザー提供の基準とともに、主要なパフォーマンスインジケータの季節パターンや成長傾向に基づいて、1から10のコントロールユニット（店舗、顧客など）を以前に選択したテストユニットの各メンバーに一致させます。

AB処理： どのグループがABテストに最適かを判断します。

AB傾向： A/Bテストのための管理単位（例：店舗または顧客）への処理の一致を支援するために使用できる傾向および季節パターンの尺度を作成します。 傾向尺度は、対象とする業績尺度におけるローリング平均（1年間の期間で取られる）の期間変化率の変化に基づいています。 季節の影響を評価するのにも同じ尺度が使われます。 特に、各レポーティング期間における尺度の合計レベルの割合は、季節パターンを評価するために使用されます。

ARIMA： このツールは、自己回帰統合移動平均（またはARIMA）法を使用して単変量時系列予測モデルを推定します。

ETS： このツールは、指数平滑法を使用して単変量時系列予測モデルを推定します。

TS_Compare： このマクロは、ETSまたはARIMAマクロを使用して作成された1つまたは複数の単変量時系列モデルを比較します。

TS共変量予測： TS共変量予測ツールは、ユーザーが指定した将来の期間について共変量を使用して推定されたARIMAモデルからの予測を提供します。 さらに、2つの異なる（ユーザーが指定した）パーセンテージ信頼水準に対して、上部および下部の信頼区間境界が設けられています。 各信頼水準について、true値が提供された範囲内に収まると予想される確率は、信頼水準のパーセンテージに対応します。 モデルに加えて、予測期間の共変量の値も提供される必要があります。

TSフィラー： 時系列フィラーマクロを使用すると、ユーザーは時系列データのデータストリームを取得し、シリーズのギャップを「埋める」ことができます。

TS予測： TS予測ツールは、ARIMAまたはETSモデルのいずれかの予測を、ユーザーが指定した将来の期間で提供します。

TS予測ファクトリー： このツールは、ARIMAまたはETSモデルのいずれかのグループの予測を、ユーザーが指定した将来の期間で提供します。

TSモデルファクトリー： このツールは、自己回帰移動平均法（ARIMA）または指数平滑法（ETS）を使用して、複数のグループの時系列予測モデルを一度に推定します。

TSプロット： このツールは、時系列データをよりよく理解し、予測モデルの開発を進める方法を決定する際に有用な、さまざまな単変量時系列プロットを提供します。

クラスター付加： クラスター付加ツールは、クラスタの割り当てをKセントロイドクラスター解析ツールをデータストリームに追加します。

近傍探索： ユークリッド距離に基づいて、"クエリ" ストリーム内の各レコードに対応する "データ" ストリーム内の選択された数の最近傍点を見つけます。

Kセントロイドクラスター解析： Kセントロイドは、パーティショニングクラスタ分析と呼ばれる処理を行うアルゴリズムのクラスです。 これらの方法は、データベース内のレコードを取り出し、それらをいくつかの基準に基づいて「最良の」Kグループに分割（パーティショニング）することによって機能します。

Kセントロイド診断： Kセントロイド診断ツールは、ユーザーが所定のデータと選択されたクラスタリングアルゴリズム（K平均、K中央値、またはニューラルガス）を指定して、適切なクラスタ数の評価を行えるように設計されています。 このツールはグラフィカルで、指定されたクラスタ数が異なるクラスタリングソリューションの範囲について、元のデータのブートストラップ複製サンプルに対する2つの異なる統計を計算することに基づいています。

MBアフィニティー： MBアフィニティーマクロは "トランザクション" データを取り、各行がトランザクションであり、列がトランザクションに現れる "アイテム" のセットであるマトリックスを構成します。

MB検査： 市場バスケット分析のステップ2： MBルールツールの出力を利用して、番号または返されたルールまたは項目セットを管理可能な数に減らすために、いくつかの基準でフィルタリングできるルールのリストと分析を提供します。

MBルール： 市場バスケット分析のステップ1： トランザクションデータを取得し、関連付けルールセットまたは頻出アイテムセットのいずれかを作成します。 トランザクションデータとルール/アイテムセットの要約レポートが、MB検査ツールでさらに調査できるモデルオブジェクトとともに生成されます。

多次元スケーリング： 多次元スケーリング（略してMDS）は、分散に基づいて単変量データを分離する方法です。 概念的には、MDSは、データに記述されている項目間の相違点または距離を取得し、項目間にマップを生成します。 このマップのディメンション数は、アナリストが生成する前に提供されることがよくあります。 通常、最も高い分散のディメンションは、データに記述されている最大距離に対応します。 マップソリューションは単変量データに依存しているため、マップディメンションの回転と方向は重要ではありません。 MDSは、主成分分析と同様のディメンション分析を使用します。

主成分分析： ツールを使用すると、データベース内のディメンション（数値フィールドの数）を減らすことができます。 元のフィールドセットを、データの分散（情報）の大部分を占める小さなセットに変換することによって、データベース内のディメンションを減らします。 新しいフィールドは、ファクタまたは主成分分析と呼ばれます。

最適化： 最適化ツールは、マトリクス、手動、およびファイル入力モードを使用して、線形計画法（LP）、混合整数線形計画法（MILP）、および二次計画法（QP）最適化問題を解くことができます。

シミュレーションサンプリング： シミュレーションサンプリングツールは、分布から、入力データから、または分布に最適な組み合わせとしてパラメトリックにデータをサンプリングします。 分布のパラメータが不明で、データが不足している場合は、データを「描画」することもできます。

シミュレーションスコアリング： シミュレーションスコアリングツールは、モデルオブジェクトの誤差分布の近似からサンプリングします。 標準スコアリングは平均予測値を予測しようとしますが、シミュレーションスコアリングは誤差分布が考えられる値の範囲を提供することも考慮しています。

シミュレーションの要約： シミュレーションの要約ツールは、シミュレートされた分布と、それらの分布の操作による結果を視覚化します。 このツールは、入力変数対出力変数の視覚的および定量的分析も提供します。

Adobe Analytics： Adobe Analyticsツールは、（アクセス可能な）Adobe Analyticsレポートスイートを認証し、Adobe AnalyticsレポーティングAPIを使用して複数のパラメータに基づいてアドホックレポートを生成します。

TableowのためのAlteryx Webデータコネクター： Tableauのデータソースとして使用されるように分析アプリを有効にします。

Amazon S3 Downloadツール：Amazon S3 Downloadツールは、Amazon Simple Storage Serviceによってホストされているクラウドに格納されているデータを取得します。

Amazon S3 Uploadロードツール：Amazon S3 Uploadツールは、Amazon Simple Storage Serviceによってホストされているクラウドに格納されているデータをAlteryxから転送します。

Cognitive Services Text Analytics： Cognitive Services Text Analyticsツールでは、Cognitive Services Text Analytics APIを使用して、センチメント分析、キーフレーズ抽出、言語検出、トピック検出を実行します。

Downloadツール： Downloadツールは、指定されたURLからダウンストリーム処理で使用される、またはファイルに保存されるデータを取得します。

フォースクエア検索フォースクエアベニューを場所で検索し、検索語でフィルタリングするオプションが付いています。

Google Analytics： Google Analyticsツールは、Google AnalyticsのデータをAlteryxのワークフローに直接ダウンロードし、技術者ではないビジネスユーザーがGoogle Analytics APIを利用できるようにします。

Google Sheets入力： Google SheetsのスプレッドシートからAlteryxワークフローに直接データをダウンロードします。

Google Sheets出力： AlteryxワークフローのデータをGoogle Sheetsに公開します。

Marketo付加： Marketo付加ツールは、Marketoレコードを取得し、着信データストリームのレコードに追加します。

Marketo入力： Marketo入力ツールは、指定された日付範囲のMarketoレコードを読み取ります。

Marketo出力： データは 'Upsert' 操作を使用してMarketoに書き戻されます。

Mongo入力： MongoDBデータベースに格納されたデータを読み込みます。

Mongo出力： データをMongoDBデータベースに書き込みます。

Power BIへの公開： Power BIへの公開ツールは、Power BI REST APIを使用して、AlteryxワークフローからPower BI Webアプリケーションにデータテーブルをアップロードします。

Tableau Serverへの公開： AlteryxのデータストリームをTableauのデータソース（.tde）ファイルとしてTableauのインスタンスに公開します。

セールスフォース入力： セールスフォース入力ツールを使用すると、Salesforce.comからAleryxにテーブルを読み込んでクエリできます。

セールスフォース出力： セールスフォース出力ツールを使用すると、AleryxからSalesforce.comにテーブルを書き込むことができます。

セールスフォースWave出力： AlteryxワークフローのデータをデータセットとしてWave Analyticsに公開します。

シェアポイントリスト入力：シェアポイントリスト入力ツールは、シェアポイントからワークフローのデータ入力として使用されるリストを読み込みます。

シェアポイントリスト出力：シェアポイント出力ツールは、データストリームのコンテンツをシェアポイントリストに書き込みます。

Twitterの検索： オプションのプロパティとして、場所とユーザーの関係で指定された検索語で過去7日間のツイートを検索します。

CASS： CASSツールは、入力アドレスファイルを取得し、それをUSPSコーディング精度支援システムと照合します。

アドレスパース： アドレスパースツールは、ストリート番号、方向（S、NWなど）、ストリート名、接尾辞（ST、RD、BLVD）などの住所の構成要素に分割します。

逆ジオコーダー： 逆ジオコーダーツールは、TomTom Reverse Geocoder APIからデータをクエリしてダウンロードすることにより、緯度と経度の位置を調整します。 フォーマットされたアドレスフィールドと緯度/経度座標を含むレコードからレコードの逆ジオコード結果を生成します。

ストリートジオコーダー： ストリートジオコーダーツールは、地理座標を入力アドレスと関連付けて、ロケーションを特定し、地理ベースの分析を実行できるようにします。

USジオコーダー： USジオコーダーツールは、多くの方法を使用して顧客ファイルをジオコーディングします。 このマクロを実行するには、Alterx Geocoder、CASS、およびZIP + 4コーダーのライセンスされたインストールが必要です。

US ZIP9コーダー： ZIP9コーダーツールは、地理座標を入力ZIP9（ZIP + 4とも呼ばれます）コードと関連付けて、ユーザーが地理ベースの分析を実行できるようにします。

付加割当： Allocate Append Dataツールを使用すると、既存のAllocateインストールからの人口統計フィールドを追加できます。

入力割当： 入力割当ツールを使用すると、ユーザーのシステムにインストールされているAllocateデータセットから地理とデータ変数を選択できます。

メタ情報割当： Allocateメタ情報ツールは、インストールされているAllocate Datasetに関する適切な情報を返します。

レポート割当： レポート割当ツールを使用すると、Allocateに関連付けられたプリフォーマット済みまたはカスタムレポートを取得して実行できます。

行動メタ情報： 行動メタ情報ツールは、インストールされている行動解析データセットに関する関連情報を返します。

クラスターコード： クラスタコードツールは、クラスタレベルID（ブロックグループキーなど）を使用して、レコードのストリームにクラスタコードフィールドを追加します。

行動比較： 行動比較ツールは2つのプロファイルセットを分析し、一方を他方と比較します。 それを文章の構築として考えてください： 「'このこれらを使用して'このこれらを'分析します。」

行動プロファイル作成： 行動プロファイル作成ツールは、着信データストリームを取得し、その内容から行動プロファイルを構築します。 プロファイルは、次のような異なるモードで構築できます： 空間オブジェクト、既知の地理キー、プロファイルの結合、クラスタコード、およびクラスタレベルID。

行動詳細フィールド： 行動詳細フィールドツールは、プロファイルに固有のクラスタレベルまたはグループレベルの詳細フィールド情報を返します。

行動プロファイルセット入力： 動作プロファイルセット入力ツールを使用すると、ワークフローの入力として使用するプロファイルセットと呼ばれる特定のタイプのデータセットを選択できます。 プロファイルセットは、プロファイルで構成されます。 プロファイルは、シンジケートされた製品ファイル内の地理、顧客データベース、または製品であるかどうかに関わらず、セグメンテーションコードが割り当てられたオブジェクトです。 セグメンテーションコードは、オブジェクトのブロックグループ割当に基づいて割り当てられます。

行動プロファイルセット出力： 行動プロファイルセット出力ツールは、プロファイルまたはプロファイルの集合を含む着信データストリームを取得し、プロファイルセット*.scdファイルを書き出します。

プロファイルランクレポート：プロファイルランクレポートツールは、2つのプロファイル入力（地理および製品プロファイル）を取得し、ランクレポートを生成します。

プロファイル比較レポート：プロファイル比較レポートツールは、2つのプロファイル入力を受け入れ、比較レポートを生成します。

プロファイル詳細レポート： プロファイル詳細レポートツールは、プロファイル入力を受け入れ、詳細なレポートを生成します。

カルガリー入力：カルガリー入力ツールを使用すると、ユーザーはカルガリーデータベースにクエリをすることができます。

カルガリー結合： カルガリー結合ツールは、入力ファイルを取得し、特定の結合条件に基づいて入力レコードがカルガリーデータベースレコードと一致するカルガリーデータベースに対して結合を実行する機能をユーザーに提供します。

カルガリーローダー： カルガリーローダーを使用すると、ユーザーは任意のタイプの入力ファイルからカルガリーデータベース（*.cydb）を作成できます。 入力ファイルに含まれる各フィールドは、カルガリーデータベースのパフォーマンスを最大限にするためにインデックス付けすることができます。

カルガリークロスカウント： カルガリークロスカウントツールを使用すると、ユーザーは複数のカルガリーデータベースフィールドにまたがってデータを集約し、レコードグループごとのカウントを返すことができます。

カルガリークロスカウント付加： カルガリークロスカウント付加ツールは、入力ファイルを取得し、特定の結合条件に基づいて入力レコードがカルガリーデータベースレコードと一致するカルガリーデータベースに結合するレコードにカウントを追加する機能をユーザーに提供します。

API出力： このツールには構成がありません 詳細な情報については、APIヘルプを参照してください。

ベース64エンコーダ：ベース64エンコーダーマクロは、指定された文字列フィールドのベース64エンコード文字列を発行します。

Blob変換： Blob変換ツールは、さまざまなデータ型を取得して、バイナリラージオブジェクト（Blob）に変換するか、Blobを取得してそれを別のデータ型に変換します。

Blob入力： Blob入力ツールは、ファイルを直接閲覧するか、読み込むファイルのリストを渡して、画像またはメディアファイルなどのバイナリラージオブジェクトを読み込みます。

Blob出力： Blob出力ツールは、各レコードをそれ自身のファイルに書き出します。

完了までブロック：完了までブロックツールは、すべてのレコードが通過するまで下流処理を停止します。 このツールを使用すると、入力ファイルを上書きすることができます。

分岐： 分岐ツールは、Analytic Appやマクロワークフローの構築に役立ちます。ここで開発者は、ワークフロー内のプロセスをバイパスするようユーザーに促すことができます。

分岐終了： 分岐終了ツールは、分析アプリおよびマクロワークフローでのさらなる分析のために、結果として生じる分岐上流からのデータプロセスを単一のストリームに統一します。

動的入力： 動的入力ツールを使用すると、ユーザーはランタイム時に入力データベースから読み込み、どのレコードを読み込むかを動的に選択することができます。 Alteryxは、データベーステーブルの内容全体を入力するのではなく、データをフィルタリングし、ユーザーが指定した基準のみを返し、ツールに入力するデータに結合します。

動的リネーム：動的リネームツールを使用すると、ユーザーはさまざまな方法を使用して入力ストリーム内の任意のまたはすべてのフィールドの名前をすばやく変更できます。 さらに、ランタイム時に動的フィールドまたは不明なフィールドの名前を変更することもできます。

動的変換：動的置換ツールを使用すると、ユーザーは一連のフィールドのデータ値をすばやく置き換えることができます。 100種類の収入項目があり、各項目の実際の値ではなく、範囲を表すA、B、C、Dなどのコードで数値を表したいとします。 動的変換ツールはこのタスクを簡単に実行できます。

動的選択： 動的選択により、フィールドタイプまたは式を使用してフィールドを選択できます。 さらに、動的または不明のフィールドも、ランタイム時にフィールドタイプまたは式によって選択されます。

フィールド情報： フィールド情報ツールを使用すると、ユーザーはデータストリーム内のフィールド名、フィールド順、フィールドタイプ、およびフィールドサイズを表形式で表示できます。

JSONパース： JSONパースツールは、ダウンストリーム処理の目的で、Java Script Object Notationテキストをテーブルスキーマに分離します。

メッセージ：メッセージツールを使用すると、ユーザーはプロセスに関するメッセージを[結果]ウィンドウにレポートできます。

R：Rツールは、統計および予測分析に使用されるオープンソースのコードベースであるRのユーザー用のコードエディタです。

Run Command： Run Commandツールを使用すると、ユーザーはAlteryx内で外部コマンドプログラムを実行できます。 このツールは、入力、出力、またはパススルー、中間ツールとして使用できます。

Sparkコード： Sparkコードツールを使用すると、ユーザーはSparkクラスタインスタンスに直接接続し、Alteryxから直接コマンドを実行できます。

テスト： テストツールは、ワークフロー内のデータまたはプロセスを検証します。 テストツールは複数の入力を受け付けるため、単一のテストツールで複数のテストを作成し、複数のデータとプロセスのセットをテストできます。

スロットル： スロットルツールは、通過するレコードの数を制限することによって、下流のツールの速度を低下させます。

JSONビルド： JSONビルドツールは、JSONパースツールのテーブルスキーマを取得し、それを適切にフォーマットされたJava Scriptオブジェクト表記に戻します。

列作成： 列作成ツールは、データの行を取得し、レコードを複数の列にラッピングすることによって配列します。 ユーザーは、作成する列の数と、レコードを水平または垂直にレイアウトするかどうかを指定できます。

Python SDKの例： Python SDKの例ツールは、データストリームが存在するかどうかに関わらず、ユニークな識別子列を作成します。

転置In-DB： In-DBワークフローでデータテーブルの向きをピボットします。 垂直軸に水平データフィールドが表示されるようにデータを変換します。

ビジュアルレイアウト： ビジュアルレイアウトツールは、レポート要素をまとめてページに配置し、レンダリングツールを使用してレポートに出力できるようにします。 複数の入力を受け入れ、レポート要素のプレビューを提供し、複数の出力タイプとサイズを提供し、水平レイアウトと垂直レイアウトの両方を可能にします。

SDKの例カテゴリには、他のコーディング言語を使用してAlteryxでツールを作成する方法を示すツールが含まれています。 SDKの例の詳細については、Alteryx開発者のヘルプを参照してください。

HTML - GUI SDK： HTML - GUIライブラリツールは、HTMLウィジェットのライブラリを表示して、カスタムツールのGUIを作成します。

汎用ツール： 汎用または不明なツールは、通常使用するツールではないためツールボックスに表示されません。 代わりに、新しいワークフローの作成を続けるのに役立つ着信ツールに関する情報を可能な限り多く取得するために、Alteryxが使用するツールです。 Alterxが見つけられないマクロを探しているときに、ワークフローキャンバスに汎用ツールが表示されます。

Alteryxの改良が実装されると、ツールのいくつかは時代遅れになります。 これらのツールは廃止予定ツールに分類されます。 以前のバージョンでこれらのツールを使用して作成されたワークフローは引き続き機能します。

Alteryxは、古いツールをサポートするためのリソースが割り当てられないため、適用可能な新しい置換ツールを使用するようにワークフローを更新することを推奨しています。 Alteryxは、2つのメジャーリリース後、廃止予定のツールを削除することがあります。

廃止予定ツールをパレットに表示するには、パレットを右クリックして廃止予定ツールを表示するを選択します。 廃止予定ツールには、"廃止予定" バナーが表示されます。

グラフ作成： ラボカテゴリのグラフ作成ツールはバージョン11.3で廃止されました。レポーティングカテゴリのグラフ作成ツールは、代わりに使用できます。