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Um die Ergebnisse sehen und damit arbeiten zu können, müssen die Ergebnisse eines Projekts gespeichert werden. Es gibt verschiedene Möglichkeiten, Daten im BellaDati ML Studio zu speichern - dauerhaft und temporär. Um die Daten dauerhaft zu speichern, müssen sie im Datensatz Dataset gespeichert werden. Der temporäre Speicher ist nur für die aktuelle Sitzung verfügbar. Als Zwischenspeicher (temporäre Ausgabe) können Tabellen und verschiedene Charts verwendet werden. Diese Tabellen und Diagramme werden nach Ende jeder Sitzung gelöscht.

Daten dauerhaft im

Dataset speichern

Um Daten im Datensatz Dataset speichern zu können, muss der Datensatz Dataset mit der richtigen Struktur (Attribut und Kennzeichen) bereits angelegt sein. Weitere Informationen finden Sie unter Datensatz Dataset erstellen.

Die Funktion storeDataset dient zur Speicherung der Daten. Die Funktion ist wie folgt definiert:

storeDataset(Integer datasetId, InputStream is, Map<Object, Object> params)

Parameter

Alle Parameter sind Pflichtfelder.

• DatasetID - definiert die ID des Datasets. Er kann vom Code-Builder gesetzt werden oder ist in der URL des Datasets zu finden.
• is - definiert die Quelle der Daten, die gespeichert werden sollen. Es muss in Form eines Eingangsstroms vorliegen - siehe Lesen als Stream für weitere Informationen.

• params - eine Karte der Parameter, die das Mapping und die Art der Speicherung definiert.

  • mapping - Liste der Zeichenkette, wobei jede Zeichenkette ein Code einer Spalte aus dem Zieldatensatz Zieldataset ist. Das bedeutet, dass die erste Spalte aus dem Quell-Eingabestrom auf die erste Spalte in der Liste abgebildet wird, die zweiten Spalten aus dem Quell-Eingabestrom auf die zweite Spalte in der Liste usw. usw.
  • Methode - definiert die Importmethode, die zum Speichern verwendet wird. Wenn nicht definiert, werden die Daten an die bereits im Zieldatensatz Zieldataset gespeicherten Daten angehängt. Wenn als delete_all definiert, werden alle vorhandenen Daten im Zieldatensatz Zieldataset gelöscht und Daten aus dem Eingangsstrom im Datensatz Dataset gespeichert.
  • fill - optionaler Parameter, mit dem man alle Zeilen einer Spalte mit den gleichen Werten belegen kann.

Beispielhafte Nutzung

table('temptable', [ [ 1, 2 ], [ 2, 3], [ 3, 4] , [ 4, 5] ], 'Column 1','Column 2')
storeDataset(16, streamTable('temptable'), ["mapping": "M_COLUMN_1,M_COLUMN_2","method" : "delete_all"])

Dieser Code erstellt zunächst eine temporäre Tabelle'temptable' und speichert sie dann im Datensatz Dataset mit der ID 16. Die erste Spalte der Tabelle wird auf das Kennzeichen mit dem Code M_COLUMN_1 abgebildet, die zweite Spalte auf das Kennzeichen mit dem Code M_COLUMN_2. Die Methode delete_all wird verwendet und daher werden alle vorhandenen Daten im Zieldatensatz Zieldataset gelöscht, bevor Daten aus der Tabelle gespeichert werden.

table('temptable2', [ 1,2,3,4], 'Column 1');
storeDataset(17, streamTable('temptable'), ["mapping": "M_COLUMN_1","method" : "delete_all",  fill : "M_COLUMN_2=10"])

Dieser Code erstellt zunächst eine temporäre Tabelle'temptable2' mit einer Spalte und speichert sie dann im Datensatz Dataset mit der ID 17. Die Spalte der Tabelle wird auf das Kennzeichen mit dem Code M_COLUMN_1 abgebildet. Die zweite Spalte mit dem Code M_COLUMN_2 wird mit der Nummer 10 (alle Zeilen) gefüllt.  Die Methode delete_all wird verwendet und daher werden alle vorhandenen Daten im Zieldatensatz Zieldataset gelöscht, bevor Daten aus der Tabelle gespeichert werden.

Daten vorübergehend speichern

Daten können zwischengespeichert (angezeigt) werden als:

•   Tabelle

• Balkendiagramm
• Box Plot Chart.

Speichern von Daten in der Tabelle

Die temporäre Tabelle kann zur Darstellung der Ergebnisse in Form von Zeilen und Spalten verwendet werden. Die Liste der Tabellen wird in der Steuerleiste auf der linken Seite des Bildschirms im Abschnitt Tabellen angezeigt. Die Tabelle selbst wird in der rechten Sidebar angezeigt. Es ist auch verfügbar, um es als CSV-Datei herunterzuladen.

Die Funktionstabelle dient zur Speicherung der Daten in der Tabelle. Die Funktion ist wie folgt definiert:

table(String id, Object data, String... columns)

Parameter

Parameterdaten sind obligatorisch, Parameter-ID und Spalten sind optional.

• id - definiert die id (Name) der Tabelle
• data - definiert den Inhalt der Tabelle
• columns - definiert die Namen der Spalten. Es ist möglich, Namen nur für einige Spalten zu definieren.

Beispielhafte Nutzung

table('first', [ [ 1, 2 ], [ 2, 3], [ 3, 4] , [ 4, 5] ], 'Column 1','Column 2')
table([ [ 1, 2 ], [ 2, 3], [ 3, 4] , [ 4, 5] ], 'Column A',)

Dieser Code erstellt zwei Tabellen mit dem gleichen Inhalt. Die erste Tabelle hat ihren Namen und die Namen der beiden Spalten definiert. Die zweite Tabelle hat ihren Namen nicht definiert und wird daher als Tabelle_2 bezeichnet. Es hat auch einen Namen nur für die erste Spalte definiert. Die zweite wird automatisch als 1 bezeichnet.

Anzeige der Daten im Balkendiagramm

Es ist möglich, die Ergebnisse in Form eines Balkendiagramms darzustellen. Die Liste der Diagramme wird in der Steuerleiste auf der linken Seite des Bildschirms im Abschnitt Diagramme angezeigt. Das Diagramm selbst wird in der rechten Sidebar angezeigt.

Die Funktion barChart dient zur Darstellung der Daten als Balkendiagramm. Die Funktion ist wie folgt definiert:

barChart(String id, Object data, Map<Object, Object> params, String... columns)

Parameter

Parameterdaten sind obligatorisch, Parameter-ID, Parameter und Spalten sind optional.

• id - definiert die ID (Name) des Diagramms
• data - definiert den Inhalt des Diagramms
• params - definiert zusätzliche Parameter des Diagramms, wie z.B. Farbe.
• Spalten - definiert die Legende auf der X-Achse.

Beispielhafte Nutzung

barChart('bar chart',[1, 2, 3, 2, 1],["color":"#09DDCC"],'Results')

Dieser Code erstellt ein Balkendiagramm mit dem Namen "Balkendiagramm", mit fünf Spalten, cyanfarbener Farbe und Label "Results" auf der X-Achse.

Anzeige der Daten im Box-Plot-Diagramm

Eine weitere Möglichkeit besteht darin, die Ergebnisse in Form eines Kastendiagramms darzustellen. Die Liste der Diagramme wird in der Steuerleiste auf der linken Seite des Bildschirms im Abschnitt Diagramme angezeigt. Das Diagramm selbst wird in der rechten Sidebar angezeigt.

Die Funktion boxPlotChart dient zur Darstellung der Daten als Box-Plot-Chart. Die Funktion ist wie folgt definiert:

boxPlotChart(String id, Object data, Map<Object, Object> params, String... columns)

Parameter

Parameterdaten sind obligatorisch, Parameter-ID, Parameter und Spalten sind optional.

• id - definiert die ID (Name) des Diagramms
• Daten - definiert den Inhalt des Diagramms. In dieser Reihenfolge müssen sechs Werte definiert werden
  

  • min

  • max

  • avg

  • Median

  • erstes Quartil

  • drittes Quartil.

• params - definiert zusätzliche Parameter des Diagramms, wie Farbe, Start usw.
  
  • start - definiert, welche Zahl (Spalte) als erster Wert verwendet werden soll (ab 0). Beispiel: Es sind 7 Werte definiert, der Benutzer will den ersten Wert nicht verwenden -> "start":1.
  • color - definiert die Farbe des Diagramms.
  • labels - definiert, welche Spalte Beschriftungen enthält.
  • scale - definiert die Skalierung des Diagramms.
    
    •     mögliche Werte: "Relativ"
• Spalten - definiert die Legende auf der X-Achse.

Beispielhafte Nutzung

 boxPlotChart([[ 1,3, 10, 5, 6, 3.2, 7]] , ["start":1, "color": "lightblue"] )

data = [ [ 'First', 1, 10, 5, 6, 3.2, 7 ], [ 'Second', 4, 14, 9, 10, 6.2, 10 ], [ 'Third', 4, 14, 9, 10, 6.2, 10 ] ]
boxPlotChart(data, [ "start": 1, "labels": 0, "color": "purple", "scale": "relative"] )

table('temptable', [ [ 1, 2 ], [ 2, 3], [ 3, 4] , [ 4, 5] ], 'Column 1','Column 2')storeDataset(16, streamTable('temptable'), ["mapping": "M_COLUMN_1,M_COLUMN_2","method" : "delete_all"])