Eingebettete Notebooks

Was ist ein Notebook?

Die Notebook-Funktionalität von TrendMiner ist eine Plattform, die es Benutzern ermöglicht, innerhalb der TrendMiner-Umgebung über die robusten, integrierten TrendMiner-Funktionen hinaus fortschrittliche Werkzeuge zu erstellen und mit diesen zu arbeiten. 

Auf eingebettete Notebooks kann erst zugegriffen werden, wenn die Zugriffsverwaltung eingerichtet ist. Eine separate Lizenz ist ebenfalls erforderlich. Kontaktieren Sie TrendMiner bei Interesse.

Warum das Notebook verwenden?

Mit den eingebettete Notebooks werden Sie dazu in der Lage sein:

  • Daten aus einer TrendHub-Ansicht zu laden, die mit den typischen integrierten TrendMiner-Funktionen vorbereitet wurde (Auswahl Tags, Auswahl Zeiträume z.B. über Suchen, ...)
  • Visualisieren und analysieren Sie Ihre Daten auf verschiedene Arten, die in TrendMiner nicht möglich sind
  • eine gewisse Automatisierung der Analyse durch Skripting vornehmen (z.B. die Analyse über einen großen Bereich von Anlagen wiederholen)
  • erstellen (prädiktiver) Tags mit Hilfe von benutzerdefinierten Modellen (z.B. neuronale Netze oder Clustering), die von den typischen Notebook-Bibliotheken unterstützt werden.

Sie können die fortgeschritteneren Visualisierungsoptionen nutzen, die im Notebook integriert sind.  Das eingebettete Notebook wird mit einer eigenen Notebook-Kachel geliefert, so dass Sie Ihre Arbeit auch in ein DashHub-Dashboard einbetten und Ihrer gesamten Organisation zur Verfügung stellen können.

Wie man das Notebook benutzt

Hinweis: Interpreter - Der Standard-Interpreter der Notebooks ist Python.

Klicken Sie auf die Schaltfläche "Notebook", die sich in der vereinheitlichten oberen Leiste neben der Schaltfläche "Work Organizer" befindet. 

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Eine Tafel wird vom rechten Teil des Bildschirm eingeblendet. 

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Nach dem Öffnen können Sie entweder eine neue Note erstellen oder eine bestehende Note laden. Eine neue Note wird einen Standardcode enthalten, um das Laden bestimmter Python-Pakete zu ermöglichen.

Ein Notebook erstellen

1. Gehen Sie in die Notebook-Umgebung.

2. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Eine neue Notiz erstellen". Es erscheint ein Panel vom rechten Bildschirmrand.

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3. Füllen Sie die offenen Felder aus und wählen Sie einen Exportordner zum Speichern Ihrer neuen Notiz.

4. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Notiz erstellen".

Es wird ein neues Notebook geöffnet, in das Sie Ihren Python-Code schreiben können. Es ist bereits etwas Boiler-Plate-Code eingefügt, um notwendige Pakete in ein neues Notebook zu laden. Am besten löschen Sie diesen Code nicht, da Sie ihn zum Einlesen des TrendMiner-Inhalts benötigen.

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Ein Notebook laden

Sie können TrendHub-Ansichten laden, z. B. eine Ansicht von guten und abnormalen Betriebszeiten, und dann mithilfe von erweiterten Analysen vergleichen. 

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Notiz laden". Es erscheint ein Seitenpanel von rechts.
  2. Wählen Sie das Element aus, das Sie als Notiz laden möchten.
  3. Klicken Sie auf "Hinzufügen".

Hinweis: Ab Version 2020.R3 sind nur "TrendHub Views" als TrendMiner Content verfügbar. Weitere Inhalte werden in späteren Versionen eingeführt.

TrendMiner-Inhalt

Sie können Ansichten zu Ihrer TRENDMINER CONTENT Liste hinzufügen.

  1. Klicken Sie auf die Schaltfläche + neben der Bezeichnung TRENDMINER CONTENT. Von rechts erscheint eine Seitenleiste mit dem Work Organizer.
  2. Wählen Sie ein zuvor gespeichertes Element aus.NB5.png
  3. Klicken Sie auf "Add".

Elemente in der Inhaltsmenüliste können entweder geöffnet oder gelöscht werden. Zum Löschen klicken Sie einfach auf das x im Menü, das sich rechts neben dem zu löschenden Eintrag befindet.

  • Klicken Sie zum Öffnen auf den neuen Inhalt. Dadurch wird der entsprechende Python-Code als neue Zelle am Ende des Notebooks hinzugefügt.

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TrendHub Ansichten

Weitere Informationen erhalten Sie, wenn Sie den folgenden Befehl im Notebook ausführen:

help(trendminer.dataframes.data_frames)

load_view( ): Lädt die Zeitreihendaten einer gespeicherten TrendHub-Ansicht in eine Liste von Pandas DataFrames.

  • Pro Ebene in der Ansicht wird ein DataFrame zurückgegeben.
  • Für jeden DataFrame kann ein anderer Satz von Tags verfügbar sein.
  • Mit dem optionalen Parameter [layer_ids] können Sie nur eine bestimmte Liste von Ebenen laden (identifiziert durch die Ebenen-IDs, wie von der Funktion view_info bereitgestellt).

view_info( ): Sammelt Informationen über eine Ansicht basierend auf ihrer ID. Diese Info kann zum Abrufen von Daten aus einer Ansicht verwendet werden: Sie listet alle Layer auf, die in der Ansicht enthalten sind. Beim Abrufen von Daten aus der Ansicht können Sie eine Auswahl von Layern treffen, die in die Daten aufgenommen werden sollen.

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Snippets

SNIPPETS wird derzeit nicht unterstützt, wird aber in einer späteren Version eingesetzt. 

Derzeit sind Snippets für den Einsatz von Machine-Learning-Modellen verfügbar. Weitere Informationen finden Sie hier. 

 

DashHub: Notebook Tiles

DashHub ermöglicht es, jede Ausgabe eines Notebook-Paragraph in einer Notebook-Kachel anzuzeigen.

Erstellen einer Notebook-Kachel

  1. Gehen Sie zu DashHub und erstellen Sie ein neues Dashboard oder öffnen Sie ein zuvor erstelltes Dashboard.
  2. Klicken Sie auf die Schaltfläche "Aktionen". Es erscheint ein Dropdown-Menü.
  3. Klicken Sie auf "Neue Kachel hinzufügen". Ein Seitenpaneel wird von rechts erscheinen.
  4. Klicken Sie auf die Option "Notebook-Ausgabe".
  5. Geben Sie einen Titel für die Dashboard-Kachel an.
  6. Geben Sie die URL des Notebook-Paragraph an (siehe nächster Abschnitt).
  7. Passen Sie gegebenenfalls die Aktualisierungseinstellung an.
  8. Klicken Sie auf "Neue Kachel hinzufügen".

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Hinweis: Wenn Sie eine DashHub-Kachel freigeben, müssen die zugrunde liegenden Ansichten ebenfalls freigegeben werden.

Notebook Paragraph URL

  1. Zum gewünschten Notebook-Paragraph gehen
  2. Klicken Sie auf das "Zahnrad"-Symbol oben rechts im Paragraphen.
  3. Wählen Sie "Link this paragraph". Dadurch wird in Ihrem Browser eine neue Registerkarte mit der Ausgabe des Notebook-Paragraph geöffnet.
  4. Kopieren Sie die URL aus der neuen Registerkarte. Diese URL kann verwendet werden, um eine DashHub Notebook-Kachel zu erstellen (siehe voriger Abschnitt).

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Anmerkungen und bekannte Probleme

Das Klonen eines Notebooks führt zu einer Kopie des Notebooks. Die Absätze des kopierten Notebooks sind weiterhin mit den Absätzen des ursprünglichen Notebooks verknüpft. Die "verknüpften" Absätze beider Notebooks werden möglicherweise auf der Grundlage des anderen Notebooks aktualisiert, was zu unerwünschtem Verhalten führt. Es wird empfohlen, Ihren Code zunächst manuell zu kopieren/einzufügen.