Notebooks intégrés

Qu'est-ce que le Notebook?

La fonctionnalité Notebook de TrendMiner est une plateforme qui permet aux utilisateurs de créer et de travailler avec des outils avancés au-delà des robustes capacités intégrées de TrendMiner, dans l'environnement TrendMiner. 

Les Notebooks embarqués ne sont accessibles qu'après la mise en place de la gestion des accès. Une licence distincte est également nécessaire. Contactez-nous à TrendMiner si vous êtes intéressé.

Pourquoi utiliser le Notebook ?

Avec les Notebooks intégrés, vous pourrez :

  • Charger des données à partir d'une vue TrendHub préparée à l'aide des fonctionnalités intégrées typiques de TrendMiner (sélectionner un ensemble de Tags intéressants, sélectionner des périodes d'intérêt, par exemple via des recherches, ...)
  • Visualiser et analyser vos données avec des méthodes non disponibles dans TrendMiner
  • Automatiser quelque peu l'analyse par le biais de scripts (par exemple, répéter l'analyse sur un large éventail d'assets)
  • Créer des Tags (prédictifs) à l'aide de modèles personnalisés (par exemple, réseaux neuronaux ou clustering) pris en charge par les bibliothèques typiques des Notebooks.

Vous pouvez utiliser les options de visualisation plus avancées qui sont intégrées au Notebook.  Le Notebook intégré est livré avec sa propre tuile Notebook, de sorte que vous pouvez également intégrer votre travail dans un tableau de bord DashHub et le mettre à la disposition de toute votre organisation.

Comment utiliser le Notebook

Note : Interprète - L'interprète par défaut des Notebooks est Python.

Cliquez sur le bouton "Notebook" situé sur la barre supérieure unifiée à côté du bouton "Organisateur de travail". 

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Un panneau couvre l'écran à partir de la droite. 

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Une fois ouvert, vous pouvez soit créer une nouvelle note, soit en ouvrir une existante. Une nouvelle note contient du code par défaut qui permet de charger certains packages python.

Créer un Notebook 

  1. Entrez dans l'environnement Notebook
  2. Cliquez sur le bouton "Créer une nouvelle note". Un panneau apparaît à droite de l'écran.NB3.png
  3. Remplissez les champs ouverts et sélectionnez un dossier d'exportation pour stocker votre nouvelle note.
  4. Cliquez sur le bouton "Créer une note".

Un nouveau Notebook s'ouvrira sur lequel vous pourrez écrire votre code python. Il y a déjà du code par défaut ajouté pour charger les paquets nécessaires. Il est préférable de ne pas supprimer ce code car vous en aurez besoin pour lire le contenu extrait de TrendMiner.

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Charger un Notebook

Vous pouvez charger des vues TrendHub, comme par exemple,  des périodes de fonctionnement bonnes et anormales. Ensuite, vous pourrez les comparer en utilisant des analyses avancées. 

  1. Cliquez sur le bouton "Charger note". Un panneau latéral apparaîtra en partant de la droite.
  2. Sélectionnez l'élément que vous souhaitez charger en tant que note.
  3. Cliquez sur "Ajouter".

Remarque : à partir de la version 2020.R3, seuls les "TrendHub Views" sont disponibles en tant que contenu TrendMiner. D'autres contenus seront introduits dans les versions ultérieures.

Contenu de TrendMiner

Vous pouvez ajouter des vues à votre liste de CONTENU TRENDMINER.

  1. Cliquez sur le bouton + à côté de l'étiquette TRENDMINER CONTENT. Un panneau latéral contenant l'organisateur de travail apparaîtra à droite.
  2. Sélectionnez un élément précédemment enregistré. NB5.png
  3. Cliquez sur "Ajouter".

Les éléments de la liste du menu de contenu peuvent être ouverts ou supprimés. Pour supprimer un élément, il suffit de cliquer sur le x dans le menu situé à droite de l'élément à supprimer.

  • Cliquez sur le nouveau contenu pour l'ouvrir. Le code python correspondant sera alors ajouté dans une nouvelle cellule à la fin du Notebook.

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TrendHub Views (Vues TrenHub)

Plus d'informations peuvent être obtenues en exécutant la commande suivante dans le Notebook :

help(trendminer.dataframes.data_frames)

load_view( ) : Charge les données de série chronologique d'une vue TrendHub enregistrée dans une liste de DataFrames Pandas. 

  • Un DataFrame est renvoyé par couche dans la vue.
  • Chaque DataFrame peut avoir un ensemble différent de tags disponibles.
  • Les paramètres facultatifs [layer_ids] vous permettent de ne charger qu'une liste spécifique de couches (identifiées par les identifiants de couche, tels que fournis par la fonction view_info).

view_info( ) : Collecte des informations sur une vue basée sur son ID. Cette info peut être utilisée pour récupérer des données à partir d'une vue : elle liste toutes les couches qui sont incluses dans la vue. Lors de la récupération des données de la vue, vous pouvez faire une sélection des couches à inclure dans les données.


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Snippets

SNIPPETS n'est pas actuellement pris en charge, mais sera déployé dans une version ultérieure. 

Actuellement, des extraits liés au déploiement de modèles d'apprentissage automatique sont disponibles. Vous trouverez de plus amples informations ici. 

DashHub: les tuiles Notebook 

DashHub permet à toute sortie d'un paragraphe de Notebook d'être affichée dans une tuile de Notebook du tableau de bord.

Création d'une tuile Notebook

  1. Allez sur DashHub et créez un nouveau tableau de bord ou ouvrez un tableau de bord déjà créé.
  2. Cliquez sur le bouton "Actions". Un menu déroulant apparaîtra.
  3. Cliquez sur "Ajouter une nouvelle tuile". Un panneau latéral apparaîtra en partant de la droite.
  4. Cliquez sur l'option "Sortie Notebook".
  5. Donnez un titre à la tuile "Tableau de bord".
  6. Indiquez l'URL du paragraphe du Notebook (voir section suivante).
  7. Ajustez le paramètre de rafraîchissement si nécessaire.
  8. Cliquez sur "Ajouter une nouvelle tuile".

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Remarque : lorsque vous partagez une tuile DashHub, les points de vue sous-jacents doivent également être partagés.

URL de Paragraphe de Notebook

  1. Aller au paragraphe du Notebook souhaité
  2. Cliquez sur l'icône en forme d'engrenage en haut à droite du paragraphe.
  3. Choisissez "Lier ce paragraphe". Cela ouvrira un nouvel onglet dans votre navigateur avec la sortie du paragraphe Notebook.
  4. Copiez l'URL du nouvel onglet. Cette URL peut être utilisée pour créer une tuile DashHub Notebook (voir la section précédente).

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Remarques et problèmes connus

Le clonage d'un Notebook donne lieu à une copie du Notebook. Les paragraphes du Notebook copié sont toujours liés aux paragraphes du Notebook d'origine. Les paragraphes "liés" des deux Notebooks peuvent être rafraîchis/mis à jour en fonction de l'autre notebook, ce qui entraîne un comportement indésirable. Il est conseillé de copier/coller votre code manuellement pour le moment.