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Discoverでのデータ変換について

XM Discoverにインポートする前に、受信データを変換することができます。データのクリーニングやデータ形式の変更が必要な場合に便利です。

データ変換にアクセスする：

  1. インポートジョブを設定する際、変換したいデータフィールドの次へ、変換列の歯車アイコンをクリックします。
    データをマッピングする際に、変換カラムの歯車アイコンをクリックする。

    Qtip:既存のジョブのデータ変換を更新したい場合は、ジョブオプションメニューからデータマッピングを選択してください。
    注意 歯車のアイコンの次へ数字がある場合は、すでにそのフィールドに変形が適用されていることを意味します。新しい変身を追加すると、それは古い変身と置き換わる。歯車のアイコンの次へ数字が表示されている場合は、そのフィールドがすでに変換されていることを示す。
  2. データ変換を選択します。各変革の詳細については、リンク先のセクションを参照されたい。
    使用するデータ変換のタイプを選択する

注意変換は、将来インポートされる新しいデータにのみ適用されます。過去のデータは影響を受けない。履歴データを更新するには、そのジョブのデータを取得します。

ダイナミック・ルックアップ

このオプションは、接続されたデータソースのルックアップテーブルを参照するデータフィールドにのみ使用できます。XM Discoverに正しいデータがインポートされるように、動的ルックアップ式を指定できます。

例例えば、DYNAMICLOOKUP(“QID15”, “10”)という式は、データソースのQID15フィールドを検索し、10番目のエントリーを送信する。このフィールドは、1が「非常に否定的」で10が「非常に肯定的」である1～10スケールのアンケート調査に対応しているため、この表現は “非常に肯定的 “となる。

ルックアップテーブルから値を置換

どのソースフィールドにもルックアップを追加して、XM Discoverプロジェクトに送信される値をより正確にコントロールすることができます。ルックアップテーブルを使用すると、XM Discoverに保存する際に置き換えられるソース値を定義できます。

例このオプションを使用して、アンケート調査の回答形式を変更することができます。例えば、サービス評価をアップロードする際、数値形式（1から5まで）とテキスト形式（Very NegativeからVery Positiveまで）を切り替えることができます。
  1. 変換として「ルックアップテーブルから値を置換」が選択されていることを確認してください。
    ルックアップテーブルを選択し、ルックアップのエクスポートをクリックします。
  2. Export Lookup（ルックアップのエクスポート）をクリックすると、ルックアップ・ファイルが.XLSX形式でエクスポートされます。
    Qtip:ルックアップファイルを使ってルックアップを追加することをお勧めします。ルックアップを手動で追加したい場合は、ステップ8に進んでください。
  3. 表計算エディターでファイルを開き、ルックアップ値をファイルに追加し始める。
  4. match列に、データ・コネクタからの受信値を追加します。
    CSVファイルへのルックアップ値の追加
  5. recoded 列に、XM Discoverに保存したい識別値を追加します。
  6. ファイルをXLSまたはXLSXファイルとして保存します。
  7. XM DiscoverでImport Lookupをクリックし、コンピューターに保存されているルックアップファイルを選択します。
    ルックアップ・ファイルをインポートし、保存する前にルックアップを編集する。
  8. 必要であれば、ルックアップを編集することもできる。ソース値列にはデータ・コネクタからの値が含まれ、変換値列にはXM Discoverに保存したい値が含まれます。
  9. プラス記号(+)をクリックすると、ルックアップのペアリングを追加でき、ペアリングの次へ のマイナス記号(–)をクリックすると、ペアリングを削除できます。
  10. ［保存］をクリックします。

RegExで値を置き換える

正規表現(regex)を使って入力データの値を置き換えることができるので、XM Discoverプロジェクトに読み込む前にデータをきれいにすることができます。

注意カスタムコーディング機能はそのまま提供され、実装するにはプログラミングの知識が必要です。Qualtricsサポートでは、カスタムコーディングに関するサポートやコンサルティングを提供していません。その代わり、クアルトリクスXMコミュニティの経験豊富なユーザーにいつでも質問できます。カスタムコーディングサービスの詳細については、クアルトリクスの営業担当にお問い合わせください。
  1. 変換としてReplace Value with RegExが選択されていることを確認してください。
    正規表現で値を置き換える
  2. Enter regular expression for pattern matchingフィールドに検索パターンregexを指定する。
  3. Enter regular expression for replacement valueフィールドに置換文字列regexを指定する。
  4. 変換をテストするには、データセットからのサンプルをサンプルソース値フィールドに入力し、テストをクリックします。変換結果はサンプル変換値ボックスに表示されます。
  5. ［保存］をクリックします。

カスタム・トランスフォーム

独自のカスタム式を使用して入力データを変換できます。カスタム変換により、日付フォーマットの変更、フィールドの結合、先頭のゼロの削除など、さまざまなタイプのデータ操作が可能になります。

Qtip:追加の例として、カスタム変換の例をご覧ください。
  1. データ変換としてカスタム変換が選択されていることを確認してください。
    カスタムデータ変換の構築
  2. データ変換式を構築する。あなたの表現は、入力されるデータと希望する出力によって異なります。式の構築方法の詳細については、「式の構築」のサポートページを参照してください。
  3. 新しいフィールドを作成する場合、フィールドのデータタイプを変更することができます。既存のフィールドを変換する場合は、データタイプを変更することはできない。
  4. 変換をテストするには、Test Valueフィールドにテストデータ値を入力し、Testをクリックします。結果は “Test “ボタンの次へ表示されます。
  5. 式の構築とテストが終了したら、Saveをクリックします。

自然なIDの自動生成

XM Discoverにデータをアップロードする際、ドキュメントに固有IDが含まれていない場合があります。固有IDは、重複したドキュメントを識別するのに役立つ重要なフィールドです。アップロードされたデータには、自然IDとして使用するための一意の識別子が必要です。このセクションでは、カスタム変換を使用してデータをマッピングする際に、自然なIDを設定する方法について説明します。

  1. データソースをマッピングしているときに、ソースマッピングセクションのプラス記号(+)をクリックして、新しいカスタムフィールドを追加します。
    ソース・マッピング・セクションに新しいフィールドを追加
  2. カスタムフィールドには以下の情報を入力してください：
    • フィールド名：フィールド名を入力します。
    • データタイプ：データ型：ドロップダウンメニューから「テキスト属性」を選択。
    • 属性名：”フィールド名 “と同じにしておく。
    • 属性表示名：必要であれば、より使いやすいフィールド表示名を入力する。
    • レポート可能：このチェックボックスを有効にする。レポートに自然IDを使用できるように、これを選択する必要があります。
  3. デフォルトソースマッピングセクションで、ステップ 2 で作成した Natural ID マッピング用の属性を選択します。
    自然IDフィールドの次へ変換アイコンをクリックする。
  4. Transformations列の歯車アイコンをクリックします。
  5. カスタム変換を選択します。
    自然IDをランダム化する生成機能の追加
  6. GENERATE_ID()関数を探し、Functionsセクションから式ボックスにドラッグします。
  7. ［保存］をクリックします。
    Qtip:適用を クリックしてマッピングを保存してください。

これで、アップロードされた文書にはランダム化されたIDが付与されます。

特定の文書の日付を設定する

XM Discoverにデータをアップロードする際、ドキュメントには複数の日付フィールドが含まれている場合もあれば、まったく含まれていない場合もあります。アップロードするデータには、文書の日付として使用する日付フィールドが必要です。このセクションでは、カスタム変換を使用してデータをマッピングする際に、ドキュメントの日付を設定する方法について説明します。

  1. データソースをマッピングしているときに、ソースマッピングセクションのプラス記号(+ ) をクリックして、新しいカスタムフィールドを追加します。
    カスタム日付フィールドの追加
  2. カスタムフィールドには以下の情報を入力してください：
    • フィールド名：フィールド名を入力します（例：custom_date）。
    • データ・タイプ：データ型：ドロップダウンメニューから「日付属性」を選択。
    • 属性名：フィールド名」と同じにしてください（例：custom_date）。
    • 属性表示名：必要であれば、フィールドにより使いやすい表示名を追加する。
    • レポート可能：このチェックボックスを有効にする。Discoverレポートで日付を文書化する場合は、これを選択する必要があります。
  3. デフォルト・ソース・マッピング」セクションで、ステップ2で作成した「ドキュメント日付」マッピング用の属性を選択します。
    文書日付のカスタム・デフォルト・フィールドを選択し、変換ボタンをクリックする。
  4. Transformations列の歯車アイコンをクリックします。
  5. カスタム変換を選択します。
    カスタム日付変換の構築
  6. エクスプレッション・ビルダーでは、ニーズに合わせて日付を設定するためのオプションがいくつか用意されている：
    • ロード時間を使用します：文書がXM Discoverにアップロードされた日付を使用するには、［関数］セクションから［式］ボックスにNOW()関数をドラッグします。
      now関数を使って
    • ハードコードされた値を使用します：特定の日付を使用するには、FunctionsセクションからTEXTTODATE()関数をExpressionボックスにドラッグし、括弧内に日付と日付形式を指定します。
      ハードコードされた日付を使って

      Qtip:いずれの場合も、結果の日付はYYYY-MM-DDThh:mm:ssZのフォーマットを使用します。
  7. Testをクリックすると、変換結果が表示されます。必要であれば、テストが望ましい結果を出すまで表現を調整する。
  8. 終了したらSaveをクリックする。
Qtip:適用をクリックしてデータマッピングを保存してください。

カスタム変換の例

このセクションでは、カスタム変換を使用してデータを操作する方法の例をいくつか取り上げます。

カスタムソース値の割り当て

目標：「元のアンケート」属性にカスタムテキスト値（「4月アンケート調査」）を割り当てる。

どのようにソース」フィールドに以下の変換を適用する（テキスト値を引用符で囲むだけ）：

例：“4月アンケート調査”

“姓,名 “を “名,姓 “に変更

目標：名前の書式を “姓,名 “から “名,名 “に変更し、すべての単語の頭文字を大文字にする。

どのように：

PROPERCASE(REPLACEBYREGEXP(NAME, “(.*),(.*)”, “$2 $1”))。

例“harris,george “は “George Harris “となります。

日付のUTCからCSTへの変換

タイミング：日付フィールドをUTCタイムゾーンからCSTタイムゾーンに変換する。

どのように：次の変換をEND_DATEフィールドに適用する：

CONVERT_TO_TIMEZONE(END_DATE, “Etc/UTC”, “America/Chicago”)

例「2021-03-11 15:15:00」（ロンドン時間）は「2021-03-11T09:15:00Z」（シカゴ時間）になります。
Qtip:日付フィールドがUnixエポックタイムで指定されている場合、まずISO 8601フォーマットに変換する必要があります。

hh:mm:ssを分に変換する

ゴール：時間をhh:mm:ss形式から分単位に変換する。

どのように：次の変換を適用：

GETMINUTESBETWEEN(TEXTTODATE(“1970-01-01”, “YYYY-MM-DD”), CONCAT(“1970-01-01T”, MY_TIME))

例：12時12分30秒は732.5となる。

秒単位のUnixエポックタイムをISO 8601に変換する

目的：Unixのエポック・タイムスタンプ（秒）をISO 8601の日付フォーマットに変換する。

Qtip:日付がミリ秒単位の数値（1588253075000など）であれば、変換せずに日付フィールドとして使用できます。それを日付属性としてマッピングすればうまくいく。ただし、タイムゾーンを変更する必要がある場合は、まずISO 8601に変換する必要がある。

秒をミリ秒に変換し、ミリ秒を ISO 8601 日付に変換します。
NUMBERTODATE(TEXTTONUMBER(CONCAT(MY_DATE, “000”)))

例：1588253075は2020-04-30T13:24:35.000Zとなる。

何かが配列の中にあるかどうかに基づいて値を導出する

ゴール：州名をチェックし、リストされた州のいずれかに一致する場合は、「DMVエリア」の値を割り当てる。それ以外は “その他の州 “とする。

どのようにAREAというカスタム・テキストフィールドを追加し、以下の変換を適用する。

IF(LOWER(STATE) in [“md”, “dc”, “va”], “DMV Area”, “Other States”)

Qtip:LOWER関数を使うことで、この条件は大文字と小文字を区別しないので、この場合は “dc “と “DC “の両方がtrueとしてカウントされることに注意。
例STATE=”MD “はAREA=”DMV Area “になります。

ページタイトルから記事名を抽出する

目的：ページタイトルの最後の「｜」の区切り線の後にある記事名を抽出する。

どのように：次の変換をページ・タイトル・フィールドに適用する：

TRIMRIGHT(MID(PAGE_TITLE,FINDLAST(PAGE_TITLE,”|”)+1,1000))

例“news|world|記事名” は “記事名” となる。

姓と名を1つのフィールド名に結合する

目標：FIRST_NAMEフィールドとLAST_NAMEフィールドを新しいFULL_NAMEフィールドに統合し、すべての単語の最初の文字を大文字にする。

どのようにFULL_NAMEというカスタム・テキスト・フィールドを適用し、以下の変換を適用する：

PROPERCASE(CONCAT(FIRST_NAME, ” “, LAST_NAME))

例FIRST_NAME=”paul” LAST_NAME=”jones” は FULL_NAME=”Paul Jones” になります。

2つのVerbatimを結合し、結合したVerbatimのみをロードする。

目的：2つの逐語訳フィールドVERBATIM1とVERBATIM2を新しいVERBATIM3フィールドに結合し、結合された逐語訳のみをXM Discoverにロードする。

どのように以下のステップを実行してください：

  1. VERBATIM3という逐語的フィールドを作成し、それに以下の変換を適用する：CONCAT(VERBATIM1, ” “, VERBATIM2)
  2. VERBATIM1およびVERBATIM2フィールドについては、データタイプをDo Not Mapに設定する。
例VERBATIM1=”部屋は居心地が良かった。”とVERBATIM2=”ルームサービスは良かった。”はVERBATIM3=”部屋は居心地が良かった。”になります。ルームサービスは良かった。

多変数ロールアップ

目標：1つの質問に対する回答が複数の属性にまたがっている場合、複数変数のロールアップを作成する。データセットに複数の「yesかno」属性があり、顧客のメンバーシップのレベルが異なるとする：

  • QID2_1 シルバー用
  • QID2_2 ゴールド用
  • QID2_3 プラチナ用

すべての「はい」回答を1つの新しい属性にまとめて、顧客のメンバーシップ・レベルを示すことができます。

どのように：以下の変換を適用：

TRIMRIGHT(CONCAT(IF(QID2_1==”Yes”, “Silver”, “”), IF(QID2_2==”Yes”, “Gold”, “”), IF(QID2_3==”Yes”, “Platinum”, “”)))

例QID2_1=”No”、QID2_2=”Yes”、QID2_3=”No “は、LOYALTY_LEVEL=”Gold “となる。

先頭文字の削除

目的：文字列の最初の文字を削除する。

どのように：次の変換を適用する：

REPLACEBYINDEX(MY_NUMBER, 1, 1, “”)

例“x00085524821587582371 “は “00085524821587582371 “となります。

先頭のゼロを取り除く

目的：数値の先頭のゼロを取り除く。

どのように：

CONCAT(TEXTTONUMBER(MY_NUMBER), “”)

数値の場合、次の変換を適用する。

TEXTTONUMBER(MY_NUMBER)

例「000123456 “は “123456 “になります。

 

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