ステータスデータを使用して例外レコードを特定する
例外を識別するステータス値を生成するには、［無効］のステータス値を含むアクションを設定し、例外プロパティを使用して、レコードが例外基準を満たす理由を示します。ダウンストリームプロセスでデータを分析するユーザーは、追加されたデータを使用して例外レコードを検索し、それらが例外として認められる理由を把握できます。
例えば、出力に追加の重複レコードが含まれる可能性があることに基づいて、重複分析を実行したマッピングからの出力を調べることができます。マッピングの重複除外アセットがレコードに90%の一致しきい値を適用したとします。
重複排除出力で89%の一致しきい値を返したレコードを特定することにしました。出力からOut_LinkScoreフィールドを読み取って、スコアが89%から90%の間のすべてのレコードを［無効］として更新するルール文を定義します。さらに、例外プロパティを定義して、優先度の値として［メジャー］、説明テキストとして「重複している可能性がある」を追加します。
1ルール仕様のプライマリルールセットを選択します。
2ルールセットのプロパティで、［ルールロジック］をクリックします。
3［ルール文の追加］をクリックします。
4ルール文にfloat型の入力を選択します。
5条件分析の結果を検証する演算子を選択します。
- - スコアが89%以上の入力レコードを識別するには、次の演算子を選択します。
is greater than or equal to
6 入力に適用する条件の種類を選択します。
- - 入力データとfloatを比較するには、次の条件タイプを選択します。
float value
7入力データと比較する値を入力します。この場合は、0.89を入力します。
8ルール文のメニューで［条件の追加］を選択します。
ルール仕様は現在の条件の下に条件を追加し、これらの条件の間にAND関係を作成します。
9手順4で追加した入力を選択します。
10条件分析の結果を検証する演算子を選択します。
- - スコア90%未満の入力レコードを識別するには、次の演算子を選択します。
is less than
11 入力に適用する条件の種類を選択します。
- - 入力データとfloatを比較するには、次の条件タイプを選択します。
float value
12入力データと比較する値を入力します。この場合は、0.9を入力します。
13条件ロジックを満たすデータに適用されるアクションの種類を選択します。
- - 条件の結果を表すステータス値を返すには、次のアクションタイプを選択します。
status value
- - 入力データが条件を満たす場合に返すステータス値を選択します。この場合は、［無効］を選択します。
14例外プロパティを設定して、レコードのステータスを説明するデータを追加します。
- - ［例外］オプションをクリックして、［例外データの設定］ダイアログボックスを開きます。
- - ［例外情報の追加］オプションを選択します。
- - 優先度の値を追加します。例えば、「マイナー」などです。
- - テキストの説明を入力します。
- - ［OK］をクリックします。
15ルール仕様を保存します。