Dataikuアプリケーションは、プロジェクトのためのユーザーエントリーポイントです。データ接続とプロジェクトの設定がここで定義され、アクションボタンによって、アウトプットが直接消費されるダッシュボードまでのフローを再構築することができます。この自動化は、この[記事](article:12)で定義されたシナリオによって可能になります。デモデータでプロジェクトを構築するには、最初の2つのステップを無視して、カラムの識別に直接進みます。

# コネクションの設定/Connection Settings

![Connection Settings.png](Voxe49Nlzzpd)

ドロップダウンには、接続が可能なものがリストアップされています。ユーザーは、入力データを抽出できる場所を選択する必要があり、**Snowflake**か**PostgreSQL**のどちらかにする必要があります。これで、[reconfigure_flow_connections_settings](scenario:RECONFIGURE_FLOW_CONNECTIONS_SETTINGS) ボタンが呼び出され、プロジェクトのすべてのデータセットの接続が変更されます。

# データ取り込み/Data Ingestion

![Data Ingestion.png](pqwMMWCuXMH2)

各入力データセットの名称を入力します。次にLoadボタンを押し、[load_data_sources](scenario:LOAD_DATA_SOURCES)シナリオを起動し、プロジェクトにこれらのテーブルを取り込みます。

# カラムの指定/Column Identification

![Column Identification Top.png](Z6UAJHNazGoa)

![Column Identification Bottom.png](ccDZfLIbTzUL)

まず refresh を押して、入力データセットに定義されているカラムを検出します。次のステップは、必須カラムをデータセット内のカラムにそれぞれリンクさせることです。デフォルトでは、名前はすでにデータモデルで求められているものであると仮定していますが、ユーザーはドロップダウンを使って各変数に適切なカラムを選択することができます。

![data model](pqwMMWCuXMH2) 

下部には、ユーザーが定義できるオプショナルのカラムがあります。これらはプロジェクトの実行には必要ありませんが、必要であれば追加することができます。customer_data と additional_information の2つのデータセットがオプションのカラムをサポートしています。マルチセレクトでは、データセット内のすべてのカラムから選択することができますが、 **すでに必須となっているカラムを選択するべきではありません** 。additional_informationでは、**オプショナルのカラムは数値でなければなりません** 。

最後に、シナリオ[rebuild_dates](scenario:REBUILD_DATES)を呼び出し、参照日付を定義するために必要な履歴データセット(historical_dates)を生成します。


# クラスタリングの設定/Clustering Configuration

![Clustering Configuration.png](WeXFcUrgz4li)

プロジェクトを設定するために、いくつかのパラメータをユーザーが入力する必要があります。その前に、Refreshボタンを押して、参照日のドロップダウンを利用可能なものに更新してください。次に、reference_dateを選択します。この日付は通常であればデータの最新日を選択します。参照期間として解釈できるルックバック期間を定義します：機能は、月単位と参照期間単位の両方で計算されます。この値は月数によって表示されます。次に、クラスタの数を選択します。標準的な値は3から6の間ですが、特定のユースケースによっては、それぞれのクラスタを解釈するために、より大規模な作業が必要になりますが、この数はより多くすることができます。

次にRunボタンを押すと、[rebuild_flow](scenario:REBUILD_FLOW)シナリオが起動し、フロー全体が再構築されます。このアクションは、入力データが非常に大きい場合、数分から数時間かかるでしょう。最後に、[ダッシュボード](article:10)のリンクをクリックし、このセグメンテーションに関するインサイトにアクセスします。
