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外れ値検出へのアクセス
高品質なデータは、Higg IndexおよびWorldlyプラットフォームにとって最も価値のある要素です。高品質なデータを維持するためには、外れ値を特定し修正することが重要です。
外れ値とは、過去の観測値や予想から大きく逸脱したデータポイントや計算値のことです。
評価を提出する前に、外れ値の確認を促すメッセージが表示される場合があります。どの項目を確認する必要があるかを見るには、外れ値を確認をクリックしてください。
外れ値検出へのアクセス
外れ値検出パネルが画面の右側から表示され、評価で検出された外れ値の確認手順を案内します。
テキストの下に、入力内容を確認するよう促すハイパーリンクが表示されます。例えば、下記のスクリーンショットでは、最終製品の組み立てを確認や生産量を確認と表示されています。リンクをクリックすると、外れ値検出が疑われる評価の該当箇所に移動します。
外れ値検出は、他と大きく異なる外れ値やデータポイント／計算を特定し、無視することができます。これらは黄色でハイライトされます。
例えば、下記のスクリーンショットでは、この工場タイプの正規化した値のエネルギー使用量が高く見えます。先に進む前に、報告された生産量を含むすべてのエネルギー源に誤りがないか確認してください。データを確認し、正確であることが確認できた場合は、「確認済みで正しいようです」の横のボックスにチェックを入れてください。また、後で確認を選択して外れ値検出を一時的に非表示にすることもできます。
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確認し、正しいことを確認しましたを選択すると、フラグを解除する理由をコメントとして追加できるテキストボックスが表示されます。
保存をクリックすると、外れ値検出がレビュー済みリストに移動します。誰が外れ値検出を正しいとマークしたか、またその日付も表示されます。外れ値検出の横にある矢印を選択すると、アセスメント内の該当する質問にジャンプします。 -
後で確認を選択すると、フラグは確認待ちリストに保持されます。黄色のタブをクリックして、外れ値のリストにアクセスしてください。
アセスメントを完了する際、黄色のタブをクリックすると、まだ確認が必要な項目をチェックできます。
確認すべき外れ値がなくなると、黄色のタブが緑色に変わります。
検証（赤色で強調表示）は、必ず対応しなければならず、無視できないエラーを特定します。
例えば、下記のスクリーンショットでは、報告年度に購入したスチームのエネルギーミックスの合計が100％になる必要があります。値が確認・修正されるまで、アセスメントを提出することはできません。
このメッセージが表示されたら、評価を投稿できます。
注意：FDMおよびFEMは、投稿前に外れ値チェックが必要です。
- 誤った外れ値とは、データ収集、記録、計算、または入力時のエラーによって生じたデータポイントのことです。これらは不正確であり、データの本来の傾向を反映していません。例えば、人の年齢を25歳のところを250歳と記録してしまうタイプミスは、現実的な値ではないため誤った外れ値となります。同様に、エネルギー値を正しい単位に変換せずに誤った単位で記録した場合（例：MJ（メガジュール）の値にキロワットの単位を割り当てるなど）も、誤った外れ値につながります。このような「不良データ」は特定し、対処する必要があります。通常は、削除や修正（例：検証や推定値による置換）によって分析の信頼性を維持します。
- 真の外れ値は、統計的にはまれであるものの誤りではない正当なデータポイントです。これらはデータ内に自然に発生し、実際の現象や出来事を反映しています。真の外れ値は、通常とは異なるが有効な行動や出来事に関する貴重な情報を提供することがよくあります。たとえば、工場のエネルギー使用量が異常に増加した場合、それは熱波時に冷房を強化したことに対応している可能性があります。真の外れ値は、重要な傾向、リスク、または機会を明らかにすることがあり、分析せずに無視すべきではありません。
FDM却下データチェックの表示
却下されたデータチェックを表示することで、工場が見落としていた可能性のあるデータ品質の問題を監視できます。
FDM提出を検証する検証機関は、以下の手順を使用して却下されたデータチェックを確認できます。
- 提出物の青色のハイパーリンク表示されたアカウント名をクリックしてください。
- 連絡先リストから検証員として承認されているユーザーを確認してください。これらのユーザーは、却下された外れ値チェックを表示するアクセス権も持っています。
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表示をクリックしてください。
- 通常通り回答を検証してください。
- 緑色のチェックマークボックスをクリックすると、工場が既に正確な例として確認したすべての外れ値が表示されます。
- 却下された外れ値をクリックすると、外れ値と、スクリーンショットで赤色で強調表示されている、工場が外れ値を却下した理由の説明が表示されます。
- このビューは、自己評価が完了し、ASCステータスになった後、ブランドでも利用可能です。
月次比較外れ値検出
月次比較による外れ値検出により、工場は異常値を積極的に管理および修正することができ、報告されるFDMデータの全体的な精度が向上します。
この機能は、エネルギーと水の総使用量における月次の大幅な増加または減少に焦点を当てることで、既存の外れ値検出に一連のチェックを追加します。
工場、監査人、ブランドは、この機能を使用して月次使用傾向を分析できます。
- この機能を使用するには、エネルギーおよび/または水の使用データを含むFDM提出が少なくとも1件必要です。この例では、このFDM提出に対して300,000 MJ（メガジュール）の購入電力が報告されています。
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データを送信をクリックしてください。
- 「以前に投稿した評価データを入力する」の横のチェックマークがオンになっていることを確認し、送信を続行をクリックしてください。
- FDM提出に必要なデータを入力してください。
- 報告されたエネルギーおよび/または水のデータが前回の提出より167%を超える場合、月次の外れ値検出チェックが実行されます。
- ここから正しい値を入力するか、「確認しましたが、正しいようです」というラベルの付いたチェックボックスにチェックを入れることができます
- 外れ値を確認して保存したら、緑色のチェックボックスをクリックして、外れ値検出ウィンドウで外れ値の履歴を確認してください。
- 提出が100%完了したら、Submit Facility Data をクリックし、POSTMODULEと入力してください。
FDMからFEMへの外れ値検出
FEMとFEMの両方で、投稿前に外れ値検出が必要です。
FEMにインポートされたFDMデータは転送中にチェックされませんが、評価が投稿される前にFEMはインポートされたデータに対して外れ値検出を実行することにご注意ください。