StudioでDiscoverを使用して、データを分析し、データに隠されているインサイトを検出します。 Discoverを使用すると、意味のあるビジュアライゼーションを特定して選択し、データ探索フェーズの結果を取得できます。
StudioのDiscover領域は、次の場所にあります:
Discoverでプロジェクトがどのように表示されるかの例を次に示します:
このダイアグラムでは、マップ・ビジュアライゼーションが追加された状態のDiscover領域を確認できます。 右側に、プロジェクトに追加できる他の視覚化コンポーネントがあることに注意してください。
Discoverを使用して作成できるインサイトの例をいくつか示します:
- 検索およびガイド付きナビゲーションを使用して、さらに深く分析するためのデータのサブセットを識別します。
- インタラクティブなビジュアライゼーションを使用すると、生フォームまたは集約フォーム、テキストまたは数値でデータ・スピーキングを実行できます。 統計手法(回帰、相関)および機械学習ツール(分類、クラスタリング)は、これらの視覚化を推進するためにBig Data Discoveryで使用されます。
- 新しいインサイトのために複数のデータ・セットを結合(または結合)します。
- 様々な結果のモデルとして機能するプロジェクトを作成します。 これらのモデルは、エキスパートにハンド・コード・ルールやヒューリスティックを要求することなく、特定の結果に対する様々なファクタの重みを自動的に理解します。
- 既存のプロジェクトに新しいデータを追加するか、変更された既存のデータに対してプロジェクトを実行し、新しいシナリオを調べます。 (これは仮定分析と呼ばれます。)
- Big Data DiscoveryからHadoopにデータ・セットをエクスポートして、顧客セグメントなどのカスタム作成済データ・サブセットで、他のツール(rやPythonなど)で作成された複雑なモデルを実行できるようにします。
