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この項では、Studioの手順について説明します。これは、大規模なデータを操作する際にStudio内の領域を移動する方法を説明します。

「Studioでのワークフロー」
StudioはBig Data Discoveryのビジュアル・フェイスです。これによって、探索的なデータ分析が可能になり、「探索」、「変換」およびDiscoverの各領域の構造化されます。
「データ・セットの検索」
データ・リポジトリ内のデータ・セットの数は膨大な場合があります。 Studioカタログでは、検索およびガイド付きナビゲーションを使用して、アナリティク目的に関連するデータ・セットおよび既存のプロジェクトを検索できます。
「データのプロファイリングおよびエンリッチ」
このトピックでは、Big Data Discoveryが新しいデータのプロファイリングおよびエンリッチにどのように役立つかを要約します。
「エクスプローラの使用」
「探索」には、すぐに使用可能なガイド付きアナリティクス・エクスペリエンスが用意されています。目的に基づいてデータを説明する適切なビジュアライゼーションがキャンバスに構成されます。これにより、データのサマリーを取得し、データ品質を探索できます。
「変換の使用」
探索によって、データ品質の問題は多くの場合、表面に遭遇します。これらをトリアージし、場合によっては、正しいデータの削除またはなんらかの形でデータの変更を行う必要があります。 Studioのインタラクティブな「変換」領域を使用すると、データを高度な分析に適合するデータに変換できます。
「Discoverの使用」
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。
「フィルタリング、ガイド付きナビゲーションおよび検索の使用」
次の例は、検索フィルタリングおよびガイド付きナビゲーションがBig Data Discoveryでどのように機能するかを説明します。