機械翻訳について

データを探索するための一般的なワークフロー

データを探索する一般的なタスクは、次のとおりです。

タスク 説明 詳細情報

プロジェクトの作成とデータ・セットの追加

新規データ・ビジュアライゼーション・プロジェクトを作成し、そのプロジェクトに1つ以上のデータ・セットを追加します。

プロジェクトの作成とデータ・セットの追加

データ要素の追加

選択したデータ・セットから準備キャンバスのビジュアライゼーションにデータ要素(データ列や計算など)を追加します。

データ・パネルからのデータの追加によるビジュアライゼーションのビルド

キャンバス・レイアウトの調整

可視化を追加、削除および再配置します。

ビジュアライゼーション・キャンバス・レイアウトの調整

コンテンツのフィルタ

ビジュアライゼーションに含める結果の数およびアイテムを指定します。

フィルタの作成およびデータをビジュアル化するための適用

ストーリの構築 後で再度アクセスしたり、プレゼンテーションに含めたり、あるいはチーム・メンバーと共有できるように、ストーリ内のビジュアライゼーションについてのインサイトを取得します。

ストーリのビルド

機械学習のデプロイと説明 診断アナリティクス(Explain)の使用によりデータ・セット内のパターンを表示してインサイトを発見し、Explainによりプロジェクトで得られるビジュアライゼーションを追加します。

機械学習を使用したデータ・セットの分析