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およびデータ・セットの追加

新規プロジェクトを作成し、1つ以上のデータ・セットをプロジェクトに追加します。

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」キャンバス上のビジュアライゼーションにデータ要素(データ列または計算など)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構築

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。

キャンバス・レイアウトとプロパティのビジュアル化の調整

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項目を指定します。

フィルタの作成と適用

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。

ストーリの構築

機械学習およびExplainのデプロイ 診断分析(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

レポート・データのビジュアル化 分析でデータをビジュアル化します。 分析でのデータのビジュアル化