Azure Synapse Analytics を使用して分析のためにデータを提供する
この作業の目的は、ビジネス内のさまざまなコンシューマーによって使用されるデータを提供できるようにすることです。 これには、ビジネス ユーザーおよびデータ アナリストが含まれます。これらの人々は、次の手順に示すように、データ科学者が予測分析のモデル トレーニングを実行できるようにするために、レポートや Power BI のダッシュボードを作成します。
[開発] ハブを選択します。
ノートブックを展開し、[1 Products Recommendation](1 製品のレコメンデーション) を選択します。
この Synapse ノートブックは、カスタマイズされた製品のレコメンデーションを提供します。
i. データは、PySpark を使用して CSV ファイルから取り込まれます (セル 4)。
モデルは、PySpark ML-Lib のレコメンデーション モジュールを使用してトレーニングされます (セル 7 と 8)。
ii. 製品のレコメンデーションがユーザーごとに生成されます (セル 9 から 12)。
[開発] ハブを選択します。
[Power BI]、[SynapseDemos]、[Power BI レポート] の順に展開し、[1-CDP Vision Demo](1-CDP ビジョン デモ) (1) を選択します。 矢印を選択して [視覚化] ペイン (2) と [フィールド] ペイン (3) を折りたたみ、レポートのサイズを大きくします。
見てわかるように、Synapse Studio 内から Power BI レポートの作成、編集、および表示ができます。 ビジネス アナリスト、データ エンジニア、または開発者は、別のブラウザー ウィンドウを開き、Power BI にサインインして、環境を何度も切り替えるという作業をしなくて済むようになりました。
データを探索するには、[Decomposition Tree Analysis](分解ツリー分析) タブで、[キャンペーンの名前] と [リージョン] を選択します。 項目にポインターを合わせると、ツール ヒントが表示されます。
レポートの下部にある [キャンペーン分析] タブを選択します。
キャンペーン分析レポートでは、今日見たさまざまなデータ ソースのデータが結合され、対話型インターフェイス内で貴重なデータの魅力的な視覚表現が作成されます。 さまざまなフィルター、キャンペーン、およびグラフの値を選択して、結果をフィルター処理できます。 項目の選択を解除するには、もう一度選択します。
左側のメニューで [Power BI データセット] (1) を選択し、[2-Billion Rows Demo](2-10 億行のデモ) データセットにポインターを合わせて、[新しい Power BI レポート] アイコンを選択します (2)。
ここでは、Synapse Studio 内で、リンクされている Power BI ワークスペースの一部であるデータセットから新しい Power BI レポートを作成する方法について説明します。
[カテゴリ] テーブルを展開し、[カテゴリ] フィールドをレポート キャンバスにドラッグ アンド ドロップします。 これで、カテゴリを表示する新しいテーブルの視覚化が作成されます。
レポート キャンバス上の空白の領域を選択してテーブルの選択を解除し、[円グラフ] の視覚化を選択します。
ProdChamp テーブルを展開します。 [キャンペーン] を [凡例] フィールドにドラッグし、[ProductID] を [値] フィールドにドラッグします。 円グラフのサイズを変更し、円グラフのスライスにポインターを合わせると、ツール ヒントが表示されます。
スタジオから離れずに、Synapse Analytics ワークスペースに格納されているデータを使用して、新しい Power BI レポートを非常にすばやく作成しました。 おわかりのように、Azure Synapse Analytics の目標と、主な利点の 1 つは、最新のデータ ウェアハウスを構築し、1 か所からすべてのデータにアクセスできるようにすることです。