ビジュアル化の向上と機能強化によるデータ プロファイルの強化
重要
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| 有効対象 | パブリック プレビュー | 一般提供 |
|---|---|---|
| 管理者、作成者、またはアナリスト、自動的 | - |  2019 年 10 月 14 日 |
機能の詳細
Power Query は、Microsoft の全社的な人工知能への大規模な投資とデータ準備に関する他の研究活動に基づいて製品を利用し作成することで、スマート データ準備の分野での革新をリードし続けています。 過去 18 か月間に、いくつかの Power Query 機能が追加され、お客様はよりスマートな方法でデータを変換できるようになりました。
- データ抽出の例: お客様は、抽出したいサンプル出力値を入力するだけで、HTML ページまたは Power Query エディター内の任意のテーブルから、データを抽出できます。一般的な変換パターンに基づいて Power Query によって自動的に検出された推奨値のセットから選択することもできます。 Power Query の AI アルゴリズムにより、ユーザーの意図と、入力データをユーザー指定の目的の出力にするために必要なデータ変換の最適な組み合わせを推測できます。
- あいまい統合: あいまい一致アルゴリズム (Jaccard Index) を使用してテーブル間で一致する行を特定することにより、テーブルを統合します。 これらのあいまい一致アルゴリズムは、Microsoft による長年の研究の成果であり、Power Query だけでなく Microsoft Excel や Microsoft SQL Server などの複数の製品でリリースされています。
- データ プロファイル: 300 を超えるさまざまなデータ変換がサポートされており、ユーザーは異常値のフィルター処理、重複の削除、エラーの削除または置換などを行うことができます。ただし、Power Query エディター内のデータ プロファイルへの最近の投資により、お客様はデータにそのような問題があることをいっそう簡単に認識し、問題を解決するために必要なデータ変換を適用する必要があることを理解できるようになっています。
- Common Data Model エンティティ スキーマへのマッピング: Power Query Online のお客様は、任意のデータソースから、Common Data Model の仕様の一部として定義されているターゲット エンティティ スキーマに、任意のテーブルをマッピングできます。 エンティティ マッピングが定義されると、そのデータのダウンストリーム処理は、データ レベルだけではなく意味レベルでこのデータを操作できるので、いっそう強力になります。
今後、Power Query の投資はこれらの機能にさらに拡張されます。
Power Query をご利用のお客様に次のウェーブで提供されるスマート データ準備機能の次の波の概要を以下に示します。
- データ プロファイルの機能強化
- Cognitive Services や Azure Machine Learning モデルなど、新しい AI Insights のサポート
- クエリ診断