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コース概要
導入
- AWS QuickSightの概要
- AWSとQuickSightとは何か
AWS QuickSightの開始
- AWSおよびQuickSightアカウントの作成
- QuickSightのワークフローの理解
- QuickSight UIのナビゲーション
QuickSightでのデータ準備
- QuickSightでのデータ準備の理解
- SPICEと直接クエリの比較
- データをQuickSightにアップロードおよびインポートする
- 列とフィールドの操作
- 計算フィールド、関数、および演算子の理解
- 文字列を使用してプロジェクトに計算フィールドを追加する
- 文字列から情報を抽出する
- 条件付き関数の使用
- 数値で計算フィールドを作成する
- プロジェクトに異なるフィルターを追加する
データ分析と可視化
- データ準備と分析の違いの理解
- データ分析の作成
- ビジュアルの作成
- 次元と測定値の理解
- 追加のデータセットの追加
- フィールドフォーマット、集約、および粒度
- ビジュアルのフォーマット
- ストーリーとトレーマップの作成
- フィルターとテーブルの使用
- KPIビジュアルの追加
プロジェクトデータのエクスポートと共有
- リフレッシュとスケジュールリフレッシュの理解
- .csvファイルとしてプロジェクトデータをエクスポートする
- アカウントにユーザーを追加する
- データセットと分析の共有
- ダッシュボードの作成と共有
データベースを使用したデータソース
- データベースの設定
- ダミーデータの準備
- QuickSightをデータベースに接続する
- SPICEへのデータインポート
- クエリとしてデータをインポートする
- 計算フィールドとクエリをインポートする
- NoSQLデータベースの使用
まとめと次に進むステップ
要求
- データ分析に関する基本的な知識と理解
対象者
- データアナリスト
- データ分析と可視化に興味のある方
14 時間
お客様の声 (4)
ディープシーは私のニーズに非常に敏感で、複雑さを追加するタイミングと、より構造化されたアプローチを取るタイミングを見極めることができました。 ディープシーは本当に私のペースに合わせて働き、新しい機能やツールの使い方をまず見せてから自分で再現させてくれたことで、訓練が確実に身につきました。この訓練の結果とディープシーの専門知識には非常に満足しています!
Deepthi - Invest Northern Ireland
コース - IBM Cognos Analytics
機械翻訳
アプリケーションの例を共有する
コース - Alteryx for Data Analysis
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非常に明確に表現され、説明されています
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