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クイック・スタート: データを詳細化する
大量の生データを、すぐに分析できる利用可能な高品質の情報に素早く変換することで、データ準備時間を短縮できます。 Data Refinery ツールについて読み、ビデオを見て、コーディングなしで初心者向けのチュートリアルを受けます。
基本的なワークフローには、以下のタスクが含まれます：
- サンドボックス・プロジェクトを開きます。 プロジェクトは、データを処理するために他のユーザーと共同作業できる場所です。
- データをプロジェクトに追加します。 接続を介してリモート・データ・ソースからの CSV ファイルまたはデータを追加できます。
- Data Refinery でデータを開きます。
- 操作を使用してデータを詳細化するステップを実行します。
- データを変換するジョブを作成して実行します。
Data Refinery について読んでください
Data Refinery を使用して、グラフィック・フロー・エディターで表データのクレンジングとシェーピングを行います。 対話式テンプレートを使用して、操作、関数、および論理演算子をコーディングすることもできます。 データのクレンジングの場合は、正しくないデータ、不完全データ、不適切にフォーマットされたデータ、または重複したデータを修正または削除します。 データのシェーピング では、列のフィルタリング、ソート、結合または削除、および各種操作の実行によってデータをカスタマイズします。
Data Refinery フローは、データに対する順序付き操作のセットとして作成します。 Data Refinery には、データをプロファイルして検証するためのグラフィカル・インターフェース、およびデータのパースペクティブと洞察を提供する 20 を超えるカスタマイズ可能なグラフが含まれます。 整形されたデータ・セットを保存するときは、通常、そのデータ・セットを、読み取った場所とは別の場所にロードします。 これにより、ソース・データは整形プロセスによって影響を受けません。
データの詳細化に関するビデオを見る
このビデオを見て、データを詳細化にする方法を確認してください。
このビデオは、本書の概念とタスクを学習するためのビジュアル・メソッドを提供します。
データを詳細化するためのチュートリアルをお試しください
このチュートリアルでは、以下のタスクを実行します：
- タスク 1: プロジェクトを開きます。
- タスク 2: Data Refineryでデータ・セットを開きます。
- タスク 3: プロファイルと視覚化を使用してデータを確認します。
- タスク 4: データの精製。
- タスク 5: Data Refinery フローのジョブを実行します。
- 作業 6: Data Refinery フローから別のデータ資産を作成します。
- タスク 7: プロジェクト内のデータ資産および Data Refinery フローを表示します。
このチュートリアルを完了するための所要時間は約 30 分です。
ピクチャー・イン・ピクチャーの使用
ヒント: ビデオを開始してから、チュートリアルをスクロールすると、ビデオはピクチャー・イン・ピクチャー・モードに移行します。 ピクチャー・イン・ピクチャーを最大限に活用するには、ビデオの目次を閉じます。 ピクチャー・イン・ピクチャー・モードを使用して、このチュートリアルのタスクを完了する際にビデオをフォローすることができます。 後続の各タスクのタイム・スタンプをクリックします。以下のアニメーション・イメージは、ビデオ・ピクト・イン・ピクチャーおよび目次フィーチャーの使用方法を示しています。
コミュニティーのヘルプを表示する
このチュートリアルでヘルプが必要な場合は、 Cloud Pak for Data コミュニティー・ディスカッション・フォーラムで質問したり、回答を見つけたりすることができます。
ブラウザー・ウィンドウのセットアップ
このチュートリアルを完了する最適な方法として、1 つのブラウザー・ウィンドウで Cloud Pak for Data を開き、このチュートリアル・ページを別のブラウザー・ウィンドウで開いたままにして、2 つのアプリケーションを簡単に切り替えることができます。 2 つのブラウザー・ウィンドウを横並びに配置して、追跡しやすくすることを検討してください。
ヒント: ユーザー・インターフェースでこのチュートリアルを完了するときにガイド・ツアーが表示された場合は、 「後で行うこともあります」をクリックします。
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データと Data Refinery フローを保管するためのプロジェクトが必要です。 サンドボックス・プロジェクトを使用することも、プロジェクトを作成することもできます。
ナビゲーション・メニュー
から、 「プロジェクト」>「すべてのプロジェクトを表示」 を選択します。サンドボックス・プロジェクトを開きます。 新規プロジェクトを使用する場合は、以下のようにします。
新規プロジェクトをクリックしてください。
「空のプロジェクトの作成」を選択します。
プロジェクトの名前と説明 (オプション) を入力します。
既存の オブジェクト・ストレージ・サービス・インスタンス を選択するか、または新規作成します。
「作成」 をクリックします。
進行状況の確認以下のイメージは、新しい空のプロジェクトを示しています。
詳細情報やビデオの視聴については、 プロジェクトの作成を参照してください。
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- このタスクをプレビューするには、 00:05から始まるビデオをご覧ください。
以下のステップに従って、データ資産をプロジェクトに追加し、 Data Refinery フローを作成します。 このチュートリアルで使用するデータ・セットは、サンプルで使用できます。
サンプルの 「Airline データ」 にアクセスします。
プロジェクトに追加をクリックしてください。
リストからプロジェクトを選択し、 「追加」をクリックします。
データ・セットが追加されたら、 プロジェクトの表示をクリックしてください。
サンプルからプロジェクトへのデータ資産の追加について詳しくは、 ノートブックでのデータのロードおよびアクセスを参照してください。
「資産」 タブで、 airline-data.csv データ資産をクリックして、その内容をプレビューします。
「データの準備 (Prepare Data)」 をクリックして、 Data Refineryでファイルのサンプルを開き、 Data Refinery がデータのサンプルを読み取って処理するまで待機します。
「情報」 パネルと 「ステップ」 パネルを閉じます。
進行状況の確認以下のイメージは、 Data Refineryで開いている航空会社データ資産を示しています。
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- このタスクをプレビューするには、 00:47から始まるビデオをご覧ください。
Watson Knowledge Catalog は、資産の内容のプロファイルを自動的に作成し、それらの列の値に基づいて資産の内容を分類します。 「プロファイル」タブと「視覚化」タブを使用してデータを探索するには、以下の手順に従ってください。
ヒント: 「プロファイル (Profile)」ページと「視覚化 (Visualizations)」ページを使用して、詳細化したデータの変更を表示します。外れ値を見つけるために、「プロファイル」タブをクリックして、データの度数分布を確認します。
列をスクロールして、各列の統計を確認します。 統計には、各列の 4 分位範囲、最小値、最大値、中央値、および標準偏差が示されます。
バーの上にカーソルを移動すると、追加の詳細が表示されます。
以下のイメージは、「プロファイル」タブを示しています。
視覚化 タブをクリックしてください。
視覚化するために UniqueCarrier 列を選択してください。 推奨されるグラフには、そのアイコンの横に青いドットが表示されます。
「円グラフ」 をクリックします。 グラフ内で使用可能なさまざまなパースペクティブを使用して、データ内のパターン、接続、および関係を識別します。
進行状況の確認以下の画像は、「視覚化」タブを示しています。 これで、データを詳細化する準備ができました。
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Data Refinery の操作
Data Refinery は、 GUI 操作 と コーディング操作の 2 種類の操作を使用してデータを詳細化にします。 このチュートリアルでは両方の種類の操作を使用します。
GUI 操作は複数のステップで構成できます。 新規ステップから操作を選択します。 GUI 操作のサブセットは、各列のオーバーフロー・メニュー (
) からも使用できます。Data Refinery でファイルを開くと、ストリング以外のデータ・タイプを推論されたデータ・タイプ (例えば、整数、日付、ブールなど) に変換するための最初のステップとして、 列タイプの変換操作が自動的に適用されます。 このステップは、元に戻すことも編集することもできます。
コーディング操作は、操作、関数、および論理演算子をコーディングするための対話式テンプレートです。 ほとんどの操作には対話式のヘルプがあります。 コマンド・ライン・テキスト・ボックスで操作名をクリックすると、コーディング操作とその構文オプションを確認できます。
このタスクをプレビューするには、 01:16からビデオをご覧ください。データの精製は、Data Refinery フローを構築するための一連のステップです。 このタスクを進めながら、 「ステップ」 パネルを表示して進行状況を確認します。 ステップを選択して削除または編集することができます。 間違えた場合は、「元に戻す」アイコン
をクリックすることもできます。 データを詳細化するには、以下の手順を実行します。データ タブに戻ります。
Year 列を選択してください。 「オーバーフロー」 メニュー (
) をクリックし、 「降順にソート」を選択します。「ステップ」 をクリックして、 「ステップ」 パネルに新規ステップを表示します。
特定の航空会社の遅延にフォーカスする。 このチュートリアルではユナイテッド航空 (UA) を使用しますが、任意の航空会社を選択できます。
新規ステップをクリックし、GUI 操作 フィルターを選択してください。
UniqueCarrier 列を選択してください。
Operatorの場合は、 Is equal toを選択してください。
値には、遅延情報を表示する航空会社のストリングを入力します。 例:
UA。
「適用」をクリックします。 UniqueCarrier 列までスクロールして、結果を確認します。
到着と出発の遅延時間を合計する新規列を作成します。
DepDelay 列を選択します。
値が数値であるすべての列のストリング・データ型を整数データ型に変換するための最初のステップとして、 列タイプの変換 操作が自動的に適用されたことに注意してください。
新規ステップをクリックし、GUI 操作 計算を選択してください。
Operatorの場合は、 Additionを選択してください。
「列」を選択し、 ArrDelay 列を選択します。
「結果用の新規列を作成する (Create new column for results)」を選択します。
「新しい列名」には、
TotalDelayと入力します。
新しい列は、列のリストの最後に配置することも、元の列の横に配置することもできます。 この場合は、 「元の列の次へ」を選択します。
「適用」をクリックします。 新しい列 TotalDelayが追加されました。
新しい TotalDelay 列をデータ・セットの先頭に移動します：
コマンド行テキスト・ボックスで、 選択 操作を選択してください。
selectという語をクリックし、 select (`
<column>`, そうそう ())を選択します。`<column>`をクリックし、 TotalDelay 列を選択してください。 完了すると、コマンドは次のようになります。select(`TotalDelay`, everything())「適用」をクリックします。 今、 TotalDelay 列が最初の列になります。
データを 4 つの列 ( Year、Month、 DayofMonth、および TotalDelay) に削減します。 group_by コーディング操作を使用して、列を年、月、日のグループに分割してください。
command-line テキスト・ボックスで、 group_by 操作を選択してください。
<column>をクリックしてから、 年 列を選択してください。右括弧の前に
,Month,DayofMonthと入力してください。 完了すると、コマンドは次のようになります。group_by(`Year`,Month,DayofMonth)「適用」をクリックします。
TotalDelay 列には、 選択 コーディング操作を使用します。 コマンド行テキスト・ボックスで、 選択 操作を選択してください。
<column>をクリックし、 TotalDelay 列を選択してください。 コマンドは次のようになります。select(`TotalDelay`)「適用」をクリックします。 形状化されたデータは、 Year、 Month、 DayofMonth、および TotalDelay の各列で構成されるようになりました。
次の画面イメージは、データの最初の 4 行を示しています。
TotalDelay 列の値の平均値を表示し、新しい AverageDelay 列を作成します。
「新規ステップ」をクリックし、GUI 操作 「集計」を選択します。
「列」には、 TotalDelayを選択します。
「演算子」には、 「平均値」を選択します。
「集約列の名前」に、
AverageDelayと入力します。
「適用」をクリックします。
新しい列 AverageDelay は、すべての遅延時間の平均です。
進行状況の確認次の図は、データの最初の 4 行を示しています。
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- このタスクをプレビューするには、 04:16から始まるビデオをご覧ください。
Data Refinery フローのジョブを実行すると、各ステップがデータ・セット全体で実行されます。 ユーザーはランタイムを選択して、1 回限りのスケジュールか繰り返しのスケジュールを追加します。 Data Refinery フローの出力は、プロジェクトのデータ資産に追加されます。 以下のステップに従って、詳細化されたデータ・セットを作成するジョブを実行します。
Data Refinery ツールバーから、 「ジョブ」 アイコンをクリックし、 「ジョブの保存と作成」を選択します。
ジョブの名前と説明を入力し、 次へをクリックしてください。
ランタイム環境を選択し、 次へをクリックしてください。
(オプション) トグル・ボタンをクリックして実行をスケジュールします。 日付、時刻、およびジョブを繰り返すかどうかを指定し、 次へをクリックしてください。
(オプション) このジョブの通知をオンにし、 次へをクリックしてください。
詳細を確認し、 「作成して実行」 をクリックして、ジョブを即時に実行します。
ジョブが作成されたら、通知内の ジョブの詳細 リンクをクリックして、プロジェクト内のジョブを表示します。 あるいは、プロジェクトの ジョブ タブにナビゲートし、ジョブ名をクリックして開くこともできます。
ジョブの 「ステータス」 が 「完了」の場合は、プロジェクトのナビゲーション・トレールを使用して、プロジェクトの 「資産」 タブに戻ります。
「データ」>「データ資産」 セクションをクリックして、 Data Refinery フロー airline-data_shaped.csvの出力を表示します。
「フロー」> Data Refinery 「フロー」 セクションをクリックして、 Data Refinery フロー airline-data.csv_flowを表示します。
進行状況の確認以下のイメージは、 Data Refinery フローとシェーピングされたアセットが表示された「アセット」タブを示しています。
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- このタスクをプレビューするには、 05:26以降のビデオをご覧ください。
Data Refinery フローを編集してデータ・セットをさらに詳細化するには、以下のステップに従います。
airline-data.csv_flow をクリックして、 Data Refineryでフローを開きます。
AverageDelay 列を降順にソートします。
「 AverageDelay 」列を選択します。
列の 「オーバーフロー」 メニュー (
) をクリックし、 「降順にソート」を選択します。
「フロー設定」 アイコン
をクリックします。「ターゲット・データ・セット」 パネルをクリックします。
「プロパティーの編集」をクリックします。
「ターゲット・プロパティーのフォーマット設定」 ダイアログで、データ資産名を
airline-data_sorted_shaped.csvに変更します。
「保存」 をクリックして、フロー設定に戻ります。
「適用」をクリックして設定を保存します。
Data Refinery ツールバーから、 「ジョブ」 アイコンをクリックし、 「ジョブの保存と表示」を選択します。
航空会社データのジョブを選択してから、 表示をクリックしてください。
「ジョブ・ウィンドウ」 ツールバーから、 「ジョブの実行」 アイコンをクリックします。
進行状況の確認以下の画像は、完了したジョブの詳細を示しています。
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- このタスクをプレビューするには、 06:40から始まるビデオをご覧ください。
次に、以下のステップに従って、元のデータ資産、最初の詳細化データ・セット、および 2 番目の詳細化データ・セットの 3 つのデータ資産を表示します。
ジョブが完了したら、プロジェクト・ページに移動します。
「資産」タブをクリックします。
データ資産 セクションに、アップロードした元のデータ・セットと、2 つの Data Refinery フローの出力が表示されます。
airline-data_sorted_shaped.csvairline-data_csv_shapedairline-data.csv
Airline-data_csv_ヴァー データ資産をクリックして、ソートされていない平均遅延を表示します。 「資産」 タブに戻ります。
airline-data_sorted_shaped.csv データ資産をクリックすると、降順にソートされた平均遅延が表示されます。 「資産」 タブに戻ります。
「フロー」> Data Refinery 「フロー」 セクションをクリックします。 Data Refinery フロー:
airline-data.csv_flowが表示されます。
進行状況の確認以下のイメージは、すべての資産が表示された「資産」タブを示しています。
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次のステップ
では、データを使用する準備ができました。 例えば、ユーザーまたは他のユーザーは、以下のいずれかのタスクを実行できます：
その他のリソース
詳しくは、 ビデオを参照してください。
サンプル内のサンプル・データ・セット、プロジェクト、モデル、プロンプト、およびノートブックを見つけて、ハンズオン・エクスペリエンスを実現します。
ノートブック 。データの分析とモデルの作成を開始するためにプロジェクトに追加できます。
プロジェクト 。ノートブック、データ・セット、プロンプト、およびその他の資産を含むインポートが可能です。
データ・セット 。モデルを詳細化、分析、および作成するためにプロジェクトに追加できます。
プロンプト 。プロンプト・ラボで基盤モデルのプロンプトを出すために使用できます。プロンプト・ラボで使用できる
基盤モデル 。
親トピック: クイック・スタート・チュートリアル