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SQL Server 14

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Academic year: 2021

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(1)

Excel から始める

(2)

ハンズオン演習の手引き

(3)

現場社員もツールを使いこなせていますか?

誰でも分析で

きる BI 環境を

提供

解決策

豊富なデータ ソースを意思決定に活用できていますか?

各種ソースを

可視化できる

ツールを提供

解決策

データを見やすく、わかりやすくビジュアルに可視化できますか?

リッチな

グラフィックで

データを

可視化

解決策

ビッグデータを活用できる仕組みはありますか?

外部のビッグ

データを

分析に活用

解決策

現場社員 操作が難しくて ツールを使用 できない データソース との接続方法が わからない 開発者にレポートを 頼むので 時間がかかる 分析に使用できるデータソースが限定されてしまうと、 意思決定の精度が低下… 数値だけでは 傾向や動向が わかりづらい… リッチなグラフィックで可視化すれば、 数値が示す特徴が一目瞭然  SNS  モバイル デバイス  キオスク ストリーム データ 非構造化データ

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4

ビジネス データ活用のワークスタイル

データウェアハウス

情報が溜まっていると言う意味 では、スタティック(静的)で あり、そこでは情報編集はされ ない

業務システム

SCM にしても会計にしても、業務の性質が定型的なものは、 ERP 化されて効率が追求されてきた

業務の領域

非定型

定型

ダイナミック

(動的)

スタティック

(静的)

情報編集の度合い

多くの仕事

何らかの仮説に基づき、それを検証する ための情報を複数ソースから集め、掛け 合わせたものを、プレゼンテーションに 落とす、という意味では「非定型的な業 務」であり、情報編集も伴うので「ダイ ナミック」である この領域で、コミュニケー ションをスムーズにし、シ ステム的にもスキル的にも 効率化する必要がある

情報編集の度合い

情報 情報 情報

(5)

5

「情報の引き出し」をスムーズにし、「編集」が容易なセルフサービス BI ツールの選択により経営のスピードアップを実現

セルフサービス BI

BI ソリューションが、パワーユーザーまた はユーザーにより作成され、共有される

コーポレート BI

IT 部門により管理され、ユー ザーに対する読み取りアクセス、 および、高い可用性とスケーラ ビリティが提供される

業務システム

IT 部門により管理される

プラットフォームの特性

非定型

定型

この領域で、コミュニケー ションをスムーズにし、シ ステム的にもスキル的にも 効率化する必要がある 情報 情報 情報

ダイナミック

(動的)

スタティック

(静的)

情報編集の度合い

情報編集の度合い

(6)

ビッグおよびスモール データへの簡単なアクセス

社内や外部データの検索、アクセス、処理、非構造化データとの組み合わせ

使い慣れたツールによる強力な洞察力

Office や Office 365 の使い慣れた Excel、およびモバイル デバイス アクセスで分析と洞察にかかるスピードをアップ

完全な BI プラットフォーム

クラウドとオンプレミスをカバーする完全なプラットフォームによりBI モデルに合わせてデータの価値とセキュリティを高めることが可能

コンポーネント

説明

Excel 2010

Excel 2013

Power Pivot

多種多様なデータへの接続とデータモデルの作成

多次元テーブルやグラフの作成

追加のアドイン

標準アドイン

Power Query

多種多様なデータへの接続とデータモデルの拡張

追加のアドイン

追加のアドイン

Power View

リッチなレポートをインタラクティブに作成

時系列的変化をアニメーション効果で表示

標準アドイン

Power Map

地理情報を 3D で視覚化

時系列的変化をアニメーション効果で表示

追加のアドイン

Data Mining Add-in

主要な影響元分析、分類、予測などが可能なデータマイニング

ツール

(7)

Office 365 Enterprise E3

SharePoint Online

Power Q&A

PowerPivot

Power Query

Power View

Power Map

Data Mining Add-ins

多種多様なデータ ソース

Excel 2013 Pro Plus

(8)

イン メモリの高速分析処理

• 数百万行を超える膨大なデータの高速な多

次元分析

• データソースのデータとデスクトップのファイルを

関連付けた分析が可能

Excel 標準機能でデータを可視化して分析

• ピボット テーブル、スライサー、条件付き書式、

スパークライン、インジケーター、3D グラフなど

使い慣れた機能で分析結果を可視化

多種多様なデータ ソースへの接続

リレーショナル データベース 多次元データベース クラウド上のサービス データ フィード Excel 形式ファイル テキスト ファイル Web データ デスクトップから アドホックにデータ分析

(9)

Excel 標準機能で高速な多次元分析操作を可能に

1

2

リボンから PowerPivot ウィンドウを起動 接続するデータ ソースやファイル を選択

4

ピボット テーブル やグラフの配置を 選択 使い慣れた Excel の操作性で PowerPivot ワークブックを作成

(10)

インターネット上のデータや購入した外部データの取り込みが簡単

• Office 2013 Pro Plus または Office 365 Enterprise E3 で利用可能

ブラウザー Excel 社内、社外データの識別とインポート • リレーショナル データベース • Excel • テキスト • XML • Odata • Web ページ • Hadoop HDFS 検索機能による関連データの探索 複数データ ソースの結合と変換 Office 365 Enterprise E3 Excel 外部データを取り込み

(11)

従来のレポーティング ツールではできなかった、表現力豊かなレポートを作成可能

• PowerPivot のデータモデルを利用

• SharePoint に配置すれば、ブラウザからの操作も可能

トレンドの推移をアニメーションで表現

• データの変化を時系列にアニメーション表示できる • 変化の過程を視覚的に確認できる

分析結果をリッチかつインタラクティブに表現

• データ、チャート、グラフを 1 つのビューに集約 • スキルに関わらずあらゆる人が利用可能

(12)

Excel 上の地理と時間に関するデータを 3 次元処理、新たな観点での分析を実現

• Office 2013 Pro Plus または Office 365 Enterprise E3 で利用可能

時系列に沿ってデータを地図上にレンダリング可能

Bing Map 上にマッピングできるので 地図のライセンスが不要!!

(13)

ブラウザーから PowerPivot ファイルに対して、自然言語検索で結果を抽出

• 検索結果は PowerView 形式でブラウザーに自動描画

• Office 365 Enterprise E3 の SharePoint Online で利用可能

Office 365 Enterprise E3 SharePoint Online PowePivot ファイルをパブリッシュ

HTML 5 のため、デバイスに依存せず、 PC、タブレット、スマートフォンなどで閲覧可能

(14)

ハンズオン演習の手引き

PowerPivot による多次元分析

データモデル

エリア

都道府県

日付

売上

商品

(15)

ハンズオン演習の手引き

PowerPivot

(16)

ハンズオン演習の手引き

Power View によるバブル チャートの作成

Power Query によるデータモデルの拡張

エリア

都道府県

日付

売上

商品

ツイート 集計

(17)

ハンズオン演習の手引き

Power Map による 3D マップの作成

Power Query によるデータモデルの拡張

エリア

都道府県

日付

売上

商品

ツイート 集計

公園面積

(18)

http://www.microsoft.com/ja-jp/download/details.aspx?id=39379

http://www.microsoft.com/en-us/download/details.aspx?id=38395&WT.mc_id=Blog_PBI_Announce_DI

(19)

Excel、Visio から SQL Server Analysis Services データマイニン

グ エンジンを活用するための COM コンポーネント

多次元モードの Analysis Services インスタンスへの接続が必要

アドインの種類 説明 Excel 用テーブル分析ツー ル • データの分布と種類が自動的に分析され、妥当な結果を得るための最適なデータ処理が推測されるユーザー自身がアルゴリズムを選択したり、複雑なパラメーターを構成したりする必要はない • 使用する一連のデータを新しい Excel テーブル形式に変換する必要がある Excel 用のデータ マイニング

クライアント • データ マイニング モデルの作成、テスト、調査、および管理を Excel 上で実行ソースとして、Excel 内のデータを利用することも、SQL Server Analysis Services インスタンスを通じ てアクセスできる外部データを利用することも可能 Visio 用のデータ マイニング テンプレート • 注釈の設定が可能な Visio の図面として、マイニング モデルを表示し、共有する SQL Server 2014 Analysis Services 多次元モード マイニング エンジン Excel テーブル分析ツール データ マイニング クライアント

(20)

Analysis Services マイニング エンジンを利用して Excel 上で

マイニングを行う

テーブル分析ツール名 説明

主要な影響元の分析 選択した特定の値または値列に最も大きな影響を及ぼすデータ列を特定 カテゴリの検出 類似の特性を共有する行を検出 自動推論 選択した列内で不足しているデータ値を検出し、データのパターンに基づいて新しい値を推論 例の全体適用 ある列に部分的に入力されている例を全体に適用する 予測 与えられた一連のデータから将来の値を予測 例外の強調表示 データの列から、検出されたパターンと一致しない値を検出 シナリオ分析 ゴール シーク ツール ターゲット値を指定すると、そのターゲットを満たすために変更する必要のある基本要因 が特定される What-If ツール 既存の値を操作し、その変更が結果に与えると見られる影響を調べることができる 予測計算 過去のパターンから導き出された基準に基づいてケースを評価するための対話型ワークシートを作成し、意思決 定に使用できるスコアを計算 買い物かご分析 併せて購入される頻度が高い複数の製品を見つけ出して、クロスセルやアップセルで使用できるパターンを特定

(21)

顧客の購買行動を分析

同時に購入される頻度の高いアイテムの分析

ソースデータをテーブル形式に変換

トランザクションID、

(22)

有効なすべての組み合わせの一覧

トランザクション データに注文が含まれている場合、注文ごとに個々のアイテムが注文された回数が計算され、そ

のアイテムと他のアイテムのすべての組み合わせが計算される

レポート内の列 内容 アイテムのバンドル アイテムセットの一覧 バンドルのサイズ アイテムセット内のアイテム数 販売数 この組み合わせが検出されたケースの数 この列を基準にして並べ替えを行い、最も一般的なアイテムセットを表示できる 販売ごとの平均値 バンドルの総数を販売数で除算した値 バンドルの総数 このアイテムセット内のアイテムの値の合計

(23)

検出されたアイテムセットを分析することで作成された一連のルール

各ルールは、サポート データから得られる確率に関連付けられる

(24)

レポート内の列

内容

選択したアイテム

提案を行うために必要なアイテムの一覧

推奨

提案するアイテムの一覧

選択されたアイテムの販売

選択したアイテムの販売数

関連付け販売

選択したアイテムと推奨アイテムをセットにした販売数

このルールの根拠となる既存のデータ内のケースの数

関連付け販売の割合

関連付け販売を選択されたアイテムの販売で除算した値のパーセンテージ

このルールが正しいかどうかの確率

推奨アイテムの平均値

1 列目のアイテムと 2 列目のアイテム間の相関関係の強さ、重要度とも

呼ばれる。

0 の場合、相関関係はない。

正の値の場合は、1 列目のアイテムによって 2 列目のアイテムが予測され

る。 数値が大きいほど相関関係が強くなる。

関連付け販売の総数

アイテムの価値を指定した場合、この列で、アイテムのコストを前提とした

予測の価値を計算

(25)

データに基づいた予測を実行

必要条件

予測数 予測の作成対象となる 時系列データの列 パターンを含んでいると 思われる期間

(26)

予測値を点線で表示

データテーブルに予測値が追加される

予測値 予測値

(27)

Analysis Services マイニング エンジン機能を Excel からウィザードを立ち上げて利用

データ モデリング アルゴリズム 説明 分類 モデル内の他の列の値に基づいて、ある 1 つの列の値を予測する分類モデルを構築 推定 データ パターンを抽出し、そのパターンを使用して、連続する数値、日付、または時間の値を予測する推定モデルを構築 クラスター 類似の特性を共有する行のグループを検出するクラスター モデルを構築 関連付け 買い物かご分析などの複数のトランザクションに現れるアイテム間の関連付けを検出する、アソシエーション モデルを構築 予測 一連のセルのパターンを検出する予測モデルを構築し、追加の値を予測 詳細設定 – マイニング構造の作成

SQL Server Analysis Services データ マイニング アルゴリズムを使用し、Excel に格納されたデータに基づいて新しいデータ マ イニング モデルを構築

強力な新しいクエリ エディターによって、パラメーターをカスタマイズし、データ マイニング拡張機能 (DMX) ステートメントを構築 詳細設定

(28)
(29)

Office 365 を採用

10 億人の Office ユーザーが利用可能

Q&A

Power Query Power Pivot Power Map Power BI Q&A Power View Power BI モバイル アプリ Power BI サイト Data Management Gateway Power BI データ カタログ Power BI 管理センター データ管理ポータル

(30)

Office 365

(31)

Power BI サイトが利用する SharePoint サイトへのリンク データ管理ポータルへのリンク Power BI サイトの設定や Power BI 管理センターへのリンク Power BI Q&A へのリンク お薦めの Power BI ワークブック Power BI サイトが認識している ワークブックの一覧 Power BI Q&A で利用する お薦めの質問一覧 お気に入りに設定したワークブック オンライン ヘルプへのリンク

(32)

© 2014 Microsoft Corporation. All rights reserved. Microsoft、Windows、Windows Vista、およびその他の製品名は、米国およびその他の国における登録商標または商標です。ここに記載されてい る内容は情報の提供のみを目的としており、このプレゼンテーションの発表時における Microsoft Corporation の見解を示すものです。マイクロソフトは市場の変化に対応する必要があるため、 この資料の情報は、マイクロソフトの確約とは見なされないものとします。マイクロソフトは、マイクロソフトは、このプレゼンテーションの発表日以降に提供される情報の正確性を保証するは できません。明示、黙示または法律の規定にかかわらず、マイクロソフトは、このプレゼンテーションに関する一切の保証を行いません。

参照

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