Einstein Analytics データセットの作成

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。
  • データ内のインサイトを見つけるのがなぜ難しいかを理解する。
  • Einstein Analytics データセットを作成し、サンプルデータを入力する。

データに埋もれたインサイト

データには、価値のあるインサイトを示すヒントが含まれています。けれども、大量のデータのテーブルや複雑な関係を持つ多くの変数を扱っているときにそれらのヒントを見つけてインサイトを探り当てるのは困難です。これまで取り上げてきた、自動車部品会社の利益率低下の例を見てみましょう。徹底的な分析を行うには、在庫だけではなく、特定の市場、ディストリビューター、インセンティブ、その他の多くの要素を考慮する必要があります。

あなたの会社は利益率低下に苦しんでいます。けれども、膨大な量のデータをより分けて、その苦しみの原因を調べることは大変な作業です。幸いにも、この課題に取り組むのに役立つ Einstein Discovery があります。多数のデータ行とデータ列がすばやく分析され、調査対象となる相関関係が特定されて明らかになります。統計的な有意性に関するインサイトが表示されることで、どこに最初に着目するべきかがわかります。何が発生する可能性があるかについての予測が行われ、予測された結果を改善する方法が推奨されます。

業務担当副社長として、最初のストーリーを作成してみましょう。

Developer Edition 組織で Einstein Discovery を試す

この Trailhead モジュールを受講する前に、Analytics が有効になっている無料の Developer Edition 組織にサインアップしてください。この組織は、学習中のスキルを練習できる安全な環境です。
メモ

メモ

このトレイルでは、既存の Developer Edition 組織は使用できません。代わりに、次のものを含むこの特別な Developer Edition 組織にサインアップします。


  • Einstein Discovery に必要な Analytics Plus ライセンスのプロビジョニング。
  • 有効化された Einstein Discovery。
  • Einstein Discovery 機能にアクセスするために必要な Einstein Analytics Plus 権限セット。
Analytics が有効になっている Developer Edition 組織をすでに持っている場合でも、ここで新しい組織にサインアップしてください。Analytics が有効になっている Developer Edition 組織が古い場合は、最近リリースされた機能が備わっていません。そのため、新しい組織にサインアップすれば、最新かつ最高の機能を使用できます。

サインアップ手順

ここでサインアップしてログインし、作業を開始してみましょう。

  1. developer.salesforce.com/promotions/orgs/analytics-de に移動します。
  2. 有効なメールアドレスを使用して、フォームに入力します。ユーザ名も一意でメールアドレスに似た形式にする必要がありますが、有効なメールアカウントである必要はありません。たとえば、ユーザ名を yourname@analyticsrocks.de とすることも、会社名を挿入することもできます。
  3. フォームに入力したら [サインアップ] をクリックします。確認メッセージが表示されます。メールをチェックするように求める確認メッセージが表示されます。
  4. アクティベーションメールを受信したら、そのメールを開いてリンクをクリックします。
  5. 登録を完了し、パスワードと確認用の質問を設定します。
  6. [保存] をクリックします。Analytics Developer Edition 組織にログインした状態になり、[設定] ページにリダイレクトされます。

これで準備完了です。Salesforce 組織ができました。それでは始めましょう。

メモ

メモ

ログイン情報を書き留めておいてください。ログインして操作してみる場合は、login.salesforce.com にアクセスします。

データのダウンロード

ストーリーを作成する前に、分析するデータが必要です。例の自動車部品会社のサンプルデータを使用したファイルが準備されています。APdist.csv という CSV ファイルをダウンロードしてコンピュータに保存します。

メモ

メモ

このサンプル CSV ファイルには 32,000 行を超えるデータが含まれています。一般的に、分析するデータ行が多いほど良い結果が得られます。最小で 50 行のデータが必要です。予測と推奨事項を得るには、400 行が必要です。AI と機械学習を搭載した Einstein Discovery では最大 2000 万行のデータを分析できます。

Einstein Analytics データセットの作成と入力

次のステップは、データを CSV ファイルから Einstein Analytics データセットに取り込むことです。
  1. 新しい DE 組織で、まだ切り替えていない場合は Lightning Experience に切り替えます。
  2. アプリケーションランチャー (アプリケーションランチャーアイコン) で、[Analytics Studio] を見つけて選択します。
  3. Analytics Studio のホームタブで、[作成] | [データセット] をクリックし、[CSV ファイル] を選択します。
  4. 開いたファイル選択ウィンドウで、ダウンロードした CSV ファイル (APdist.csv) を見つけて選択し、[次へ] をクリックします。
  5. [データセット名] 項目で、必要に応じてデフォルト名を変更します。デフォルトでは、ファイル名がデータセット名として使用されます。名前は、80 文字を超えてはいけません。
  6. データセットを作成するアプリケーションを選択します。デフォルトでは、[私の非公開アプリケーション] が選択されます。アプリケーションを変更するには、そのアプリケーションの [×] をクリックして別のアプリケーションを選択します。
  7. [次へ] をクリックします。[項目属性を編集] 画面が表示されます。ここで、データをプレビューし、各項目の属性を表示または編集できます。[項目属性を編集] 画面
  8. ここでは、デフォルトを受け入れて、[ファイルをアップロード] をクリックします。Analytics Studio はデータをアップロードし、データセットを準備および作成して、進行状況を都度表示します。[項目属性を編集] 画面
Einstein Analytics データセットを構築したところで、Einstein Discovery を使用してその内容を探る方法を見ていきましょう。次の単元でそれを行います。