分析での作業 - Amazon QuickSight

分析での作業

データ内の隠れた洞察や傾向を明らかにし、主要な推進要因を特定し、ビジネスメトリクスを予測するために、Amazon QuickSight は機械学習を使用しています。ダッシュボードに埋め込まれた自然言語の説明で、これらの洞察を利用することもできます。

Amazon QuickSight Enterprise Edition では、機械学習 (ML) と自然言語機能を使用することで、記述分析や診断分析を超えて、予測や意思決定を行うことができます。一目でデータを理解し、発見を共有し、そして目標を達成するための最良の決定を発見することができます。必要な機械学習モデルとアルゴリズムを作成するためのチームや技術を開発することなくこれを行うことができます。

お客様はおそらく、何が、いつ、どこで発生したのかという問いに答え、深く掘り下げてパターンを調査し特定するための可視化を、すでに構築しています。ML Insights を使用すると、手動で分析および調査に費やす時間を費やすことを回避できます。カスタマイズされた、文脈に依存した説明 (自動説明文) の中から選択し、それを分析に追加することができます。予測、異常、およびこれらに寄与している要因を選択して表示することもできます。また、重要な問題点をわかりやすい言葉で説明する自動説明文を追加し、データ駆動型の真実を自社に提供することもできます。

時間が経過してデータがシステムを通過するにつれて、Amazon QuickSight は継続的に学習し、より適切な洞察を提供できるようになります。データが何を意味するのかを決める代わりに、それが提供する情報を使って何をすべきかを決めることができます。

機械学習に基づいた共有基盤により、すべてのアナリストや利害関係者は、何百万もの測定基準に基づいて構築された傾向、異常、予測、およびカスタムの説明文を見ることができます。根本的な原因を調べ、予測を考え、リスクを評価し、そして十分に情報を得た正当な判断を下すことができます。

このようなダッシュボードを作成するには、手作業による分析も、カスタム開発スキルも、機械学習のモデリングやアルゴリズムに関する知識も必要ありません。この機能は、すべて Amazon QuickSight Enterprise Edition に組み込まれています。

注記

機械学習の機能は、製品全体で必要に応じて使用されます。機械学習を積極的に使用する機能には、そのようにラベルが付けられています。

Amazon QuickSight の ML Insights には次の 3 つの主要な機能があります。

  • ML を使用した異常検出 - Amazon QuickSight は、Amazon の実績ある機械学習テクノロジーを使ってすべてのデータを継続的に分析し異常 (外れ値) を検出します。予想を上回る売上やウェブサイトのトラフィックの減少など、ビジネスメトリクスに著しい変化をもたらす主な要因を特定できます。Amazon QuickSight は、何百万ものメトリクスと何十億ものデータポイントで Random Cut Forest アルゴリズムを使用しています。これを実行すると、手動分析ではアクセスできない、集合体に埋もれてしまうことの多い深い洞察を得られるようになります。

  • ML を使用した予測 - Amazon QuickSight を使うと、非技術系ユーザーは、自社の主要なビジネスメトリクスを自信をもって予測できるようになります。内蔵の ML Random Cut Forest アルゴリズムは、複雑な現実のシナリオを自動的に処理します。例えば、季節性と傾向を検出したり、外れ値を除外したり、欠損値を帰属化したりできます。ポイントアンドクリックで簡単にデータを操作できます。

  • 自動説明文 – Amazon QuickSight の自動説明文を使用すると、説明文が埋め込まれた豊富なダッシュボードを構築して、データのストーリーをわかりやすい言葉で伝えることができます。これを行うことで、レポート作成のための重要な洞察を引き出すためにチャートや表を調べる時間を節約できます。また、組織内のデータに関する理解を共有できるため、意思決定をより迅速に行えるようになります。提案された自動説明文を使用することも、独自の要件を満たすように計算や言語をカスタマイズすることもできます。Amazon QuickSight は、すべてのユーザーに個人データアナリストを提供するようなものです。