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# Étape 5 : Visualisation du résultat d'Amazon Comprehend dans Quick
Après avoir enregistré les résultats d'Amazon Comprehend dans des tableaux, vous pouvez vous connecter aux données et les visualiser avec Quick. Quick est un outil de business intelligence (BI) AWS géré permettant de visualiser les données. Quick vous permet de vous connecter facilement à votre source de données et de créer de puissants visuels. Au cours de cette étape, vous connectez Quick à vos données, vous créez des visualisations qui extraient des informations à partir des données et vous publiez un tableau de bord des visualisations.
**Topics**
+ [Conditions préalables](#tutorial-reviews-visualize-prereqs)
+ [Donnez un accès rapide](#tutorial-reviews-visualize-access)
+ [Importer les ensembles de données](#tutorial-reviews-visualize-import)
+ [Créez une visualisation des sentiments](#tutorial-reviews-visualize-sentiment)
+ [Création d'une visualisation d'entités](#tutorial-reviews-visualize-entities)
+ [Publier un tableau de bord](#tutorial-reviews-visualize-dashboard)
+ [Nettoyage](#tutorial-reviews-visualize-clean)
## Conditions préalables
Avant de commencer, complétez [Étape 4 : Préparation de la sortie Amazon Comprehend pour la visualisation des données](tutorial-reviews-tables.md).
## Donnez un accès rapide
Pour importer les données, Quick doit accéder à votre bucket et à vos tables Amazon Simple Storage Service (Amazon S3 Amazon Athena ). Pour donner un accès rapide à vos données, vous devez être connecté en tant qu' QuickSight administrateur et être autorisé à modifier les autorisations relatives aux ressources. Si vous ne parvenez pas à effectuer les étapes suivantes, passez en revue les prérequis IAM sur la page de présentation. [Tutoriel : Analyse des informations issues des avis clients avec Amazon Comprehend](tutorial-reviews.md)
**Pour donner un accès rapide à vos données**
1. Ouvrez la [console Quick](https://quicksight.aws.amazon.com/sn/start).
1. Si c'est la première fois que vous utilisez Quick, la console vous invite à créer un nouvel utilisateur administrateur en fournissant une adresse e-mail. Pour **Adresse e-mail**, entrez la même adresse e-mail que votre Compte AWS. Sélectionnez **Continuer**.
1. Une fois connecté, choisissez le nom de votre profil dans la barre de navigation, puis sélectionnez **Gérer QuickSight**. Vous devez être connecté en tant qu'administrateur pour voir l' QuickSightoption **Gérer**.
1. Choisissez **Sécurité et autorisations**.
1. Pour **QuickSight accéder aux AWS services**, choisissez **Ajouter ou supprimer**.
1. Choisissez **Amazon S3**.
1. **Dans Select Amazon S3 buckets**, choisissez votre compartiment S3 pour les **autorisations **S3 Bucket** et Write pour Athena Workgroup**.
1. Choisissez **Finish** (Terminer).
1. Choisissez **Mettre à jour**.
## Importer les ensembles de données
Avant de créer des visualisations, vous devez ajouter les ensembles de données de sentiments et d'entités à Quick. Pour ce faire, utilisez la console Quick. Vous importez vos tables de sentiments non imbriqués et d'entités non imbriquées à partir de. Amazon Athena
**Pour importer vos ensembles de données**
1. Ouvrez la [console Quick](https://quicksight.aws.amazon.com/sn/start).
1. Dans la barre de navigation, dans **Ensembles de données**, sélectionnez **Nouvel ensemble de données**.
1. Pour **Créer un ensemble de données**, choisissez **Athena**.
1. Dans le **champ Nom de la source de données**, entrez `reviews-sentiment-analysis` et choisissez **Créer une source de données**.
1. Pour **Database** (Base de données), choisissez la base de données `comprehend-results`.
1. Pour **les tableaux**, choisissez le tableau `sentiment_results_final` des sentiments, puis sélectionnez **Sélectionner**.
1. Choisissez **Importer vers SPICE pour des analyses plus rapides**, puis choisissez **Visualize**. SPICE est un moteur QuickSight de calcul en mémoire qui fournit des analyses plus rapides que les requêtes directes lors de la création de visualisations.
1. Revenez à la console rapide et choisissez **Datasets.** Répétez les étapes 1 à 7 pour créer un jeu de données d'entités, mais apportez les modifications suivantes :
1. Dans **Nom de la source de données**, entrez`reviews-entities-analysis`.
1. Pour **Tables**, choisissez la table des entités`entities_results_final`.
## Créez une visualisation des sentiments
Maintenant que vous pouvez accéder à vos données dans Quick, vous pouvez commencer à créer des visualisations. Vous créez un graphique circulaire avec les données de sentiment d'Amazon Comprehend. Le diagramme circulaire indique la proportion d'avis positifs, neutres, mitigés et négatifs.
**Pour visualiser les données relatives aux sentiments**
1. Dans la console rapide, choisissez **Analyses**, puis choisissez **Nouvelle analyse**.
1. Dans **Vos ensembles de données**, choisissez l'ensemble de données de sentiments, `sentiment_results_final` puis sélectionnez **Créer une analyse**.
1. Dans l'éditeur visuel, dans la **liste des champs**, choisissez **sentiment**.
**Note**
Les valeurs de la **liste des champs dépendent des** noms de colonnes que vous avez utilisés pour créer les tables Amazon Athena. Si vous avez modifié les noms de colonnes fournis dans les requêtes SQL, les noms **des listes de champs** seront différents de ceux utilisés dans ces exemples de visualisation.
1. Pour les **types visuels**, choisissez **Graphique à secteurs**.
Un graphique circulaire similaire au suivant avec des sections positives, neutres, mixtes et négatives s'affiche. Pour voir le nombre et le pourcentage d'une section, passez la souris dessus.
![\[Affichage sur console d'un graphique circulaire des sentiments avec des sections positives, négatives, neutres et mixtes.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/comprehend/latest/dg/images/tutorial-reviews-pie.png)
## Création d'une visualisation d'entités
Créez maintenant une deuxième visualisation avec le jeu de données des entités. Vous créez une arborescence des différentes entités présentes dans les données. Chaque bloc de l'arborescence représente une entité, et la taille du bloc est corrélée au nombre de fois que l'entité apparaît dans le jeu de données.
**Pour visualiser les données des entités**
1. Dans le volet de configuration **Visualize**, à côté de **Ensemble de données**, cliquez sur l'icône **Ajouter, modifier, remplacer et supprimer des ensembles de données**.
1. Choisissez **Ajouter un jeu de données**.
1. Pour **Choisir un ensemble de données à ajouter**, choisissez votre jeu `entities_results_final` de données d'entités dans la liste des jeux de données, **puis sélectionnez Sélectionner**.
1. Dans le volet de configuration **Visualize**, choisissez le menu déroulant **Ensemble de données** et choisissez le jeu de données des entités`entities_results_final`.
1. Dans la **liste des champs**, sélectionnez **une entité**.
1. Pour les **types visuels**, choisissez **Carte arborescente**.
Une arborescence similaire à la suivante s'affiche à côté de votre graphique circulaire. Pour voir le nombre d'entités spécifiques, passez le curseur sur un bloc.
![\[Affichage sur console d'une arborescence avec des blocs pour chaque entité unique.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/comprehend/latest/dg/images/tutorial-reviews-tree.png)
## Publier un tableau de bord
Après avoir créé les visualisations, vous pouvez les publier sous forme de tableau de bord. Vous pouvez effectuer diverses tâches à l'aide d'un tableau de bord, comme le partager avec les utilisateurs Compte AWS, l'enregistrer au format PDF ou l'envoyer par e-mail sous forme de rapport (limité à l'édition Enterprise de Quick). Au cours de cette étape, vous publiez les visualisations sous forme de tableau de bord dans votre compte.
**Pour publier votre tableau de bord**
1. Dans la barre de navigation, choisissez **Partager**.
1. Choisissez **Publish dashboard (Publier le tableau de bord)**.
1. Choisissez **Publier le nouveau tableau de bord sous** et entrez le nom `comprehend-analysis-reviews` du tableau de bord.
1. Choisissez **Publish dashboard (Publier le tableau de bord)**.
1. Fermez le volet **Partager le tableau de bord avec les utilisateurs** en cliquant sur le bouton de fermeture dans le coin supérieur droit.
1. Dans la console rapide, dans le volet de navigation, choisissez **Dashboards**. **Une miniature de votre nouveau tableau de bord `comprehend-analysis-reviews` devrait apparaître sous Tableaux de bord.** Choisissez le tableau de bord pour l'afficher.
Vous disposez désormais d'un tableau de bord avec des visualisations de sentiments et d'entités qui ressemble à l'exemple suivant.
![\[Affichage sur console d'un QuickSight tableau de bord avec un graphique circulaire et une arborescence.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/comprehend/latest/dg/images/tutorial-reviews-dashboard.png)
**Astuce**
Si vous souhaitez modifier les visualisations de votre tableau de bord, retournez dans **Analyses** et modifiez la visualisation que vous souhaitez mettre à jour. Publiez ensuite à nouveau le tableau de bord, soit en tant que nouveau tableau de bord, soit en remplacement du tableau de bord existant.
## Nettoyage
Après avoir terminé ce didacticiel, vous souhaiterez peut-être nettoyer les AWS ressources que vous ne souhaitez plus utiliser. Les AWS ressources actives peuvent continuer à être facturées sur votre compte.
Les mesures suivantes peuvent vous aider à éviter d'encourir des frais permanents :
+ Annulez votre abonnement Quick. Quick est un service d'abonnement mensuel. Pour annuler votre abonnement, consultez la section [Annulation de votre abonnement](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/closing-account.html) dans le *Guide d'utilisation rapide*.
+ Supprimez votre compartiment Amazon S3. Amazon S3 vous facture des frais de stockage. Pour nettoyer vos ressources Amazon S3, supprimez votre compartiment. Pour plus d'informations sur la suppression d'un compartiment, consultez [Comment supprimer un compartiment S3 ?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonS3/latest/user-guide/delete-bucket.html) dans le *guide de l'utilisateur d'Amazon Simple Storage Service*. Assurez-vous d'enregistrer tous vos fichiers importants avant de supprimer votre bucket.
+ Effacez votre AWS Glue Data Catalog. Le AWS Glue Data Catalog stockage vous est facturé tous les mois. Vous pouvez supprimer vos bases de données pour éviter d'encourir des frais permanents. Pour plus d'informations sur la gestion de vos AWS Glue Data Catalog bases de données, consultez la section [Utilisation des bases de données sur la AWS Glue console](https://docs.aws.amazon.com/glue/latest/dg/console-databases.html) dans le *manuel du AWS Glue développeur*. Assurez-vous d'exporter vos données avant de supprimer des bases de données ou des tables.