翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

# データの可視化と分析
<a name="data-visualization-analysis"></a>

データ品質チェックを完了したら、次の図に示すように、データ分析または可視化ステージに移行できます。

![データ可視化の図](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/prescriptive-guidance/latest/modern-data-centric-use-cases/images/data_visualization_analysis.png)


この段階では、[Quick Sight ](https://aws.amazon.com/quicksight/)を使用してグラフまたはグラフを作成したり、[Neptune](https://aws.amazon.com/neptune/) を使用してグラフデータベースのオペレーションと視覚化を行ったり、[OpenSearch](https://aws.amazon.com/what-is/opensearch/) を使用してオープンソースの検索と分析を行ったりすることができます。通常は、Amazon SageMaker Pipelines または Amazon S3 からの単純な読み取りを使用して、クリーンデータをデータサイエンスまたは機械学習 (ML) ワークフローにフィードすることもできます。データエンジニアリングパイプラインのうち、順番に実行する部分はデータの可視化と分析のステージで終わりです。