Amazon Quick Sight トピックの使用

トピックは、ビジネスユーザーが質問できるサブジェクトエリアを表す 1 つ以上のデータセットのコレクションです。

Quick Sight 自動データ準備を使用すると、エンドユーザーに関連するトピックの作成に役立つ ML を活用したサポートを受けることができます。最初のプロセスは、次のような自動フィールド選択と分類から始まります。

この自動フィールドセットにより、作成者は自然言語分析をすぐに開始できます。作成者は、[Include] (含める) トグルを使用して、必要に応じていつでもフィールドを除外したり、追加のフィールドを含めたりできます。

次に、自動データ準備は、フィールドに自動的にラベル付けし、シノニムを識別することで、プロセスを継続します。自動データ準備は、一般的な用語を使用してフィールド名をわかりやすい名前とシノニムで更新します。たとえば、SLS_PERSON フィールドの名前を Sales person に変更して、salesman、saleswoman、エージェント、sales representative などの同義語を割り当てることができます。自動データ準備では多くの作業を実行できますが、フィールド、名前、シノニムを確認してエンドユーザー向けにさらにカスタマイズすることをお勧めします。たとえば、ユーザーがくだけた会話で営業担当者を「担当者」または「ディーラー」と呼ぶ場合、SLS_PERSON に rep や dealer を同義語に追加してこの用語をサポートします。

最後に、自動データ準備は、データをサンプリングし、分析中に作成者によって適用された形式を調べることで、各フィールドのセマンティックタイプを検出します。自動データ準備は、フィールド設定を自動的に更新し、各フィールドに使用される値の形式を設定します。したがって、質問への回答は、日付、通貨、識別子、ブール値、人物などの適切な形式で提供されます。

トピックの操作の詳細については、この章の以下のセクションに進みます。