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3月31日 23時 - 4月2日 23時
最大の Fabric、Power BI、SQL 学習イベント。 3 月 31 日から 4 月 2 日。 コード FABINSIDER を使用して $400 を保存します。
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Azure Data Explorer にはさまざまな視覚化ツールが統合されているため、データを視覚化して、組織全体で結果を共有することができます。 このデータを、ビジネスに影響を与える実用的な分析情報に変換できます。
データの視覚化とレポートは、データ分析プロセスの重要な手順です。 Azure Data Explorer では多数の BI サービスがサポートされているため、シナリオや予算に最適なものを使用することができます。
次のフィルターを使用して、お客様のユース ケースに使用できるその他のコネクタ、ツール、統合を参照できます。
Azure Data Explorer のダッシュボードは、スタンドアロンの Web アプリケーションである Azure Data Explorer Web UI でクエリを実行し、ダッシュボードを構築できるようにする Web アプリケーションです。 Azure Data Explorer のダッシュボードには、次の 3 つの主な利点があります。
詳細については、「Azure Data Explorer ダッシュボードを使用してデータを視覚化する」を参照してください。
Kusto 照会言語 render operator
には、クエリ結果を表すテーブル、円グラフ、横棒グラフなど、さまざまな視覚化が用意されています。 クエリの視覚化は、異常検出、予測、機械学習などで役立ちます。
Azure Data Explorer には、さまざまな方法を使用して Power BI に接続する機能があります。
Azure Data Explorer には、組み込みのネイティブ Excel コネクタを使用してMicrosoft Excelに接続する機能が用意されています。
Grafana には、Azure Data Explorer のデータを視覚化できる Azure Data Explorer プラグインがあります。 Grafana のデータ ソースとして Azure Data Explorer を設定し、データを視覚化します。
Azure Data Explorer は、オープン ソース コネクタである K2Bridge を使用して Kibana に接続する機能を提供します。 Kibana のデータ ソースとして Azure Data Explorer を設定し、データを視覚化します。
Azure Data Explorer には Open Database Connectivity (ODBC) コネクタが用意されているため、ODBC をサポートするすべてのアプリケーションが Azure Data Explorer に接続できます。
Azure Data Explorer には、ODBC コネクタを使用して Tableau に接続し、Tableau でデータを視覚化する機能があります。
Azure Data Explorer には、ODBC コネクタを使用して Qlik に接続し、Qlik Sense ダッシュボードを作成して、データを視覚化する機能があります。 次の動画を使用すると、Azure Data Explorer のデータを Qlik で視覚化する方法を学習できます。
Azure Data Explorer には、JDBC コネクタを使用して Sisense に接続する機能があります。 Sisense のデータ ソースとして Azure Data Explorer を設定し、データを視覚化します。
Redash を使用して、ダッシュボードを作成し、データを視覚化できます。 Redash のデータ ソースとして Azure Data Explorer を設定し、データを視覚化します。
コネクタとツールの詳細については、「統合の概要」を参照してください。
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3月31日 23時 - 4月2日 23時
最大の Fabric、Power BI、SQL 学習イベント。 3 月 31 日から 4 月 2 日。 コード FABINSIDER を使用して $400 を保存します。
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モジュール
Azure Data Explorer でダッシュボードを作成する - Training
Azure Data Explorer でダッシュボードを作成する方法を説明します。 タイルと視覚化を追加した後、ダッシュボードを他の人と共有します。
認定資格
Microsoft Certified: Power BI Data Analyst Associate - Certifications
Microsoft Power BI でデータをモデル化、視覚化、分析するためのビジネス要件と技術要件に沿った方法とベスト プラクティスを示します。