DataWorks:基本：住宅購入者層の分析

ステップ 1：テーブルの作成

まず、DataWorks のデータカタログを使用して、MaxCompute に bank_data テーブルを作成します。

1. DataWorks コンソールにログインします。 目的のリージョンに切り替え、左側のナビゲーションウィンドウで[データ開発と運用] > [データ開発]をクリックし、ドロップダウンリストから対応するワークスペースを選択し、次に[DataStudio へ移動]をクリックします。

2. 左側のナビゲーションウィンドウで アイコンをクリックし、[データカタログ] ページに移動します。

3. (任意) MaxCompute プロジェクトが Data Catalog にない場合は、 アイコンをクリックし、[DataWorks データソース] に移動して、プロジェクトを追加します。

4. [MaxCompute] ディレクトリをクリックして展開し、ターゲット MaxCompute プロジェクトを選択して、[Table] フォルダに MaxCompute テーブルを作成します。

   説明

   • MaxCompute プロジェクトでスキーマ機能が有効になっている場合、[テーブル] フォルダに MaxCompute テーブルを作成するには、プロジェクトを選択した後にターゲットスキーマを選択する必要があります。

   • この例では、標準モードのワークスペースを使用します。開発環境にのみ bank_data テーブルを作成します。シンプルモードのワークスペースを使用している場合は、本番環境に対応する MaxCompute プロジェクトに bank_data テーブルを作成するだけで済みます。

5. アイコンをクリックして、テーブル編集ページを開きます。

   以下の SQL 文を [DDL] セクションに入力してください。システムが自動的にテーブル情報を生成します。

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS bank_data (
       age             BIGINT   COMMENT '年齢',
       job             STRING   COMMENT '職種',
       marital         STRING   COMMENT '婚姻状況',
       education       STRING   COMMENT '学歴',
       `default`       STRING   COMMENT 'クレジットカードの有無',
       housing         STRING   COMMENT '住宅ローンの有無',
       loan            STRING   COMMENT 'ローンの有無',
       contact         STRING   COMMENT '連絡方法',
       month           STRING   COMMENT '月',
       day_of_week     STRING   COMMENT '曜日',
       duration        STRING   COMMENT '期間',
       campaign        BIGINT   COMMENT 'このキャンペーンでの接触回数',
       pdays           DOUBLE   COMMENT '前回の接触からの間隔',
       previous        DOUBLE   COMMENT '前回の接触回数',
       poutcome        STRING   COMMENT '前回のマーケティングキャンペーンの結果',
       emp_var_rate    DOUBLE   COMMENT '雇用変動率',
       cons_price_idx  DOUBLE   COMMENT '消費者物価指数',
       cons_conf_idx   DOUBLE   COMMENT '消費者信頼感指数',
       euribor3m       DOUBLE   COMMENT 'ユーロ圏3ヶ月物金利',
       nr_employed     DOUBLE   COMMENT '従業員数',
       y               BIGINT   COMMENT '定期預金の有無'
   );

6. 編集ページで[デプロイ] をクリックして、開発環境に対応する MaxCompute プロジェクトに bank_data テーブルを作成します。

7. bank_data テーブルが作成された後、データカタログでテーブル名をクリックすると、テーブルの詳細を表示できます。

ステップ 2：データのアップロード

banking.csv ファイルをダウンロードします。DataWorks のアップロード機能を使用して、bank_data テーブルにアップロードします。

1. アイコンをクリックし、すべてのプロダクト > データ統合 > アップロードとダウンロード を選択して、アップロード＆ダウンロードページに移動します。

2. [データをアップロード] をクリックし、以下の設定を構成します：

   パラメーター		説明
   データソース		ローカルファイル。
   アップロードするデータを指定	データソースタイプ	ローカルの banking.csv ファイルをアップロードします。
   宛先テーブルの設定	ターゲットエンジン	MaxCompute
   	MaxCompute プロジェクト名	bank_data テーブルを含むプロジェクトを選択します。
   	宛先テーブルの選択	ターゲットテーブルとして bank_data テーブルを選択します。
   アップロードファイルのデータプレビュー		[順序どおりにマッピング] をクリックして、データをテーブルフィールドにマップします。

   説明

   • ローカルファイルは .csv、.xls、.xlsx、.json 形式をサポートしています。

   • スプレッドシートファイルの場合、デフォルトで最初のシートがアップロードされます。

   • .csv ファイルの最大サイズは 5 GB です。他のファイルタイプの制限は 100 MB です。

3. [データのアップロード] をクリックして、ダウンロードした CSV ファイルのデータを MaxCompute コンピューティングリソースの bank_data テーブルにアップロードします。

4. アップロードの検証。

   SQL クエリ (旧バージョン) を介して bank_data テーブルのデータを検証します。

   1. 左上の アイコンをクリックします。ポップアップページで、すべてのプロダクト > データ分析 > SQL クエリ をクリックします。

   2. 「マイファイル」の横にある > [ファイルを作成]をクリックします。任意の[ファイル名]を入力し、[OK]をクリックします。

   3. SQL クエリページで、次の SQL を設定します。

      SELECT * FROM bank_data limit 10;

   4. 右上隅で、bank_data テーブルが存在するワークスペースと MaxCompute データソースを選択し、[OK] をクリックします。

      説明

      この例では、標準モードのワークスペースを使用し、bank_data テーブルは開発環境にのみ作成されます。したがって、開発環境用の MaxCompute データソースを選択する必要があります。シンプルモードのワークスペースを使用している場合は、本番環境用の MaxCompute データソースを選択できます。

   5. [実行] をクリックします (プロンプトが表示された場合は、コスト見積もりを確認します)。 下部ペインに最初の 10 レコードが表示され、アップロードが完了したことを確認できます。

      

ステップ 3：データ処理

MaxCompute SQL ノードを使用して bank_data テーブルをフィルタリングし、ローンを組んでいる独身の住宅購入者の学歴を抽出し、その結果を result_table に書き込みます。

ステップ 4：デバッグと実行

アイコンをクリックしてワークフローを実行します。失敗した場合はログを確認してください。

ステップ 5：データのクエリと表示

データ処理が完了しました。SQL クエリ (旧バージョン) で result_table をクエリし、データを分析します。

1. 左上の アイコンをクリックします。ポップアップページで、すべてのプロダクト > データ分析 > SQL クエリ をクリックします。

2. My Files の横にある > [ファイルを作成]をクリックします。任意の[ファイル名]を入力し、[OK]をクリックします。

3. SQL クエリページで、次の SQL を設定します。

   SELECT * FROM result_table;

4. 右上隅で、result_table テーブルが存在するワークスペースと MaxCompute データソースを選択し、[OK] をクリックします。

   説明

   この例では、標準モードのワークスペースを使用します。result_table は開発環境にのみ存在するため、対応するデータソースを選択します。シンプルモードのワークスペースを使用している場合は、本番環境用の MaxCompute データソースを選択できます。

5. 上部にある [実行] ボタンをクリックします。コスト見積もりページで、[実行] をクリックします。

6. クエリ結果の をクリックして、可視化されたグラフ結果を表示します。グラフの右上隅にある をクリックして、グラフのスタイルをカスタマイズできます。

7. また、チャートの右上隅にある[保存]をクリックしてチャートをカードとして保存し、左側のナビゲーションウィンドウで[カード] () をクリックして表示することもできます。