Microsoft Fabric ノートブックを使用してデータ分析を実行する

[アーティクル]
11/19/2024

適用対象:✅Microsoft Fabric SQL Database

このチュートリアルの前のステップで作成した Power BI レポートなど、多くのツールを使ってデータの分析を実行できます。分析でよく使われるもう 1 つのツールは、Jupyter Notebook です。ノートブックは、コードまたはプレーンテキスト (プレーンテキスト用のリッチテキスト書式設定言語である Markdown として) を保持するセルを含む Python ベースのアイテムです。実行されるコードは、Jupyter Notebook のカーネルつまり環境に基づいています。 Microsoft Fabric には、コードセル用のノートブックと複数の環境が含まれています。

このサンプルチュートリアルでは、あなたは組織から SQL データ内のデータ用にノートブックを設定するよう求められました。ここでは、SQL データベースから自動的にレプリケートされたデータが含まれる、SQL データベースの SQL 分析エンドポイントを使います。

前提条件

このチュートリアルのこれまでのステップをすべて済ませます。

T-SQL ノートブックを使用したデータ分析

Microsoft Fabric ポータルのホームから、このチュートリアル用に作成したワークスペースに移動します。
ツールバーの [新しいアイテム] ボタンを選んでから、[すべてのアイテム] を選び、[ノートブック] アイテムが表示されるまでスクロールします。そのアイテムを選んで、新しいノートブックを作成します。
アイコンバーで、環境を [PySpark (Python)] から [T-SQL] に変更します。
各コードセルには、コード言語のドロップダウンリストがあります。ノートブックの最初のセルで、コード言語を [PySpark (Python)] から [T-SQL] に変更します。
ノートブック エクスプローラーで、[ウェアハウス] アイテムを選びます。
[+ ウェアハウス] ボタンを選びます。
supply_chain_analytics_database という名前の SQL 分析エンドポイント オブジェクトを選びます。これは、このチュートリアルで前に作成したオブジェクトと同じ名前です。確認を選択します。
データベースを展開して、[スキーマ] を展開します。 SupplyChain スキーマを展開します。 [ビュー] を展開し、vProductsBySupplier という名前の SQL ビューを見つけます。
そのビューの横にある省略記号を選びます。そして、[SELECT TOP 100] というオプションを選びます。
これにより、自動的にステートメントが事前設定された T-SQL コードを含むセルが作成されます。セルの [セルの実行] ボタンを選んでクエリを実行し、結果を取得します。
結果には、要求したデータだけでなく、グラフの表示、別のテーブルとしてのデータの保存、ダウンロードなどを行うことができるボタンが表示されます。結果の隣には、データ要素をすばやく調べられる新しいペインが表示され、最小値と最大値、足りないデータ、返されたデータの一意の数が示されます。
コードセルの間をポイントすると、別のセルを追加するメニューが表示されます。 [+ Markdown] ボタンを選びます。
これにより、情報を追加できるテキストベースのフィールドが配置されます。アイコンバーでテキストのスタイル設定を使用できます。または、</> ボタンを選んで Markdown を直接操作できます。書式設定の結果が、書式設定されたテキストのプレビューとして表示されます。
リボンの [名前を付けて保存] アイコンを選びます。テキスト「products_by_suppliers_notebook」を入力します。場所をチュートリアルのワークスペースに設定したことを確認します。 [保存] ボタンを選んでノートブックを保存します。