クエリを視覚化し、レガシーダッシュボードを作成する

このチュートリアルでは、「サンプル」のニューヨーク市のタクシーデータセットを使用します。 Databricks SQL の SQL エディターを使用して、いくつかのクエリーのそれぞれに視覚化を作成し、これらの視覚化を使用してダッシュボードを作成する方法を示します。また、ダッシュボード内の各ビジュアリゼーションのダッシュボードパラメーターを作成する方法も示します。

重要

Databricks では、AI/BI ダッシュボード (旧称 Lakeview ダッシュボード) の使用を推奨しています。以前のバージョンのダッシュボード (以前は Databricks SQL ダッシュボードと呼ばれていました) は、 レガシダッシュボードと呼ばれるようになりました。 Databricks では、新しいレガシダッシュボードを作成することはお勧めしません。
移行ツールまたは REST API を使用して、従来のダッシュボードを変換します。組み込み移行ツールの使用手順については、「レガシーダッシュボードをAI/BI dashboardに複製する」を参照してください。REST API を使用したダッシュボードの作成と管理に関するチュートリアルについては、ダッシュボードのチュートリアルを参照してください。

SQL エディターを使用してDatabricks SQL に接続する

サイドバー で [ 新 規 ] をクリックし、[ クエリー] を選択します。

SQL エディターが開きます。
ウェアハウスを選択します。

クエリーを初めて作成すると、使用可能な SQLウェアハウスの一覧がアルファベット順に表示されます。次回クエリを作成するときに、最後に使用したウェアハウスが選択されます。

[スターターウェアハウス]をクリックします。このウェアハウスは、すぐに開始できるように自動的に作成されます。 SQLウェアハウスの作成については、「SQLウェアハウスの作成」を参照してください。

集荷時間配分のクエリー

SQL エディターで、次のクエリーを新しいクエリーウィンドウに貼り付けて、タクシー乗車の時間単位の分布を返します。
```
SELECT
date_format(tpep_pickup_datetime, "HH") AS `Pickup Hour`,
count(*) AS `Number of Rides`
FROM
samples.nyctaxi.trips
GROUP BY 1
```
Ctrl / Cmd + Enter キーを押すか、[実行 (1000)] をクリックします。数秒後、クエリの結果が結果ウィンドウのクエリの下に表示されます。

すべてのクエリーに対してデフォルトで制限 1000 が選択され、クエリーが最大 1000 行を返すようにします。クエリーが [1000 件 の制限] 設定で保存されている場合、この設定はクエリーのすべての実行 (ダッシュボード内を含む) に適用されます。このクエリーのすべての行を返す場合は、[実行 (1000)] ドロップダウンをクリックして [LIMIT 1000] の選択を解除できます。行数に別の制限を指定する場合は、任意の値を使用して LIMIT 句をクエリーに追加できます。

クエリーの結果が [結果] タブに表示されます。
[ 保存 ] をクリックし、クエリーを Pickup hourとして保存します。

時間別のタクシー乗車の分布のビジュアライゼーションを作成します。

[結果] タブの横にある [+ ] をクリックし、[ 視覚化] をクリックします。

ビジュアライゼーションエディターが表示されます。
[ビジュアライゼーションタイプ] ドロップダウンで、[バー] が選択されていることを確認します。
ビジュアリゼーション名を Bar chartに変更します。
[Y] 列の ドロップダウンに Pickup Hour が指定されていることを確認します。
[X] 列の ドロップダウンに Number of Rides と Sum が指定されていることを確認します。
[保存]をクリックします。

保存されたグラフが SQL エディターに表示されます。

毎日の運賃傾向のクエリー

SQL エディターで、[ + ] をクリックし、[ 新規作成] をクリックします。

新しいクエリーウィンドウで、次のクエリーを貼り付けて、毎日の運賃の傾向を返します。

 SELECT
  T.weekday,
  CASE
    WHEN T.weekday = 1 THEN 'Sunday'
    WHEN T.weekday = 2 THEN 'Monday'
    WHEN T.weekday = 3 THEN 'Tuesday'
    WHEN T.weekday = 4 THEN 'Wednesday'
    WHEN T.weekday = 5 THEN 'Thursday'
    WHEN T.weekday = 6 THEN 'Friday'
    WHEN T.weekday = 7 THEN 'Saturday'
    ELSE 'N/A'
  END AS day_of_week,
  T.fare_amount,
  T.trip_distance
FROM
  (
    SELECT
      dayofweek(tpep_pickup_datetime) as weekday,
      *
    FROM
      `samples`.`nyctaxi`.`trips`
  ) T

[ 保存 ] をクリックし、クエリーを Daily fare to distance analysisとして保存します。

毎日の運賃傾向のビジュアライゼーションを作成する

[ 結果 ] タブの横にある [+ ] をクリックし、[ 視覚化] をクリックします。

ビジュアライゼーションエディターが表示されます。
[ ビジュアライゼーションタイプ] ドロップダウンで、[ 散布図] を選択します。
ビジュアリゼーション名を Fare by distanceに変更します。
[ 全般 ] タブで、[ X ] 列の値を [ trip_distance ] に設定し、[ Y] 列 の値を [ fare_amount] に設定します。
[ グループ化] ドロップダウンで、値を day_of_weekに設定します。
X 軸 タブで、名前の値を Trip distance (miles)に設定します。
Y 軸 タブで、名前の値を Fare Amount (USD)に設定します。
[保存] をクリックします。

保存されたグラフが SQL エディターに表示されます。

これらのビジュアライゼーションを使用したダッシュボードの作成

サイドバーの [ 新規 ] をクリックし、[ レガシーダッシュボード ] を選択します。
ダッシュボード名を NYC taxi trip analysisに設定します。
[保存]をクリックします。

[ ウェアハウスの選択 ] ドロップダウンリストで、[ スターターウェアハウス] を選択します。

[ 追加 ] ドロップダウンリストで、[ ビジュアライゼーション] をクリックします。
[ ビジュアライゼーションウィジェットの追加 ] ウィンドウで、[ 日単位の運賃から距離解析 ] クエリーを選択します。
[ 既存のビジュアライゼーションを選択 ] リストで、[ 距離による料金] を選択します。
タイトル テキストボックスに、 Daily fare trendsと入力します。
[ Add to legacy dashboard] をクリックします。

毎日の運賃傾向の視覚化が破線のデザイン画面に表示されます。
[ 追加 ] ドロップダウンリストで 2 つ目のウィジェットをダッシュボードに追加し、[ ビジュアリゼーション] をクリックします。
[ 視覚化ウィジェットの追加 ] ウィンドウで、[ 集荷時間 ] クエリーを選択します。
[ 既存の視覚化を選択 ] リストで、[ 棒グラフ] を選択します。
タイトル テキストボックスに、 Pickup hour distributionと入力します。
[ Add to legacy dashboard] をクリックします。
ダッシュボードの最初のビジュアリゼーションの幅と一致するように、このビジュアリゼーションのサイズを変更します。
[ 編集の完了] をクリックします。

各クエリーに集荷郵便番号パラメーターを追加する

SQL エディターで、[ 日次運賃から距離への移動] 解析 クエリーを開きます。
次の WHERE 句を [毎日の運賃から距離分析 ] クエリに追加して、ピックアップ郵便番号でクエリーをフィルター処理します。
```
WHERE
  pickup_zip IN ({{ pickupzip }})
```
[pickupzip] テキストボックスに「 10018 」と入力し、[変更の適用] をクリックして、ピックアップ郵便番号パラメーターを使用してクエリーを実行します。
[保存]をクリックします。
集荷時間 クエリーを開きます。
次の WHERE 句を 集荷時間 に追加して、集荷郵便番号でクエリーをフィルター処理します。この句は、 GROUP BY 句の前に追加します。
```
   WHERE
     pickup_zip IN ({{ pickupzip }})
```
[pickupzip] テキストボックスに「 10018 」と入力し、[変更の適用] をクリックして、ピックアップ郵便番号フィルターを使用してクエリーを実行します。
[保存]をクリックします。

ダッシュボードパラメーターを使用するようにダッシュボードを更新する

NYC タクシー乗車分析 ダッシュボードを開きます。

各ビジュアライゼーションに、ピックアップ郵便番号のパラメーターが含まれるようになりました。
このダッシュボードのケバブメニューをクリックし、[ 編集] をクリックします。
毎日の運賃の傾向 を視覚化するケバブメニュー をクリックし、[ ウィジェット設定の変更 ] をクリックします。
[ パラメーター ] セクションで、[ 値 ] フィールドの [ウィジェット] パラメーターの鉛筆アイコンをクリックしま す。
[ ソースと値の編集 ] ウィンドウで、[ ソース ] パラメーターを [新しいダッシュボード] パラメーターに変更します。
[ OK ] をクリックし、[ 保存] をクリックします。

pickupzip ダッシュボードパラメーターが表示され、 毎日の運賃傾向 ビジュアライゼーションのウィジェットパラメーターが表示されなくなります。
1. 集荷時間分布の視覚化のケバブ メニュー をクリックし、[ ウィジェット設定の変更 ] をクリックします。
[ パラメーター ] セクションで、[ 値 ] フィールドの [ウィジェット] パラメーターの鉛筆アイコンをクリックしま す。
[ ソースと値の編集 ] ウィンドウで、[ ソース ] を [既存のダッシュボード] パラメーターに変更します。
キー値として pickupzip が選択されていることを確認します。
[ OK ] をクリックし、[ 保存] をクリックします。

集荷時間分布 ビジュアリゼーションのウィジェットパラメーターが表示されなくなりました。
[ 編集の完了] をクリックします。
pickupzip ダッシュボードパラメーターの値を 10017 に変更し、[変更の適用] をクリックします。

各ビジュアライゼーションのデータには、集荷のデータが 10017 郵便番号で表示されます。