データソースを選択する
RATHとの探索的データ分析の旅を始める前に、RATHとデータソースの接続を確立する必要があります。これにより、解析に必要なデータをインポートすることができます。
RATHをデータソースに接続するには、データソースタブをクリックし、以下のオプションから1つを選択します。
ローカルファイルをアップロード
データがコンピュータ内に保存されている場合は、簡単にRATHにアップロードすることができます。データソースタブで、ファイルボタンをクリックしてExcelまたはCSVファイルをアップロードします。
以下のビデオでは、詳細な手順について説明しています。
500MBを超えるファイルについては、サンプリングを使用することをお勧めします。詳細については、ベストプラクティスの章を参照してください。
デモデータセットに接続
RATHの機能や機能性を素早くデモンストレーションしたい場合は、デモオプションを選択できます。RATHは、外部データソースに接続せずに機能を探索するための複数のデモデータセットを提供しています。
データベースに接続
RATHは、さまざまなリモートデータベースをサポートしており、これらのソースから直接接続してデータを分析することができます。 RATHがサポートするリモートデータベースは以下のとおりです。
追加のデータベースのサポートを探している場合は、RATHサポートチームにお問い合わせいただくか、GitHubで問題を提出 (opens in a new tab)してください。
RATHでは、「データソース」と「データエンジン」という概念がはっきりとしていません。
たとえば、RATHをリモートClickHouseデータベースに接続することができます。この場合、RATHはデータエンジンとして機能し、ClickHouseをデータソースとして利用します。
RATHの計算能力を超える大量のデータを処理する場合は、ClickHouseクラスタをデータエンジンとして使用することができます。この場合、RATHはデータソースとして機能します。
AirTableに接続
AirTableのデータをRATHに簡単にインポートすることができます。詳細については、AirTableに接続の章を参照してください。
次のステップ
- データプロファイリングによるデータの準備、データ変換
- データソースからのテキストパターンの抽出
- 自動化されたデータインサイトの生成# データソースを選択する
RATHとの探索的データ分析の旅を始める前に、RATHとデータソースの接続を確立する必要があります。これにより、解析に必要なデータをインポートすることができます。
RATHをデータソースに接続するには、データソースタブをクリックし、以下のオプションから1つを選択します。
ローカルファイルをアップロード
データがコンピュータ内に保存されている場合は、簡単にRATHにアップロードすることができます。データソースタブで、ファイルボタンをクリックしてExcelまたはCSVファイルをアップロードします。
以下のビデオでは、詳細な手順について説明しています。
500MBを超えるファイルについては、サンプリングを使用することをお勧めします。詳細については、ベストプラクティスの章を参照してください。
デモデータセットに接続
RATHの機能や機能性を素早くデモンストレーションしたい場合は、デモオプションを選択できます。RATHは、外部データソースに接続せずに機能を探索するための複数のデモデータセットを提供しています。
データベースに接続
RATHは、さまざまなリモートデータベースをサポートしており、これらのソースから直接接続してデータを分析することができます。 RATHがサポートするリモートデータベースは以下のとおりです。
追加のデータベースのサポートを探している場合は、RATHサポートチームにお問い合わせいただくか、GitHubで問題を提出 (opens in a new tab)してください。
RATHでは、「データソース」と「データエンジン」という概念がはっきりとしていません。
たとえば、RATHをリモートClickHouseデータベースに接続することができます。この場合、RATHはデータエンジンとして機能し、ClickHouseをデータソースとして利用します。
RATHの計算能力を超える大量のデータを処理する場合は、ClickHouseクラスタをデータエンジンとして使用することができます。この場合、RATHはデータソースとして機能します。
AirTableに接続
AirTableのデータをRATHに簡単にインポートすることができます。詳細については、AirTableに接続の章を参照してください。
次のステップ
- データプロファイリングによるデータの準備、データ変換
- データソースからのテキストパターンの抽出
- 自動化されたデータインサイトの生成