クエリを視覚化し、従来の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、複数のクエリごとに視覚化を作成し、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ライ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。

important

• 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。

サポート終了のタイムライン :

• 2025 年 4 月 7 日 : 従来のバージョンのダッシュボードの公式サポートが終了します。 重大なセキュリティ問題とサービスの停止のみが対処されます。

• 2025 年 11 月 3 日: Databricks は、過去 6 か月間アクセスされていないレガシーダッシュボードのアーカイブを開始します。 アーカイブされたダッシュボードにはアクセスできなくなり、アーカイブプロセスはローリングベースで行われます。 アクティブに使用されているダッシュボードへのアクセスは変更されません。

  Databricks は、2025 年 11 月 3 日以降にアクティブなレガシ ダッシュボードの移行計画を策定するために、顧客と協力します。

• 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 エディターで Databricks SQL に接続する

1. サイドバーの [ 新規] をクリックし、[ クエリ] を選択します。

   SQL エディターが開きます。

2. 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。

3. [サーバレス Starter 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。 ワークスペースでサーバレスが有効になっていない場合は、[ Starter ウェアハウス ] を選択します。 SQLウェアハウスの作成に関する情報については、「SQLウェアハウスの作成」を参照してください。

集荷時間の分布のクエリ

1. SQL エディターで、次のクエリを新しいクエリ ウィンドウに貼り付けて、タクシー乗車の時間ごとの分布を返します。

   SQL

   SELECT
   date_format(tpep_pickup_datetime, "HH") AS `Pickup Hour`,
   count(*) AS `Number of Rides`
   FROM
   samples.nyctaxi.trips
   GROUP BY 1

2. Ctrl/Cmd + Enter を押すか、「 実行 (1000)」 をクリックします。数秒後、クエリ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、選択した値を使用してクエリに LIMIT 句を追加できます。

   クエリ結果が [結果] タブに表示されます。

3. 「 保存 」をクリックし、クエリを Pickup hourとして保存します。

   

タクシー乗車の時間ごとの分布の視覚化を作成します。

1. 「結果」タブの横にある「 + 」をクリックし、「 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エディタが表示されます。

2. [ビジュアライゼーションのタイプ] 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。

3. ビジュアライゼーションの名前を「 Bar chartに変更します。

4. 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てください。

5. [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。

   

6. [ 保存 ]をクリックします。

   保存したチャートが SQL エディタに表示されます。

毎日の運賃トレンドのクエリ

1. SQL エディターで、[ + ] をクリックし、[ 新しいクエリの作成 ] をクリックします。

2. 新しいクエリ ウィンドウで、次のクエリを貼り付けて、日次運賃の傾向を返します。

   SQL

    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

3. 「 保存 」をクリックし、クエリを Daily fare to distance analysisとして保存します。

日々の運賃トレンドの視覚化を作成

1. 「結果 」タブの横にある「 + 」をクリックし、「 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エディタが表示されます。

2. [視覚化の種類 ] ドロップダウンで、[ 散布図 ] を選択します。

3. ビジュアライゼーションの名前を「 Fare by distanceに変更します。

4. [一般 ] 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。

5. [グループ化] ドロップダウンで、値を day_of_weekに設定します。

6. [X 軸 ] タブで、[ 名前 ] の値を Trip distance (miles)に設定します。

7. 「 Y 軸 」タブで、「 名前 」の値を「 Fare Amount (USD)」に設定します。

8. 「 保存 」をクリックします。

   保存したチャートが SQL エディタに表示されます。

   

これらの視覚化を使用してダッシュボードを作成する

1. サイドバーで「 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。

2. ダッシュボード名を「 NYC taxi trip analysisに設定します。

3. [ 保存 ]をクリックします。

4. ウェアハウスの選択 ドロップダウン リストで、 サーバレス スターターウェアハウス を選択します。ワークスペースでサーバレスが有効になっていない場合は、[ スターターウェアハウス] を選択します。

5. [追加 ] ドロップダウン リストで、[ 視覚化] をクリックします。

6. 「 視覚化ウィジェットの追加 」ウィンドウで、「 日次運賃から距離分析まで 」クエリを選択します。

7. 「既存のビジュアライゼーションを選択」 リストで、「 距離別の運賃 」を選択します。

8. 「タイトル 」テキストボックスに「Daily fare trends」と入力します。

   

9. [ レガシーダッシュボードに追加 ] をクリックします。

   [Daily fare] トレンドの視覚化が dashbard のデザイン サーフェイスに表示されます。

10. [ 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、[ 視覚化] をクリックします。

11. [ 視覚化ウィジェットの追加 ] ウィンドウで、 [集荷時間 ] クエリを選択します。

12. [ 既存のビジュアライゼーションを選択 ] リストで、[ 横棒グラフ ] を選択します。

13. 「タイトル 」テキストボックスに「Pickup hour distribution」と入力します。

14. [ レガシーダッシュボードに追加 ] をクリックします。

15. このビジュアライゼーションのサイズを、ダッシュボードの最初のビジュアライゼーションの幅に合わせて変更してください。

16. 「編集完了」 をクリックします。

各クエリに集荷郵便番号パラメーターを追加する

1. SQL エディターで、 日次運賃から距離への分析 クエリを開きます。

2. 次の WHERE 句を [日次運賃から距離] 分析 クエリに追加して、ピックアップ郵便番号でクエリをフィルター処理します。

   SQL

   WHERE
     pickup_zip IN ({{ pickupzip }})

3. pickupzip テキスト ボックスに「10018」と入力し、[ Apply changes ] をクリックして、pickup 郵便番号パラメーターを使用してクエリを実行します。

4. [ 保存 ]をクリックします。

5. [集荷時間] クエリを開きます。

6. ピックアップ時間のクエリに次の WHERE 句を追加して、ピックアップの郵便番号でクエリをフィルタリングします 。 GROUP BY 句の前にこの節を追加してください。

   SQL

      WHERE
        pickup_zip IN ({{ pickupzip }})

7. pickupzip テキスト ボックスに「10018」と入力し、[ Apply changes ] 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を実行します。

8. [ 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

1. ニューヨークのタクシー旅行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、集荷郵便番号のパラメーターが含まれるようになりました。

   

2. 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。

3. ケバブ メニュー [ Daily fare] trends visualization 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。

4. パラメーター セクションで、[ 値] フィールドの Widget パラメーター の鉛筆アイコン [] をクリックします。

   

5. [ソースと値の編集 ] ウィンドウで、 ソース を [新しいダッシュボード] パラメーター に変更します。

   

6. [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、 日次運賃トレンド 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した。

7. 1. ケバブ メニュー [ 集荷時間の分布の 視覚化] 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。

8. パラメーター セクションで、[ 値] フィールドの Widget パラメーター の鉛筆アイコン [] をクリックします。

9. [ 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。

10. pickup.zipがキー値として選択されていることを確認してください 。

11. [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した。

12. 「 編集完了」 をクリックします。

13. pickupzip dashboard 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、10017 郵便番号の集荷用データが表示されるようになりました。