使用の流れ

Morphは、データのインポートから分析、可視化、そして共有まで、データ駆動型の意思決定を支援する包括的なツールです。このセクションでは、Morphがどのように機能するかをステップごとに説明します。これにより、ユーザーは簡単にデータを扱い、迅速にインサイトを得ることができます。

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1. ワークスペースにデータをインポートする

Morphでは、様々なデータソースから簡単にデータをワークスペースにインポートできます。ユーザーは、CSV、JSON、Excelファイルなど、さまざまなファイル形式に対応したインポート機能を活用できます。さらに、クラウドストレージやデータベースから直接データを取り込むことも可能です。

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2. キャンバスでデータパイプラインを構築する

データがワークスペースにインポートされた後、キャンバス上でデータパイプラインを構築します。Morph AIは、データのクリーニング、変換、統合を自動化し、効率的なデータ処理を実現します。ユーザーはドラッグ＆ドロップ操作でパイプラインを構築でき、AIが最適な処理方法を提案します。

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3. コードを編集する

Morphは、SQLやPythonを用いてデータのクエリや分析を行うための強力なエディタを提供します。ユーザーは、Morph上のコードエディターを使ってコードを編集し、必要なデータを抽出したり、複雑な分析を実行することができます。また、リアルタイムでコードの実行結果を確認できるため、迅速にフィードバックを得ることができます。

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4. 可視化やレポートを生成する

分析が完了したら、Morphの豊富な可視化ツールを使ってデータを視覚化します。様々なグラフやチャートを簡単に作成でき、インタラクティブなダッシュボードを構築することも可能です。生成した可視化は、レポートとしてエクスポートしたり、リアルタイムで共有したりすることができます。これにより、データのインサイトを効果的に伝えることができます。

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5. データアプリケーションを構築する

分析結果を使用して、マークダウンの拡張形式であるMDXを用いてデータアプリケーションを簡単に構築します。もし複雑なUIが必要な場合はReactコードをカスタマイズすることで柔軟にUIを調整することができます。 作成したデータアプリケーションはビジネスチームに共有して、すぐに使用することができます。

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6. チームにシェアする

Morphでは、作成したデータアプリケーション、パイプライン、コード、可視化を簡単にチームメンバーと共有できます。これにより、チーム全体でのコラボレーションが促進され、効率的にデータ駆動型の意思決定を行うことができます。