SQLを記述してデータセットを探索し、インサイト（有用な情報や発見）をより素早く生成できます。ビジュアライゼーション（図表や可視化）とダッシュボード（データ監視画面）を構築して、生のデータを関係者にも分かりやすいストーリーに変えることができます。
Write SQL, explore datasets, and generate insights faster. Build visualizations and dashboards, and turn raw data into clear stories for stakeholders.
データに関する質問に答えます。単純な検索から本格的な分析まで対応します。 次のような場合に使用: - 単一の指標をすばやく調べたい - トレンドや数値の低下の原因を調査したい - 異なるグループ・期間を比較したい - 経営陣向けの正式なデータレポートを作成したい
インタラクティブなHTMLダッシュボード（グラフ・フィルター・表を備えた対話的な情報表示板）を構築します。ブラウザで開くだけで使用できる単独のファイルとして、経営層向けのKPI（重要業績評価指標）カードを含む概要表示、クエリの結果を共有可能なレポートに変換、チームの監視スナップショット（特定時点の状況）の作成、または複数のグラフと絞り込み機能を1つのファイ…
Pythonを使って出版品質の可視化グラフを作成します。 次のような場合に使用: - クエリ結果やデータフレーム（表形式データ）をグラフに変換したい - トレンド（時系列の変化）や比較に適したグラフタイプを選びたい - レポートやプレゼンテーション用の図表を生成したい - マウスオーバーやズーム機能を備えた対話的なグラフが必要
企業固有のデータ分析スキルを生成または改善します。アナリスト（データ分析担当者）の知識を抽出して活用します。 **ブートストラップモード** — 次のようなトリガーで起動: 「データコンテキストスキルを作成」「ウェアハウス用のデータ分析をセットアップ」「データベース用のスキルを作成するのを手伝って」「[企業名]用のデータスキルを生成」 → データベーススキ…
データセット（データの集合）の構造や品質、データに含まれるパターンを把握し、詳しく調べます。 **次のような場合に使用:** - 新しいテーブルやファイルを初めて見るとき - 空白データの割合や各列の値の分布を確認したいとき - 重複データや不自然な値など、データの品質に関する問題を発見したいとき - どの属性（見出し）と指標を分析すべきかを決めるとき
分析内容を共有する前に品質確認を実施します。方法論の妥当性、正確性、偏り（データの一方的な偏り）の有無を確認します。 **次のような場合に使用:** - ステークホルダー（利害関係者）への発表前に分析結果を検討する - 計算式や集計ロジック（処理手順）を抜き打ち検証する - SQLクエリ（データ抽出指示）の結果が妥当に見えるか確認する - 結論が実際のデー…
最適化されたSQLをベストプラクティスに従って作成します。 **次のような場合に使用:** - 自然言語で表現されたデータニーズをSQLに変換する - 複数のCTE（共通テーブル式）、結合、集約を組み合わせた複雑なクエリを構築する - 大規模で分割された（パーティション分割された）テーブルに対するクエリを最適化する - Snowflake、BigQuery…
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