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Amazon Redshift (日本語)
Amazon Redshift DatabaseからExploratoryに素早くデータをインポートすることができます。
Redshiftについて詳しく紹介したブログ記事はこちらです。

1. 使用するデータコネクションを作成する

この手順に従って、接続を作成します。

2. Redshift インポートダイアログを開く

データフレームの横にある「+」ボタンをクリックし、「Database Data」を選択します。
をクリックします。
Amazon Redshiftをクリックして選択します。

3. プレビューとインポート

実行ボタンをクリックすると、Redshift データベースから取得してきたデータを確認することができます。
問題ないようであれば、「インポート」をクリックしてExploratoryにデータをインポートします。

4. ランダムサンプルデータのクエリ

分析に適したサイズのデータからランダムにサンプルを取りたい場合があります。
md5関数を使って乱数を生成し、以下のように使用することでデータのランダムサンプルを得ることができます。
SELECT *
FROM airline_2016_01
ORDER BY md5('randomSeed' || flight_num)
LIMIT 100000

5. SQLでパラメータを使用する

まず、SQL データインポートダイアログのパラメータリンクをクリックします。
をクリックします。
次に、パラメータを定義し、[保存]ボタンをクリックします。
最後に、クエリ内の変数名を@{}で囲むと、以下のようになります。
select *
from airline_2016_01
where carrier = @{carrier}
を入力すると、以下のようなパラメータが表示されます。
のようになります。
詳しくはこちらのブログ記事をご覧ください。

6. AWSセキュリティグループの設定

データベース接続エラーが発生した場合は、AWSコンソールにアクセスし、Redshiftクラスタに関連付けられたセキュリティグループ(Inbound側に)にクライアントPCのIPアドレスが追加されていることを確認してください。

7. 実際の行数

パフォーマンスの観点から、クエリ全体を再実行しないと取得できない、実際の行数を表示しないようにしました。
それでもクエリの結果の実数を表示したい場合は、システム設定により表示させることができます。
そして、"SQLデータインポートダイアログで実際の行数を表示"を「はい」に設定します。
これにより、以下のように実際の行数が表示されます。

8. Rとdplyrを使ったAmazon Redshiftの探索的データ分析

ブログ記事R & dplyrによるAmazon Redshiftの探索的データ分析へのリンクはこちらです
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1. 使用するデータコネクションを作成する
2. Redshift インポートダイアログを開く
3. プレビューとインポート
4. ランダムサンプルデータのクエリ
5. SQLでパラメータを使用する
6. AWSセキュリティグループの設定
7. 実際の行数
8. Rとdplyrを使ったAmazon Redshiftの探索的データ分析