Oakmark Bank のアナリティクスチームの一員として、顧客の通話データを複数の粒度で要約する依頼をよく受けます（例：エージェント別、チーム別、期間別の合計通話数など）。Sigma を使えば、このような多層的な分析をシンプルに行えます。 ここまでの学習内容に基づいて、Sigma がテーブル要素内での集計をどのように扱うかを最もよく表している説明はどれですか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この章では、Sigma をライブデータソースに接続し、Input テーブルでアドホックなデータをワークブックに追加する方法を学びます。行レベルの計算を行い、テーブルをグループ化・要約して、データを洞察が得られる形に整理します。ピボットテーブルを作成し、可視化のためのチャート作成も練習します。章の終わりには、Sigma でデータを探索・分析・操作するための基本スキルが身につきます。
現在の演習
Sigma でデータを取り込み可視化する方法を学んだら、次はインタラクティブ性を高め、効率よく構築する練習をしましょう。ページコントロールを使った動的でカスタマイズ可能なインタラクションを学び、ワークブック系統（lineage）を確認します。これは、ワークブック全体でデータソース、変換、依存関係をたどるのに役立つ強力な機能です。この章を通して、どんな受講者にもわかりやすく、対話的で信頼できる分析体験を提供するためのツールを身につけます。
最終章では、これまでの内容を統合し、洗練されたプロ仕様のワークブック設計を実践します。ワークブックのレイアウトのベストプラクティスを取り上げ、同期したコントロールでシームレスなユーザー体験を実現する方法を試します。さらに、他の人が閲覧できるようにワークブックを公開する方法も学びます。異なるユーザータイプの視点でワークブックをプレビューし、いつでも簡単にアクセスできるようにカスタムビューを保存する方法も習得します。章の終わりには、Sigma で強力かつ用途に合わせた洞察を、自信をもって共有できるようになります。
