翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # データ品質ルールを使用したルールセットの作成 次の手順では、ルールセットを作成し、データセットに適用する例を示します。*ルールセット*は、さまざまなデータメトリクスを期待値と比較する一連のルールです。その後、プロファイルジョブでこのルールセットを使用して、含まれるデータ品質ルールを検証できます。 **データ品質ルールを使用してルールセットの例を作成するには** 1. にサインインAWS マネジメントコンソールし、[https://console.aws.amazon.com/databrew/](https://console.aws.amazon.com/glue/) で DataBrew コンソールを開きます。 1. ナビゲーションペインから **DQ RULES** を選択し、**データ品質ルールセットの作成**を選択します。 1. ルールセットの名前を入力します。必要に応じて、ルールセットの説明を入力します。 1. **関連付けられたデータセット**で、ルールセットに関連付けるデータセットを選択します。 データセットを選択すると、右側に**データセットプレビュー**ペインが表示されます。 1. **データセットプレビューペインのプレビュー**を使用して、作成するデータ品質ルールを決定する際にデータセットの値とスキーマを調べます。プレビューでは、データに関する潜在的な問題に関するインサイトを得ることができます。 データベースなどの一部のデータソースは、データプレビューをサポートしていません。その場合、まずデータ品質ルールを検証せずにプロファイルジョブを実行できます。その後、データプロファイルを使用して、データスキーマと値の分布に関する情報を取得できます。 1. レ**コメンデーション**タブを確認します。このタブには、ルールセットの作成時に使用できるルールの提案が一覧表示されます。すべてのレコメンデーション、一部のレコメンデーション、またはレコメンデーションなしを選択できます。 関連するレコメンデーションを選択したら、**ルールセットに追加**を選択します。 これにより、ルールセットにルールが追加されます。必要に応じてパラメータを検査し、変更します。データ品質ルールで使用できるのは、*文字列*、*数値*、*ブール*値などの単純な型の列のみです。 1. **別のルールを追加** を選択して、レコメンデーションの対象ではないルールを追加します。ルール名を変更して、後で検証結果を解釈しやすくなります。 1. **データ品質チェックスコープ**を使用して、このルールの各チェックごとに個々の列を選択するか、選択した列のグループに適用するかを選択します。たとえば、データセットに 0～100 の値を持つ数値列が複数ある場合、ルールを 1 回定義し、これらの列をすべて選択して、このルールでチェックできます。 1. ルールに複数のチェックがある場合、**ルールの成功基準**ドロップダウンで、すべてのチェックを満たすか、基準を満たすかを選択します。 1. **データ品質チェックドロップダウンでこのルールを検証するために実行するチェック**を選択します。利用可能なチェックの詳細については、「」を参照してください[利用可能なチェック](profile.data-quality-available-checks.md)。 1. データ品質**チェックスコープの各列に個別**チェックを選択した場合は、列を選択します。 ****このチェックの列名を選択または入力します。 1. チェックに応じてパラメータを選択します。一部の条件は指定されたカスタム値のみを受け入れ、一部の条件は別の列への参照もサポートします。 1. 文字列**値のインクルード条件**などの列値をチェックする場合は、「合格」しきい値を指定できます。 **たとえば、値の 95% 以上が条件を満たすようにするには、しきい値**の条件**として*より大きい *を選択し、**しきい値**セクションの次のドロップダウンに*「（パーセント) 行*****」のままにする必要があります。または、*値が欠落している*条件が true の行を 10 行以下にする場合は、**条件**として*小なり*を選択し、**しきい値に **10 を入力し、次のドロップダウンで**行**を選択します。検証中に異なるサイズのサンプルを使用している場合は、異なる結果が得られる可能性があることに注意してください。 1. 必要に応じてルールを追加します。 1. **ルールセットの作成** を選択します。