(あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian 統計屋。 データ解析やDMP開発、データ解析組織作りなどご相談ください。 主著：「データ解析の実務プロセス入門(amzn.to/3vgVTmS)」 プロフィール：engineer-lab.findy-code.io/jobs-in-statis… (あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian 飲食やアパレルなど、市場の先行きも不安でこのままだとスキルも身に付かず…って将来不安視されてる方にプログラミングやシステム開発を学ぶのお勧めしてる。 人手不足のIT系に転職するのもありだし、ドメイン知識活かしてその市場の開発を担うことでハッピーになるケースあるので 2022-01-16 15:36:44 (あんちべ! 俺がS式だ） @AntiBayesian あとこう言う話すると必ず「IT系も闇が〜」と言われるけど、この先闇しかない市場
はじめまして。Kyashでデータエンジニアリングを担当しているKyashデータマンです。この記事では、Kyash社内のデータ分析の基礎に関するドキュメントを紹介します。 Kyashでは、データエンジニアリング・ガバナンス・セキュリティなど様々な角度から、公正なデータの取扱いと活用を推進しています。従来は、一部の訓練された技術者がデータ分析を一手に担っていましたが、社内でもデータ活用のニーズも多く、その担当者に分析や集計の業務が集中するという課題がありました。 この課題に対して、データへの適切なアクセス管理を行い、そして適切なBIツールを導入することで、データを取り扱う人が自分でデータ分析・そして活用できるようになることを目指しています。アクセス管理には、個人情報やそれに準ずる機密データに対して、ポリシータグによるアクセス権のコントロール、そしてアクセス権のリネージなどのソリューションの導入
このように、可視化されたデータを連続して見せることによってファクトを伝えるのが、データ・ストーリーの手法です。 Ben Jones氏によるデータ・ストーリーについての解説と、彼が見出した7つの王道パターン データを伝える記事を多く出しているNYタイムズですが、彼らの新人記者向けの研修の資料では、データ・ストーリーについて詳しいBen Jones氏による以下の講演動画が紹介されていました。(講演のスライドはこちらから見られます。) 講演の内容について手短に解説します。Jones氏は当時(2015年)、データ可視化ツール大手のタブローソフトウェアでプロダクトマネージャーをしていました。(ちなみにタブローは、先月Salesforceに1.7兆円で買収されています。) ある日、タブローがいくつかの可視化されたデータを連続して見せる機能を公開したところ、ユーザーはそれを使ってさまざまなデータ・ストー
データ分析&データ視覚化のコンサルティングをしております、永田ゆかりと申します。 これまで2000人以上の方にデータ分析や活用の研修・トレーニング講師、企業への分析コンサルティングをさせていただいており、仕事をさせていただく中で必要な本を読み続けているうちに、気がついたらデータ分析領域の本を200冊以上読んでいました。 中でもデータビジュアライゼーション・視覚化の領域に関しては私自身の得意領域ということもあり、数多く読み込んでいます。 本記事では数多くのクライアントの方々との問題解決に役立った知識・ノウハウが書かれている良書をご紹介させていただきますので、是非最後までご覧ください。 データ分析における視覚化（ビジュアライゼーション）系のおすすめの本17選1 Storytelling with Data ⇒Amazonで詳細を見る 日本語版で刊行されたGoogle流資料作成術の原著です。 デ
データ分析基盤まとめ（随時更新）
はじめに データ分析基盤の資料を力尽きるまで追記していきます。 構成図にあるアイコンや記事の内容から技術要素を調べて記載していますが、不明分は未記載にしています。修正のコメント頂ければ助かります。 あと、この記事追加してっていう要望も歓迎いたします。 テンプレート 記事公開日 : 会社名（サービス名） データソース : データ処理 : アウトプット : 画像 URL 2025年 2024/03/14 : 株式会社エス・エム・エス（カイポケ） データソース : Amazon Aurora データ処理 : Datastream、BigQuery、dbt アウトプット : Looker Studio 2024/03/12 : 株式会社マイナビ データソース : SQL Server、Amazon S3 データ処理 : Embulk、Amazon MWAA、Apache Airflow、Snowf
Salesforce.comがBIツールベンダTableauを買収。「これまでにないほどSalesforceの分析機能は強化される」
Salesforce.comがBIツールベンダTableauを買収。「これまでにないほどSalesforceの分析機能は強化される」 Salesforce.comはTableau（タブロー）を買収することで両社が合意したことを発表しました。 Salesforce signs definitive agreement to acquire @Tableau! https://t.co/uHB021s35e Important: https://t.co/HMTWhHPxQa pic.twitter.com/0aA7L0myVt — Salesforce (@salesforce) 2019年6月10日 Salesforce.comは顧客管理や営業支援、マーケティング支援、ヘルプデスクなどさまざまなサービスを提供するクラウド企業。買収されるTableauは有力なBIツールベンダとして知られてい
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
Tableauによる最新版『可視化ベストプラクティス』〜Tableau Blueprint〜 #tableau | DevelopersIO
先日のブログでも紹介しましたTableau社によるベスト・プラクティス集『Tableau Blueprint』。 当エントリでは、その中から『可視化』の部分にフォーカスを当てたトピック『Visual Best Practices』に関してその内容をまとめて見たいと思います。 Visual Best Practices - Tableau 目次 はじめに ユーザー視点に立って考える コンテキスト 適切なチャートの選択 レイアウト 配色 タイトルと字幕 ツールチップ フォント ダッシュボードのサイズ ダッシュボードに対話性を持たせる パフォーマンス設計 まとめ はじめに ダッシュボードの究極的なゴールは『ユーザーが答えを簡単に導き出すことが出来る』ことと言えるでしょう。如何に見栄えの良い、美しいダッシュボードが出来たとしてもユーザーがそれを使って洞察を得て答えを見つける事が出来なければ何の役に
こんにちは、今年の1月に会員事業部から技術部データ基盤グループへ異動した佐藤です。先日、京まふ2019前夜祭イベントに参加するために人生で初めてピカピカ光る棒を買いました。 新卒で入社してから2年ほど分析作業をしていた身から、データ活用基盤を作る側へ立場を変えました。今回は新たに身を移したデータ活用基盤の外観を説明したいと思います。 2017年にも同内容の記事が投稿されていますので、当時との違いを中心に説明していきます。 外観図 以下が2019年10月現在におけるクックパッドのデータ活用基盤の全体像です。 クックパッドのDWH外観図 masterデータのインポートがMySQL以外にも複数種対応し始めたことと、PrismとSpectrum（S3＋Glue）周りと、Tableau Serverが大きな変更点となっています。2017年の図にDmemoはありませんでしたが、記事本文にある通り当時か
人気BIツール8つを詳細に比較【2022最新】
もちろん、上記とは異なる意見をお持ちの方もいるでしょう。しかし、自身の個別具体的な環境や経験においてはざっくりこのような印象です。以降、詳しく説明していきます。 2. すぐに分析を始められる「Power BI」 （公式Youtubeチャンネルから拝借） 120種類のデータソースに接続できるExcel、テキストファイル、各データベースなどのオンプレミスから、Azure、GCP、IBMなどのクラウドまで約120種類のデータに接続できます。 Excelベースの分かりやすいインターフェース誰もが使い慣れているExcelと同じインターフェースです。そのため、新しく何かを始める時によく起こる「どこに、なにがあるのか分からない」という状況には陥りません。 操作が簡単基本操作はドラッグ&ドロップとクリックのため、簡単です。 ビジュアライゼーションの表現力は高いPower BIは、他のBIツールと比べると、
BigQuery MLエンジンとTableauで実現する中古マンション取引額予測シミュレーションの実際 | 株式会社プリンシプル
BigQuery MLによる予測の全体像 機械学習を学ぶにあたり、その全体像が提示されていないことが妨げになっている気がしています。筆者も勉強中の身ではありますが、自分自身の学びの整理のためにも本記事を執筆しています。 本ブログ記事は、過度に詳細に踏み込まない代わりに、その全体像を提示することで、私と同様の学習者である多くのユーザーがBigQueryのMLエンジンを利用できるようになる（少なくともやってみようと思える）ことを目的としています。 全体像は以下の7ステップで説明できます。そのうち、純粋に機械学習周りの技術を使っているのは、3、4、5、6のステップであり、1、2は準備、7は検算です。 データの取得と整形 整形の完了したデータのアップロード モデルの作成 モデルの評価 特徴量の調整やモデルのオプションの調整 予測値の取り出し 検算 ① データの取得と整形 機械学習にはある程度まとま
累計参加者8,500名！ #DataEngineeringStudy の43スライドから学ぶ、データエンジニアリングの羅針盤 / 20220224
primeNumber主催イベント「01(zeroONE)」兼「DataEngineeringStudy番外編」の登壇資料です。掲載内容は収録時点の情報にもとづきます。 https://01.primenumber.co.jp/ https://forkwell.connpass.com/event/237704/
Google のデータ ビジュアライゼーションに関するマテリアルデザインの記事を Tableau 視点で読む - データ可視化のアイデア帳
先日話題になった、Google のデータ ビジュアライゼーションの記事が気になったので読んでみました。 material.io この記事はデータを可視化する際の基本的なセオリーから、個々のケースでの DO と DON'T が紹介しています。非常にまとまっている反面、英語であること、それなりの前提知識を必要とするなと感じたので*1 Tableau 的な視点から読んでみた感想をまとめていきます。 なお Tableau 視点ですので、Tableau にない思想やない機能については言及しません。訳してるように見える箇所も意訳ですので、正確性を求める方は元記事を読んでください。 Principle Type Selecting Charts 時系列変化を示す場合 棒グラフと円グラフ 棒グラフは異なるカテゴリーの時間による変化を示すのに使う 円グラフは時系列変化に使わない エリア チャート 積み重ねた
【オープンデータの仕様変更により現在更新停止中です】 マップ内をクリックすると、その地域における新規感染者・死者数の推移（7日間移動平均）が表示されます。 各国のグラフの縦軸は最大値を基に自動調整しているため、国ごとでスケールが異なる点にご注意ください。 【オープンデータの仕様変更により現在更新停止中です】 マップ内をクリックすると、その地域における新規感染者・死者数の推移（7日間移動平均）が表示されます。 各国のグラフの縦軸は最大値を基に自動調整しているため、国ごとでスケールが異なる点にご注意ください。
Googleのクラウド部門Google Cloudがビッグデータ分析を手掛ける米BI新興企業のLookerを買収する。買収総額は26億ドル。企業顧客のニーズに応える能力を強化し、AWSやMicrosoftに対抗していく狙いだ。 米Googleのクラウド部門Google Cloudは6月6日（現地時間）、ビッグデータ分析を手掛ける米BI新興企業のLookerを買収することで合意に達したと発表した。買収総額は26億ドルで、全額現金で支払う。取引は今年後半に完了の見込み。 Lookerは、2012年創業のカリフォルニア州サンタクルーズに拠点を置く非公開企業。BI（ビジネスインテリジェンス）、データアプリケーション、組込み分析のための統一プラットフォームを提供する。Buzzfeed、Hearst、King、Sunrunなど、Google Cloudと共通の顧客を350社以上抱えている。 クラウド市
Salesforce is buying data visualization company Tableau for $15.7B in all-stock deal | TechCrunch
Salesforce is buying data visualization company Tableau for $15.7B in all-stock deal On the heels of Google buying analytics startup Looker last week for $2.6 billion, Salesforce today announced a huge piece of news in a bid to step up its own work in data visualization and (more generally) tools to help enterprises make sense of the sea of data that they use and amass: Salesforce is buying Tablea
Tableauで”データ文化”を構築していくためのガイドライン『Tableau Blueprint』が公開されました #tableau #data19 | DevelopersIO
現在、独ベルリンでは『Tableau Conference Europe 2019』というイベントが開催されています。 日本時間の2019年06月18日夕方頃にはキーノートセッションが催されていた模様です。 #data19 Berlin keynote: @JamesEiloart takes the stage to look at how human culture was created and how we can use those traits to create a data culture within organizations. pic.twitter.com/4leUX8uJq1 — Tableau Software (@tableau) 2019年6月18日 内容的には新機能、直近開発対応中のバージョン2019.3に関するものが色々と発表されているようで興味深いので
trocco・BigQuery・Tableauを採用。アソビューがデータ分析基盤の再構築に挑んだ理由 - what we use（技術スタックデータベース）
はじめまして、アソビューでデータ基盤チームに所属している霧生です。 近年、モダンデータスタックの登場などによりデータ分析基盤は一層盛り上がりを見せています。選択肢も増えてできることが多くなった反面、どう構築していくか迷う場面も多いのではないでしょうか。今回はアソビューのデータ分析基盤の構成と現状の課題、将来的な改善をどう考えているのかなどを解説しますので、ご参考になれば幸いです。 現在のアソビューのデータ分析基盤アソビューは創業10周年を超えており、当然ながら今までもデータを分析して事業やサービスに役立ててきました。しかし、コードやインフラの継ぎ足しを重ねたことにより秘伝のタレのような状態と化してしまい、多くの課題が生まれています。そこで、アソビューではこの問題を解消するために、昨年から株式会社DATALEさんとともにデータ分析基盤の再構築を行いました。 データ分析基盤を構築するにあたり、
TechCrunch
[A version of this post appeared in TechCrunch’s robotics newsletter, Actuator. Subscribe here.] The last time I’d spoken with the NVIDIA at any length about robotics was also the last time we
AppFlow+Snowflake+Tableauで可視化する！クラメソ面白Slackチャンネル決定戦 | DevelopersIO
S3上のデータをテーブルにロードする 上記で設定したステージのデータをテーブルにロードします。file_formatには(type=json)を、from句には@ステージ名を指定します。 copy into json_notify_kusa from @cm_niino_s3 file_format = (type=json); select文を発行するとJSON形式でデータが格納されていることが確認できます。 JSONを可視化用に構造化する この一連の検証で一番感動したポイントです。無事にデータをロードできたものの、JSON形式のままではTableauでの可視化ができません。データ加工ツールに接続したり整形のためのプログラムを書いたりしなくても、クエリを書くだけでJSON形式のデータを集計に必要な項目のみ抜き出して簡単に構造化することができるんです。そう、Snowflakeならね。 一例
【祝】スーパー玉出がPayPayに対応したのでスーパー玉出ダッシュボードを改修しました #Alteryx #Tableau | DevelopersIO
こんちは。DA事業本部@大阪オフィスの玉井です。 みなさん、ついにスーパー玉出（の一部店舗）がPayPayでの支払いに対応しました。というわけで、以前作成したスーパー玉出ダッシュボードに「PayPayが使えるかどうか」のフラグデータを追加したので、その作業経緯をここに記します。 スーパー玉出ダッシュボードについて スーパー玉出のPayPay対応について きっかけは弊社大阪オフィスのSlackチャネル。 なぜ玉出の情報が会社のSlackで共有されるのかはよくわかりませんが、そのニュースを見た私は2秒で玉出のHPにアクセスしました。そして店舗情報を見ると… 対応してた。 しかし、まだ対応しているのは一部の店舗のみ。これは対応している店舗としていない店舗がひと目でわかるように、以前作成したスーパー玉出ダッシュボードにデータを追加しないと大変なことになるのは火を見るより明らかでした。 PayPay
dbtのモデルとTableau上で使われているWorkbookの依存関係をexposureで表現して、データ管理を効率的に行なおう - yasuhisa's blog
3行まとめ dbtのジョブが失敗した際やテーブルの廃止検討の際に、BI上のどのダッシュボードで利用されている(データリネージ)か知るのは重要です TableauのGraphQLのAPIからWorkbookとBigQuery上のモデルの埋め込みの関係を知ることができます dbtのモデルとTableau上で使われているWorkbookの依存関係をexposureとして出力するスクリプトにより、dbtのジョブの失敗やテーブルの廃止がTableauのダッシュボードに与える影響などを調べやすくなりました 3行まとめ 背景 課題: dbtのexposureとしてダッシュボードを手動で記入し続けるのは難しい 解決方法: TableauのGraphQLのAPIを使い、 dbtのexposureを自動生成する 発展的話題 背景 業務において、DWHやデータマートの生成にdbtを、BIツールとしてTablea
Spotify API、Alteryx、Tableauで弊社の二次元社員「めそ子」がリリースした楽曲を徹底分析する #Alteryx #Tableau | DevelopersIO
はじめに おはようございます。DI部@大阪オフィスの玉井です。 唐突ですが、先日、弊社の二次元社員である「めそ子」が歌手デビューし、アルバムをリリースしました。 クラスメソッド、公式キャラクター 「めそ子」のデビューアルバム 「虹色メソッド」配信を開始！｜プレスリリース｜クラスメソッド 二次元社員めそ子ーズ、「虹色メソッド」を配信開始｜THE MAGAZINE ■4月28日配信「虹色メソッド」 について デビューアルバム「虹色メソッド」では、音楽コンテストサービス「CREOFUGA（ https://creofuga.net/ ）」にて2018年10月より開催した「めそ子ンテスト」で募集した楽曲604曲の中から採用した6曲を収録。音楽クリエイターとのコラボレーションによって、「初代めそ子： 彩木あかり」と「2代目めそ子： 花咲ひさき」それぞれのテーマ曲2曲に加え、デュエット1曲、めそ子公式
【使い方解説】GoogleデータポータルとTableauを使って開発ブログのアクセス解析してみた。 - GMO Research & AI Tech Blog
【使い方解説】GoogleデータポータルとTableauを使って開発ブログのアクセス解析してみた。 2021.01.29 技術 Tableau, データ分析 システム部でデータ可視化を担当しているのまちです。 今回は今まさにお読みいただいているGMOリサーチの開発ブログのサイトがどのくらい集客できているのか？ について、BIツールであるTableauとGoogleデータポータルを使って実際にデータ分析してみた話をしようと思います。 また、データの入手元としてGoogle AnalyticsとGoogle Search Consoleを使用しました。 そもそもこの分析をしてみようと思った理由ですが、当ブログの管理人であるちはっぴーがサイトの効果測定のためにページプレビュー数を毎週スプレッドシートに手入力しているらしいという話を聞き（Techといえど分析は意外とアナログな実態）ダッシュボードを
【書評】Tableauを使って機械学習の効率を上げよう「Tableauで始めるデータサイエンス」 | DevelopersIO
先日、ご縁があって「Tableauで始めるデータサイエンス」を株式会社秀和システム様からご献本いただきましたので紹介エントリーを書こうと思います。 （ご献本いただきまして、誠にありがとうございます） 実際に読んでみて、「Tableau使うと可視化が楽にいい感じにできるし、機械学習の工程では可視化は重要だしで相性がいいんだなぁ」と何回も思わされました。 内容としては「Tableau、Pythonの基本的な使い方」や「機械学習をするにあたっての考え方や進め方」、「実際のデータを使った実践例」が懇切丁寧に解説されており、「Tableau、Python使ったことない...。けど機械学習に興味ある」、「機械学習に興味がある」、「機械学習は既にやっているけど、可視化部分を効率化＆高品質化する方法を知りたい」といった方にオススメです。 ページ数が多いのですが、それは「画像や図をふんだんに使って直感的に解
小売にはびこる「悪しき先入観や現場主義」をぶっ壊せ！ データドリブンなグッデイ三代目社長は、何と戦ってきたのか：長谷川秀樹の「IT酒場放浪記」（1/4 ページ） 社長が自らが先頭に立って統計学を学び、データドリブンな経営を目指す――。そんな取り組みをしているのが、九州北部を中心にホームセンター66店舗を運営する「グッデイ」の三代目社長 柳瀬隆志さんです。10年間の成果はどんなものなのか？ メルカリのCIOを退任し、「プロフェッショナルCDOの道を切りひらく！」と宣言した長谷川秀樹氏が、酒を酌み交わしながら語り合う本対談。今回は、何を食べてもおいしい博多にやってまいりました。 ゲストは、北部九州・山口を中心にホームセンター65店舗を運営する「グッデイ」の三代目社長 柳瀬隆志さん。独学で統計分析ツールのRや、プログラミング言語のPythonを習得し、社員とともにデータドリブンな経営を目指してい
わかりづらいTableauの価格体系を解説。3つの料金プランの違いとは？ #2 | Web担編集部がゼロから学ぶ、Tableau「BI講座」。半年で資格合格を目指す！
木田： まず、Tableauの製品としては「Tableau Desktop」「Tableau Prep Builder」「Tableau Server」の3つがあります。そして、チーム＆組織向けに「Tableau Creator」「Tableau Explorer」「Tableau Viewer」という3つの料金プランで、これらのソフトを提供しています。ホントわかりにくいですね（笑）。 名称だけだと、なにがどう違うかわかりにくいと思いますが、各製品の役割としては、「Tableau Desktop」がPCにインストールし、データのビジュアライズや分析をするためのソフト、「Tableau Server」がダッシュボードの保存や、データの自動更新を行うサーバー側ソフトになります。Googleアナリティクスへの接続はTableau Desktopで行い、作成したViz（Tableau Deskto
COVID-19 Data Hub
Yes, I would like to receive marketing communications regarding Salesforce products, services, and events. I can unsubscribe at any time. By registering, you confirm that you agree to the processing of your personal data by Salesforce as described in the Privacy Statement. By submitting this form, you acknowledge and agree that your personal data may be transferred to, stored, and processed on ser
株式会社ビヘイビア(本社: 東京都目黒区、代表取締役CEO: 河又 翔平)は、チャット時代のダッシュボードツール「PushBoard」の無料事前登録を受付開始しました。 ### 無料事前登録に申し込む ### https://share.hsforms.com/1NTTDmTVbSGqhoRH8w2EWLA3ccuo?utm_source=prtimes&utm_medium=pressrelease # チャット時代のダッシュボード、PushBoard 「チームの重要KPIをCSVで送っても誰も見てくれない…」その悩み、PushBoardが解決します。 PushBoardなら、グラフが直接チャットに画像で届くから、毎日目に入る。 # 目的に合わせて選べるグラフ 棒グラフ、円グラフ、スコアカードからヒートマップなど、グラフの表現方法は自由自在。 目的に合わせて適切な表現を選ぶことができます
「Tableau等のBIツールよりも使いやすいぜ！」を自負するオープンソースのRATHを使ってみる｜hima2b4
PyGWalker だけでも驚くほどすごい！のですが、これだけにとどまらず、オンライン上でも 多次元データの可視化や探索的データ分析（EDA）の自動実行ができる RATH というツールを、同じ作者が公開されていることを知りました。 これまでチマチマとグラフ化していたのは何だったんだ・・・と嘆くのはやめ、とにかくどんなものかみようという記事です。 RATH動作画面 https://docs.kanaries.net/jp/rath/tutorials/mega-auto-data-exploration より RATHってどんなツール？ RATH は、かなりできることが多く、何であるかを表現するのは簡単ではありませんが、公式 では『探索的データ分析のための次世代拡張アナリティクスエンジン』とされています。 RATHは、次世代の自動化された探索的データ分析（Autoamted Explorat
データに溺れかけている世界を その剣で守り導く救世主 データを通して世界を理解し、それを人に正しく伝える努力を怠らず、 人の心を動かし、行動を促す。これがDATA Saberである。 かつてMaster KTのもと開催されたDATA Saber Boot Campを卒業した者に与えられた称号。 このプログラムはデータドリブン文化を広めるための包括的な知識を３か月の短期間で体得する過酷な試練であった。 DATA Saber認定制度は８回にわたるBoot Campの終了後、 その意志を継ぐ卒業生105名のDATA Saberの手により作り上げられた独自の認定プログラムである。 認定制度発足以後、データドリブン文化をもたらすという意志を心に刻み活動を続けるすべてのDATA Saberの尽力により、 現在では1200名を超えるDATA Saberが誕生し、今も広がり続けている。 試練を乗り越えたD
Salesforce Signs Definitive Agreement to Acquire Tableau
World's #1 CRM and #1 analytics platform come together to supercharge customers' digital transformations Combination to accelerate Salesforce's opportunity in the $1.8 trillion digital transformation space Customers will be able to unlock even greater value from their data to drive smarter business decisions and more intelligent customer experiences Tableau will be positioned to further its missio
この記事はテックタッチアドベントカレンダー23日目の記事です。 分析チームでエンジニアリングマネージャーをしている takeshi です！ 入社して1年が経過しました。 今回は、分析チームの日々の業務の中で活躍してくれているRedashとTableauについて、経験したことを紹介したいと思います。分析関連の業務をされている方に、少しでも参考になれば幸いです。 RedashとTableauとは Redashの場合 Tableauの場合 RedashとTableauを比較して シンプルな比較 データ接続 変数利用 Redashの場合 Tableauの場合 複数データソースを結合して扱う Redashの場合 Tableauの場合 大量データの扱い Redashの場合 Tableauの場合 実行ファイルの管理のしやすさ Redashの場合 Tableauの場合 探索的分析 redashの場合 Ta
こんにちはあるいはこんばんは。村山(X id:muraweb_net)です。 JADE Advent Calendar 2023 4日目の記事です。今年はJADEでは、Advent Calendarをやっておりまして、今後も色々な記事が公開される予定みたいです。楽しみですね。 adventar.org さて、私はカレンダーに登録してみたものの書くネタ選びに迷っている中、公開日の前日になってしまいました。年末で切羽詰まる中、私にてサッと用意できるのは分析ネタだろうと思い、年末によくある今年のブログ記事の振り返りをデータから見てみることに決めました。キミにきめた！ (このネタなら来年のAdvent Calendarでもこすれるぞー) JADE全体のブログ記事を振り返ることははきっと他の誰かが行うかと思いますので、村山が執筆した記事にフォーカスしてデータを掘っていきます！ 2023年に村山が執筆
こんにちは。データアナリストの卵、渡辺です。デジタルマーケティングエージェンシーにて、GA4を中心としたWebサイト分析業務に従事しております。 GA4データの可視化をするためのBIツールとしては、無料かつ、Google関連サービスとの接続がしやすいLooker Studioを用いるケースが多いと思います。しかし、グラフ描画の自由度や利用できるコネクタの種類についてはTableauのほうが優れているため、今回TableauでのGA4データの可視化を行ってみました。 結論としては、記事執筆時点ではTableauのGA4コネクタでデータの可視化を行うのは難しく、BigQueryを経由したデータのつなぎ込みが必要と考えています。 GA4データのつなぎこみ方法：2023/8/25時点ではBigQuery経由が現実的 GA4のデータをつなぎこむ基本的な方法は、TableauのGA4コネクタを使うか、
米Tableau Softwareは2020年6月2日、企業向けデータ分析プラットフォーム／BIツールのSaaS版「Tableau Online」を提供するデータセンターとして、新たに日本リージョン（東京）とオーストラリアリージョン（シドニー）を開設し、サービス提供を開始したことを発表した。国内リージョンの使用によってパフォーマンス（レイテンシ）改善が見込めるほか、データレジデンシー（国内保存）規制のある業界での導入も可能になる。 また同日には、Tableauプラットフォームの最新版となる「Tableau 2020.2」リリースも発表された。記者説明会に出席したTableau Software カントリーマネージャーの佐藤豊氏は、“アフターコロナ”や“with コロナ”の時代にはDXだけでなく「データトランスフォーメーション」も進むだろうと語り、今回の発表は国内におけるその動きを後押しする
Tableau入門: 無料のTableau Publicを触ってみましょう | Tableau-id Press -タブロイド-
Truestarたまるです。 今回はまだTableauを触ったことがない方向けの記事です。 Tableau(タブロー)について、名前くらいは聞いた事がある方は多いかと思います。 ざっくりいうと、GUIで操作する集計・可視化ツールといった感じでしょうか。 もしSQLや他の言語が自在に扱える方であっても 集計と可視化が簡単に実行できるので、お使い頂くメリットはあるかと思います。 興味はあるけど今の環境では導入していないし… という方はまずこの記事をお読み頂けると Tableauってこんな感じか、というのが体感できるように書いてみました。 まず、Tableauの製品ページでは、Tableau Desktop,Server,Prep,,, などの製品群が紹介されていますね。 https://www.tableau.com/ja-jp/products Desktop(Tableau、と言ったら一般
今回のブログでは Tableau Prep 使用した効率的なデータ加工についてお伝えします。 多くの方が、Tableau Desktopで使用するデータソースを作成する際、多くの方が下記のような手段を使ってデータを整形しているのではないでしょうか。 Tableau Desktop で（表計算関数や LOD 計算を用いて）なんとか頑張る エクセルでデータの前処理を頑張る IT 部門に依頼する（ SQL 文を開発してもらう） これらの手段はデータソース整形の基本ではあります。しかし、Tableau上級者でないケースや、一部の人しかメンテナンスができず不便、使いたいときにすぐにデータソースを使えないといった問題が生じ、業務が非効率になってしまうことがあるかと思います。 そんな時、「 Tableau Prep 」を使用することでデータ加工の幅が広がり、データソース整形を効率化できます。 今回は「T
前提 本記事では、BIツール導入の際に考慮した方が良いポイント（比較軸）を紹介します。 投稿者が業務で実際に使っており、お手頃価格で導入可能という観点で、以下３つのBIツールに比較軸を当てはめてみて、各々のユースケースを考えます。 Tableau GoogleDataPortal Redash (※比較軸とBIツールの対応表は細かいので最後の章にしました。) (※他のBIツールも、使用次第追加していきたいと思います。個人的にLookerは試してみたいものの。。。) モチベーション BIツール導入に良く関わるので、BIツールを完全に理解した！時点での知見を整理しておきたい。 BIツール導入に関する議論に向けて、自分の考えをまとめておきたい。 特に、直近の「2020/2/20に#1 BIツール徹底討論」など。 内容 用語集（一部のみ） 登場人物 一般ユーザ 一般ユーザは、作成されたダッシュボー
![[各論]BIツール導入のための比較軸をまとめてみた。 - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/71c6a27132c5d9b68d93d13c358229cf1b8a0b99/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-9f5428127621718a910c8b63951390ad.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTkxNiZ0eHQ9JTVCJUU1JTkwJTg0JUU4JUFCJTk2JTVEQkklRTMlODMlODQlRTMlODMlQkMlRTMlODMlQUIlRTUlQjAlOEUlRTUlODUlQTUlRTMlODElQUUlRTMlODElOUYlRTMlODIlODElRTMlODElQUUlRTYlQUYlOTQlRTglQkMlODMlRTglQkIlQjglRTMlODIlOTIlRTMlODElQkUlRTMlODElQTglRTMlODIlODElRTMlODElQTYlRTMlODElQkYlRTMlODElOUYlRTMlODAlODImdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZ0eHQtY2xpcD1lbGxpcHNpcyZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTgzYmFjN2ViYTQ1ZjczM2JjMDY3YzA4NWZhMThlOGRj%26mark-x%3D142%26mark-y%3D112%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTYxNiZ0eHQ9JTQwdG9tb193aWxsJnR4dC1jb2xvcj0lMjMyMTIxMjEmdHh0LWZvbnQ9SGlyYWdpbm8lMjBTYW5zJTIwVzYmdHh0LXNpemU9MzYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3Amcz1iM2RjMTU4NjdjZGVkM2I1MDE3OTg5NDMwODBiOGM3NA%26blend-x%3D142%26blend-y%3D491%26blend-mode%3Dnormal%26s%3D0d5c9d025ff1328ac61cb6b9bd5d5564)
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