データ分析/最適化

AlteryxでPDF帳票出力ができますか?

はじめに

Alteryxでできます!

はじめまして、データアナリティクスチームのohsakaです。
ビッグデータ時代の現在、データ量の肥大化とデータフォーマットの多様化が進んでいます。
データ分析を行うためには、必要なデータを収集後に整形・加工し、分析のための前処理を行う必要があります。
こうした前処理を含むデータの準備は、データプレパレーション(Data Preparation)と呼ばれます。
データ分析業務において、最も時間がかかる作業が、データクレンジングを含むデータの前処理です。
一般的に「データ解析の仕事の8割はデータプレパレーション」と言われており、簡易化が望まれています。

本記事では、代表的なデータプレパレーションツールである「Alteryx」の、データの前処理と帳票出力機能を検証します。

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数理最適化のすゝめ

こんにちは、サービスデリバリーセンターのハガーです。

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2019』  13日目の記事です。

今回は最近私が仕事で行っている「数理最適化」について書きたいと思います。デジタルトランスフォーメーション(DX)による業務最適化への意識の高まりや、量子コンピューティングへの期待からか、「数理最適化」についても最近注目されつつあります。

数理最適化とは

「数理最適化」とは「ある制約が存在する中で、数ある答えの中から最も良いものを見つける」ための手法になります。昔からオペレーションズ・リサーチなどの分野で研究されてきました。

「数理最適化」が適用できる対象にはいくつか種類があるのですが、よく示されるのは以下のようなものです。

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Tableauのテスト自動化をSeleniumだけでやりたかった(が、Tableau JavaScript APIも必要でした)

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2019』7日目の記事です。

みなさんこんにちは。データアナリティクスチームの飯村北海です。

今年度も変わらず[PR]データ分析をやっていて、データ分析に関するセミナーを組織として2つ、「データ分析仕事はじめ」と「データ分析基礎 Tableauハンズオン」を開催することができました。

この準備などに追われてしまい、今年に入ってエンジニアブログを全く書いていない…ということに気づきました。ということで頑張って12月のアドベントカレンダーで何本か書きたいと思います!

書きましたので2本目です。さて、今日はTableauのテスト自動化について書きたいと思います。

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Tableau ServerでAWS CognitoとOpenID Connectを構成する

こんにちは、サービスデリバリーセンター(SDC)のn-satoです。

この記事は「CRESCO Advent Calendar 2019」の6日目の記事です。

Tableau ServerへのログインをAWS Cognito(以下Cognito)のホストUIを用いてOpenID Connectを構成する機会があったのでその時の実装を書いておこうと思います。

OpenID Connect認証連携はTableauのヘルプに導入要件や手順が書いてあるのでそれを参考にします。

※Tableau Server 2019.3で実施してます。

やること

  • Tableau Serverにユーザーを作成
  • Cognitoにユーザープールを作成
  • Tableau ServerとCognitoを連携する
  • ログインする

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「Tableau初心者と中級者の壁」LOD表現を理解するためのシートを作りました

こんにちは。データアナリティクスチームの【もりし】です。

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2019』 4日目の記事です。
本日は当ブログでも何回か紹介している「Tableau」というBIツールのノウハウを紹介します。

※Tableauって何?という方は、まずは公式の紹介動画見てみてください
https://www.tableau.com/ja-jp#hero-video

先日、Tableauをみんなで一緒に使いながら学ぼう!というセミナーの講師をしました。
TableauはUIを意識して作られているだけあって、初めて触る方も基本的にサクサク理解してくれました。「LOD表現以外」は…
LOD表現は他の関数とは違って、直感的ではなく難しいんですよね。

ということで「LOD表現を理解するためのダッシュボード」を作りました。
これでトレーニングすればあなたもTableau中級者!

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探索的データ分析ツールExploratory Publicを使ってみた

この記事は 『CRESCO Advent Calendar 2019』1日目の記事です。

みなさんこんにちは。データアナリティクスチーム(社内でほぼ唯一のRユーザー?)の飯村北海です。

今年度も変わらず[PR]データ分析をやっていて、データ分析に関するセミナーを組織として2つ、「データ分析仕事はじめ」と「データ分析基礎 Tableauハンズオン」を開催することができました。

この準備などに追われてしまい、今年に入ってエンジニアブログを全く書いていない…ということに気づきました。ということで頑張って12月のアドベントカレンダーで何本か書きたいと思います!

さて、今日のテーマは最近公開されたExploratory “Public“について使ってみたレポートをします。

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Googleデータポータル(旧データスタジオ)でお手軽電子カンバン制作!

こんにちは、UXデザインセンターの林です。

最近弊社(クレスコ)では、AI/RPA/データ分析などの技術セミナーを開催しています。
クレスコ本社の作業エリアには、セミナーの申し込み状況を伝える↓のようなカンバン(ホワイトボード)が設置されており、日々セミナー運営チームの手により更新されています。

が、集計+書き換えがなかなか面倒なようで、更新されずにしばらく放置されていることもしばしば…。そんなセミナー運営チームをサポートすべく、セミナーの申し込み状況が自動で更新される電子カンバン作りに挑戦しました。

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Tableau使いになるために知っておきたい3つのこと

システムズエンジニアリングセンターの つかじゅん です。Tableauをこれから始めたいと思っている方に向けて記事を書きました。

対象読者

  • データ分析に興味があり、何か初めてみたいと思う方
  • データ分析と言われても、何から始めていいかわからない方
  • BIツールを触ってみたいが、予備知識に不安がある方

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鉄道とグラフ理論 (2)

技術研究所のまつけんです。

先日、part 1として大回り乗車のルートを列挙するC++プログラムを作り、架空の路線図について実行してみました。今回は、実際の路線図で実行してみたいと思います。路線図については、前回も紹介したサイト (http://noritetsu.net/omawari/2015/03/sozai-download/) のものを参考にしました。

まず、比較的シンプルなものから実行してみましょう。仙台近郊と福岡近郊の路線図を簡略化して、隣接行列にしてみました(詳しくは、part 1参照)。見やすくするため、隣接行列の「ゼロ」になっている部分は空白としています。括弧が付いている駅は、乗り換えの余地が無い、分岐点になり得ない駅です。

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鉄道とグラフ理論 (1)

技術研究所のまつけんです。

先日、新しい趣味を始めました。「大回り乗車」です。これは「大都市近郊区間内のみを利用する場合の特例」(都市部に限り、実際の乗車距離ではなく、最短の距離で運賃を計算する (ただし、同じ駅を2回以上通ることはできない) という特例)を利用して、安い料金で長距離を移動してしまおうというものです。

例えば、東京駅から総武線で西船橋駅に行き、武蔵野線で西国分寺駅に出て、中央線で神田駅まで戻ってきても、改札から一度も出なければ、東京-神田間の料金140円しか掛かりません。改札から外に出ることは出来ませんが、車窓の風景を楽しむことが出来ますし、エキナカで食事や買い物をすることは出来ます。詳しいことは、Googleなどで「大回り乗車」を検索すると色々と出てきますので、そちらを参照していただければと思います。

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