結論 Taskを管理するならSnowflake Python APIを使おう Snowflake Python APIとは Snowflake公式のPythonのオブジェクト管理ライブラリ「snowflake.core」のことです(Public Beta)。Snowflake Python Connectorとは全く別物です。 Snowflake Python APIを使用すると、Pythonコードを使ってSnowflakeのリソース(Table、Warehouse、Task、Snowpark Container ServiceのCompute Poolなど)を管理することができます。 本記事では、Snowflake Python APIを使ってSnowflakeのタスクとDAG(Directed Acyclic Graph)を管理する方法を詳しく解説します。これにより、Streamlit
こんにちは。ユアマイスターでプロダクトマネージャーをしています、稲垣といいます。 最近、業務でChatGPTを使いまくっているのですが、ちょっと個人的に感動する使い方を見つけたので紹介します(既に知ってるぞ!という方、すいません)。 プロダクト開発において、業務フローって必要になること多いですよね。でも書くの大変。Draw.ioとかFigmaとか便利なツールも出てるけど、それでも大変。 さあ、下記のようにプロンプトを書いてみましょう。 一般的な受注業務の業務フロー図を作りたいです。Mermaid Markdown形式で出力してください。 # 制約条件 - 「・」「?」は使用しないでください ChatGPTの出力結果のこれをコピーして、 Notionに貼りましょう(「コードブロック」を選択してください)。 「コード」を選ぶこの領域にペーストするすると・・・。 うおおおおお。 業務フローが自動
今朝は雨が降ったようで、久しぶりに涼しい朝を迎えられた菅野です。 前回の記事「日々のExcel管理を効率化するPythonスクリプトをChatGPTに作ってもらう」には多くの反響をいただきありがとうございます。 acro-engineer.hatenablog.com 前回は、Pythonスクリプトを生成することで、Excel管理の作業を自動化することを目的としていました。 ただ、エンジニアでない社員からは、以下のようなコメントをもらいました。 エンジニアではない人はPython実行もハードルが高い ChatGPTとExcelファイルだけで完結させてほしい ということで、今回はPythonスクリプトを意識することなく、ChatGPTのCode Interpreterのみを用いてExcelの集計・編集作業を行ってみます。 今回のテーマではGPT-4モデル、Code Interpreterを使
ビジネスの現状を把握し、さらにモニターし続けるためにダッシュボードなどを使ったBI(ビジネス・インテリジェンス)の仕組みを社内に導入したものの、社内ではあまり活用されていない、またはプロジェクトが途中で終わってしまったといった話をよく聞きます。 そこで、こちらの記事ではBI導入やダッシュボード作成プロジェクトを進めるときにぶつかることの多い問題、さらには、そうした問題を乗り越えてプロジェクトを成功に導くための5つのポイントを紹介します。 1. データの加工 ダッシュボードの作成プロジェクトに関わるタスクを考えると、真っ先に思い浮かぶのは、ダッシュボードに、どのようなチャートを入れるのかや、そのレイアウトをどうするかといったことです。 しかし、ダッシュボードの作成に関わるタスクを紐解くと、ほとんどの業務はダッシュボードに入れるチャートの作成にかかる時間ということになります。また、チャートの作
さて、この「接客」と「味」なのですが、どちらか一方しか改善できないとしたら、どちらを選びますか? 看板娘にもっと接客を頑張ってもらうか、また別の良いスタッフを募集するか、はたまたこれまで大事に守ってきたスープのレシピを変えるのか…いずれにしてもお金も時間も限られていますから、全部が全部の対策をとることはできません。 そんな時に使えるテクニックとして、相関係数と満足度から作る散布図グラフによって最も改善すべき要素を見える化する方法についてお伝えしたいと思います。 では、いってみましょう! 相関係数が最も高い要素を真っ先に改善すれば良い? まず前回までのおさらいなのですが、味、量、価格などの7つの要素と来店意向との相関係数を算出して、どの要素が「来店意向」との関係性が強いのか調べました。 と、このように相関係数だけを見ると、「接客」そして「味」の順に「来店意向」との関係性が強いんですね。 では
データアナリティクス事業本部 サービスソリューション部 サービス開発チームのしんやです。 Notionの直近リリースノートに「Mermaidっていうマークダウン構文がNotionで使えるようになったよ!」という情報が載っていたので、試してみた内容を軽くではありますが紹介したいと思います。 目次 Mermaidとは 実践 #1. フローチャート #2. シーケンス図 #3. クラス図 #4. 状態遷移図 #5. ER図 #6. ジャーニーマップ #7. ガントチャート #8. パイチャート #9. 要件図 まとめ Mermaidとは Mermaidとは、フローチャート、シーケンス図、クラス図、ガントチャート、およびgitグラフを生成するためのマークダウン構文です。 コードから良い感じのグラフを生成できるイメージについては下記動画を参照頂くと良さそうです。 実践 では早速実践してみたいと思いま
「市場」の動向だけでなく、市場の中身、顧客や満足度に至るまでを調査。データや数値のみでは計れない潜在的なニーズも察知・予測し、明確な目的と正しい手法で調査することで、正確なデータをビジネスに有効活用できます。
kintoneに無い、無料プランがAirtableにはある 有料プランのグラフや地図等の様々な機能がkintoneに比べて導入しやすい(画面上で[+]ボタン押すだけ kintoneは1テーブルごとに分かれるが、Airtableは複数のテーブルを1アプリとして管理出来る Airtableは英語のみ(日本語は扱える) APIのドキュメントはAirtableの方が解りやすい(自分のアプリのサンプルコードが生成される) kintoneみたいな1レコード毎の編集履歴、コメント機能があります iOSのアプリはkintoneよりAirtableの方が出来が良い AirtableのiOSのアプリにはkintoneには無いバーコードリーダーがある Airtableには帳票を作る機能がある(有料プラン)
Easily turn your data into stunning charts, maps and interactive stories. View examples. Engage your audience Create agency-quality data graphics and animated stories that bring your data to life. Empower the whole team Flourish is easy enough for anyone to use. Start with a template and drop in data. Embed, share, present Create seamless embeds, magical presentations, or engaging content for soci
(画像出典:FineReport) この動画は複雑なコードを必要とせず、簡単なBGMをつけるだけで、たったの十分間で仕上げました。 では、具体的な方法を2つ紹介します。以下の詳細な手順を見たら、誰でも作れますよ。一緒にやってみましょう! 方法一:Flourish Florishは多種多様なデータ可視化テンプレートを備えており、最も使いやすい可視化Webサイトと言われています。探したデータをテンプレートに書き込んで、スピード、色、アイコンなどを設定するだけで完成します。 手順が簡単です。まず、画面の右上にあるダイナミック棒グラフのテンプレートをクリックし、「Data」を選択してくだざい。そして、「uplode data file」をクリックし、これから使うデータをアップロードします。 テンプレートはもともとフォーマットが決まっています。上図のように、A列は指標名、B列は属性、C列は凡例のUR
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
ZOZO研究所の清水です。弊社の社会人ドクター制度を活用しながら、「社内外に蓄積されているデータからビジネスへの活用が可能な知見を獲得するための技術」の研究開発に取り組んでいます。 弊社の社会人ドクター制度に関しては、以下の記事をご覧ください。 technote.zozo.com 私が現在取り組んでいるテーマの1つに、「機械学習が導き出した意思決定の理由の可視化」があります。この分野は「Explainable Artificial Intelligence(XAI)」と呼ばれ、近年注目を集めています。 図.XAIに関連する文献数の推移(引用:https://arxiv.org/abs/1910.10045) その中でも今回はユーザに対するアイテムの推薦問題に焦点を当て、「なぜこのユーザに対して、このアイテムが推薦されたのか?」という推薦理由の可視化が可能なモデルを紹介します。 本記事の概要
CoreInkで作った、天気予報グラフのようなものを M5paperで作ろうと思います。 今回も本体を90度回転して使用します 下にグラフ、上に現在の天気など その他のスペースにいろいろ機能追加する予定。 今回は画面遷移なしで一つの情報のみをまず作ります デザイン X軸のラベルを置くの大変だった。 当初、draw.ioで書いてイメージしてから始めようとしてたけど、配置しながら微調整してたので、あまり意味がなかった。 グラフは1時間ごと2日分のグラフを作成表示。 3時間ごと5日分のグラフをタッチ操作で切り替えるようにする予定。 右上のウィンドウはM5paperの環境センサから取得した室温を表示。 週間予報を入れる予定。 日時の取得とバッテリー残量の取得◆日時は高度なブロックのNTPでネットから現在時刻を取得します ◆バッテリー残量はハードウェアのBatteryから取得できます ◆ブロックを繋
闇の魔術に対する防衛術 Advent Calendar 2020の三日目 はじめに データの可視化は非常に難しい。 まずデータの抽出が難しい ・データソースごとの整合性が取れているか ・取得したデータとソースデータに欠損が生じていないか ・SQL文を実行したサマリの結果が部分的に抜け落ちていないか。 その確認は時間的にも精神的にも苦痛。 しかし、苦労して抽出したデータも使い方で全くの無駄になる その例として「可視化や統計」部分に着目してお話をしようと考えた。 データの背景を知らない人には、データ可視化が歩み寄る手段になるし、伝えたい事をインパクトを伴って伝えられるなど非常にメリットである。 ※ただし 「可視化」の使い方によっては誤った理解をさせることも可能。 伝えたい事だけを正しいように見せる方法もあり、 可視化に詳しくない人に誤解を与えて自分の主張を通すこともできるかもしれない。 これは
時系列に沿ったデータを表示する事はTableauでならとても簡単に表示させる事が出来ますが、『ある期間に於ける数値を足し込んでいった値(累計値・累積値)を表示させたい』というケースも一手間加えるだけであっさり出来てしまいます。 当エントリでは累積値としてのグラフ表示(『バーンダウンチャート』の対義語...さしずめバーンアップチャートでしょうか?)について、サンプルデータを交えてご紹介したいと思います。 Burn-up versus Burn-down Chart 目次 サンプルデータの作成 グラフの累計値表示 まとめ サンプルデータの作成 割りかし身近なもので、数値の積み上げが意味を持ちそうなものとして、『野球の安打数』のデータを使ってみることにしました。日本プロ野球(NPB)及びメジャーリーグ(MLB)のデータは以下から上位ランキング者をピックアップしました。 歴代最高記録 安打 【通算
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