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分析システムにR Markdownを組み込む

分析システムにR Markdownを組み込む

Tokyo.R #102で発表した内容のスライドです
ref) https://tokyor.connpass.com/event/262836/

Kazuhiro Maeda

October 22, 2022
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Transcript

  1. はじめに 所属 LINE Fukuoka株式会社 Data Scientist DataLabs - Senior Manager

    Data Science Team Machine Learning Team Data Engineering & Solution Team LINE株式会社 CDO Office 5 / 23
  2. Background KPIsを予測して可視化/レポート化するのを自動化 daily KPIを算出 算出したKPIスコアを用いてモデリング fitting, forecast レポート作成 各KPI指標をplot, table化

    関係者が閲覧できる、confluence Wiki上の適切な場所へレポートs区政 上記をすべて自動で定期的に実行できるようにする 詳細は「 R, Git, Droneを使ってconfluenceへのKPI予測レポートを自動化した話」を参照 8 / 23
  3. プロセスを意味のあるまとまりで分離 プロセスを大きく分割する 1. データ加工 2. モデリング 3. Rmd生成/加工 4. render/publish

    できるかぎり「疎」な結合にする ブロック別での開発をスムーズにするため 最適化のために必要(次のスライド) それぞれのブロックを差し替え可能にするため -> 1枚のRmdファイルで組まないこと 11 / 23
  4. 要件定義を忠実にRmdへ 使われないレポートは価値がない 価値 = ユーザーの期待に応えること ユーザーニーズをきっちりと把握すること そのうえで、R Markdownを設計する テンプレート化 Rmdの特徴はテンプレート化できること

    定常的/定型的なレポートがいい Rmdは基本テキストファイル(md) 普通にRから文字列をいじれる glue パッケージなどを利用して動的に書き換えると楽 18 / 23