Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Tableau + Pythonとデータのあり方
Search
Kazuya Araki
October 21, 2019
Technology
2
110
Tableau + Pythonとデータのあり方
Tableauデータサイエンス勉強会 第4回 - 画像認識技術とBIの巻-
登壇資料
https://techplay.jp/event/750555
Kazuya Araki
October 21, 2019
Tweet
Share
More Decks by Kazuya Araki
See All by Kazuya Araki
Tableau事例紹介 / Tableau Case Study of Eureka
kazuya_araki_tokyo
1
520
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.3k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
250
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
48
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
41
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
110
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
kazuya_araki_tokyo
0
39
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
39
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
73
Other Decks in Technology
See All in Technology
ハッキングの世界に迫る~攻撃者の思考で考えるセキュリティ~
nomizone
12
4.5k
APIファーストで実現する運用性の高い IoT プラットフォーム: SORACOMのアプローチ
soracom
PRO
0
240
Developer Summit 2025 [14-D-1] Yuki Hattori
yuhattor
19
5.1k
室長と気ままに学ぶマイクロソフトのビジネスアプリケーションとビジネスプロセス
ryoheig0405
0
320
TAMとre:Capセキュリティ編 〜拡張脅威検出デモを添えて〜
fujiihda
1
110
Classmethod AI Talks(CATs) #15 司会進行スライド(2025.02.06) / classmethod-ai-talks-aka-cats_moderator-slides_vol15_2025-02-06
shinyaa31
0
170
目の前の仕事と向き合うことで成長できる - 仕事とスキルを広げる / Every little bit counts
soudai
22
5.8k
Fintech SREの挑戦 PCI DSS対応をスマートにこなすインフラ戦略/Fintech SRE’s Challenge: Smart Infrastructure Strategies for PCI DSS Compliance
maaaato
0
450
Kubernetes x k6 で負荷試験基盤を開発して 負荷試験を民主化した話 / Kubernetes x k6
sansan_randd
2
730
マルチモーダル理解と生成の統合 DeepSeek Janus, etc... / Multimodal Understanding and Generation Integration
hiroga
0
360
アジャイル開発とスクラム
araihara
0
160
スタートアップ1人目QAエンジニアが QAチームを立ち上げ、“個”からチーム、 そして“組織”に成長するまで / How to set up QA team at reiwatravel
mii3king
1
1.1k
Featured
See All Featured
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
63
7.6k
Adopting Sorbet at Scale
ufuk
74
9.2k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
229
18k
Chrome DevTools: State of the Union 2024 - Debugging React & Beyond
addyosmani
3
310
Building Your Own Lightsaber
phodgson
104
6.2k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
335
57k
ReactJS: Keep Simple. Everything can be a component!
pedronauck
666
120k
Principles of Awesome APIs and How to Build Them.
keavy
126
17k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
44
7k
Agile that works and the tools we love
rasmusluckow
328
21k
The Language of Interfaces
destraynor
156
24k
The Invisible Side of Design
smashingmag
299
50k
Transcript
Tableau + Pythonと データのあり方 Tableau データサイエンス勉強会第4回
About Me 荒木 和也 Kazuya Araki Knight of Tableau DATA
Saber 受託開発 -> パッケージ開発 -> 某HR Tech & 個人事業 Engineer -> Data Analyst / Data Enginieer / Data Archtect Love: Data Hobby: J-Rock, Snow Sports, PC Game, Board Game etc(100+) https://www.facebook.com/kazuya.araki.tokyo @kazuya_araki_jp https://note.mu/jedi_trickstar https://public.tableau.com/profile/kazuya.araki#!/
お話しすること 最近考えている、思っていることについて語ってみます。 (サイエンスよりは、エンジニアリングの与太話となります) • データとTableau(Desktop)の関係 • TableauとPython
お話ししないこと 10分では足りないので。 • PythonのHow • TabPyの細かい話(本当は語りたい)
データとTableau(Desktop)の関係
基本はETL(データパイプライン)の考え方
Tableau(Desktop)は優秀
優秀すぎるが故の罠
優秀すぎるが故の罠 例: 計算フィールド多すぎ問題 • 単純にパフォーマンスが劣化する。 • メジャーの視認性が悪くなる。 • メジャー名を正しく定義しないと使うときに困る。 •
計算式が正しくなかった場合のレビューがとても難しい。 ◦ レビュワーもCreatorユーザーでなければならない。 etc...
優秀すぎるが故の罠
優秀すぎるが故の罠 例: カスタムSQL • SQLが実行できるデータソースで発生しうる。 ◦ データマート構築が進んでいない場合。 ◦ サービズデータを無加工でデータウェアハウスに格納して いる場合。
◦ 総じて、データエンジニアリングが未熟なフェーズ。 • Tableau Desktopのウインドウだと視認性が良くない。 • SQLが正しくなかった場合のレビューがとても難しい。 ◦ レビュワーもCreatorユーザーでなければならない。 ◦ 計算フィールドと複合していると原因特定に詰む。 ◦ SQLを書いた本人ですらわからない場合もある。 etc... (フォーマッターかけて) 800行超あるSQL
気をつけないと痛い目を見る
構成を考えてみる🤔
最近の推しの構成
最近の推しの構成
役割分担と構成管理
データ加工とデータ可視化を分けた方がよさそう • データ加工 = SQL / Python / Tableau Prep
Builder ◦ GitHubでコードを管理する。 ▪ データ定義を残す。 ▪ 再現性を担保する(= 誰が使っても同じ結果になる保証)。 ◦ SQLはデータベース、SQLでできないことはPythonに任せる。 ◦ API系はPython。 ◦ Tableau Prepは可能性しかない。今後に期待。 ▪ ただし、Prep Conductorまで使うには別途追加料金が必要。 • データ可視化 = Tableau Desktop ◦ Tableau側はデータについて関与しない。 ◦ Tableauはデータ可視化にだけ、注力するようにする。
TableauとPython
Python IDEの構成 from あらき
TabPyの登場
Tableau内でPythonが記述可能に TabPy
リプレース可能? TabPy 🤔
一人Zen問答したメモ at 2019/10/01 • TabPyの位置付けは計算フィールドと変わらないので、データパイプライン を考えると、役割分担ができない。 • 一方で、TabPyは構築さえできてしまえばTableau内で完結するので、楽とい えば楽。 •
どちらが優れているかは現時点では判断できない。 • 少なくとも、2人以上が関わるようになった場合は、Tableau内であれこれや るよりも、ちゃんと思考開示して共有できるようにしないと属人化は進むだ ろう。 ◦ Citizen Data Scientists向け? ◦ Data Engineerをかかえている組織であれば、分業した方が効率は良い?
もう少し、ざっくばらんに 議論したいです ※背景画像はイメージです
まとめ • データとTableau(Desktop)の関係 ◦ データパイプラインを意識する = ツールに適した役割分担をする。 ◦ データ定義はTableau(Desktop)内で行うべきではない(のが個人的見解)。 ◦
なんでもTableau(Desktop)で解決しようとしない。 • TableauとPythonTabPy ◦ データパイプラインを意識すると、TabPyの導入意義が薄れてしまう(のが個人的見解)。 ◦ もう少し深掘りしていきたいです🙇
None