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
82
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
370
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
220
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
34
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
31
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
84
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
kazuya_araki_tokyo
0
30
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
25
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
57
Other Decks in Technology
See All in Technology
サービス開発を前に進めるために 新米リードエンジニアが 取り組んだこと / Steps Taken by a Novice Lead Engineer to Advance Service Development
nologyance
0
180
DDDにおける認可の扱いとKotlinにおける実装パターン / authorization-for-ddd-and-kotlin-implement-pattern
urmot
4
390
Git 研修 Advanced【MIXI 24新卒技術研修】
mixi_engineers
PRO
0
200
データ分析を支える技術 生成AI再入門
ishikawa_satoru
0
380
簡単に始めるSnowflakeの機械学習
nayuts
1
190
さらに高品質・高速化を目指すAI時代のテスト設計支援と、めざす先 / AI Test Lab vol.1
shift_evolve
0
190
Classmethod Odyssey 登壇資料
yamahiro
0
390
技術負債による事業の失敗はなぜ起こるのか / Why do business failures due to technical debt occur?
i35_267
0
190
Github Actions 로 Android 팀의 효율성 극대화
hadonghyun
0
160
成長期に歩みを止めないための創業期の開発文化形成
mayah
6
420
DevIO2024_レガシー運用からの脱却 -クラウド活用の実践事例とベストプラクティス-
jun2882
0
210
開発と事業を繋ぐ!SREのオブザーバビリティ戦略 ~ Developers Summit 2024 Summer ~
leveragestech
0
620
Featured
See All Featured
Raft: Consensus for Rubyists
vanstee
134
6.5k
Web development in the modern age
philhawksworth
203
10k
Exploring the Power of Turbo Streams & Action Cable | RailsConf2023
kevinliebholz
12
3.8k
The Psychology of Web Performance [Beyond Tellerrand 2023]
tammyeverts
24
1.8k
What’s in a name? Adding method to the madness
productmarketing
PRO
21
2.9k
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1362
200k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
63
4.2k
Leading Effective Engineering Teams 2024
addyosmani
3
300
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
304
110k
Pencils Down: Stop Designing & Start Developing
hursman
118
11k
Speed Design
sergeychernyshev
9
270
Ruby is Unlike a Banana
tanoku
96
10k
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