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
96
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
480
Tableau事例紹介 & 課題共有
kazuya_araki_tokyo
1
1.3k
統計とは? @ICUHS
kazuya_araki_tokyo
0
240
License Management @BizReach, Inc.
kazuya_araki_tokyo
0
43
Art and Science of Visual Analytics Episode 0
kazuya_araki_tokyo
0
39
Art and Science of Visual Analytics Episode 1
kazuya_araki_tokyo
1
100
Art and Science of Visual Analytics Episode 2
kazuya_araki_tokyo
0
38
Art and Science of Visual Analytics Episode 3
kazuya_araki_tokyo
0
33
株式会社ビズリーチの紹介@Data Analyst Meetup Tokyo vol.8
kazuya_araki_tokyo
0
70
Other Decks in Technology
See All in Technology
Microsoft Azure全冠になってみた ~アレを使い倒した者が試験を制す!?~/Obtained all Microsoft Azure certifications Those who use "that" to the full will win the exam! ?
yuj1osm
2
110
プロダクト開発を加速させるためのQA文化の築き方 / How to build QA culture to accelerate product development
mii3king
1
270
ブラックフライデーで購入したPixel9で、Gemini Nanoを動かしてみた
marchin1989
1
540
マルチプロダクト開発の現場でAWS Security Hubを1年以上運用して得た教訓
muziyoshiz
3
2.4k
なぜCodeceptJSを選んだか
goataka
0
160
KubeCon NA 2024 Recap: How to Move from Ingress to Gateway API with Minimal Hassle
ysakotch
0
200
PHPからGoへのマイグレーション for DMMアフィリエイト
yabakokobayashi
1
170
podman_update_2024-12
orimanabu
1
280
Fanstaの1年を大解剖! 一人SREはどこまでできるのか!?
syossan27
2
170
オプトインカメラ:UWB測位を応用したオプトイン型のカメラ計測
matthewlujp
0
180
日本版とグローバル版のモバイルアプリ統合の開発の裏側と今後の展望
miichan
1
130
生成AIのガバナンスの全体像と現実解
fnifni
1
190
Featured
See All Featured
Design and Strategy: How to Deal with People Who Don’t "Get" Design
morganepeng
127
18k
10 Git Anti Patterns You Should be Aware of
lemiorhan
PRO
656
59k
Faster Mobile Websites
deanohume
305
30k
Building an army of robots
kneath
302
44k
Large-scale JavaScript Application Architecture
addyosmani
510
110k
Building Your Own Lightsaber
phodgson
103
6.1k
Bootstrapping a Software Product
garrettdimon
PRO
305
110k
jQuery: Nuts, Bolts and Bling
dougneiner
61
7.5k
Reflections from 52 weeks, 52 projects
jeffersonlam
347
20k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
40
7.1k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
17
2.3k
Practical Tips for Bootstrapping Information Extraction Pipelines
honnibal
PRO
10
810
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