import pandas as pd from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() df = pd.DataFrame(boston['data'], columns=boston['feature_names']) df.corr().style.background_gradient(axis=None)
2021-03-292016-06-07 IoTに対応するBIツールはここまで進化している -ウイングアーク1stインタビュー [PR]MotionBoard 帳票事業やBI事業を展開するウイングアーク1st社。 同社では、センサーやカメラなどから発生するデータをリアルタイムに可視化したり、従来のBIツールのように膨大なデータを蓄積・分析したり、地図や位置情報を活用するIoTサービス「MotionBoard」に力を入れているという。 今回、ウイングアーク1st株式会社 執行役員 BI技術本部 本部長 島澤甲氏、営業本部 クラウド営業統括部 統括部長 森脇匡紀氏、営業本部 クラウド営業統括部 アライアンスディレクター 武市真拓氏に話を伺った。 ー御社のIoTの取り組みについて教えてください。 島澤: IoTは、やりたいことが明確なお客様と、そうじゃないお客様の差が激しい領域かなと思っています
ビッグデータツールチェインのセキュリティはビッグリスク、あるいは、誰もHadoopをスクラッチからビルドする方法を知らない件について The sad state of sysadmin in the age of containers コンテナー時代のシステム管理者の惨状 システム管理は惨劇に見舞われている。現状は悲惨だ。 筆者は昔気質のシステム管理者に不満はない。システムの稼働を維持し、アップデートし、アップグレードする方法を知っている者達だ。 この憤りは、コンテナーと構築済みVMと、それらがもたらす、「信頼」や「アップグレード」の欠如による悲惨な惨劇に対するものだ。 例えば、Hadoopを見てみろ。誰もHadoopをスクラッチからビルドする方法を知っているようには見えないぞ。依存性とバージョンとビルドツールが悲惨なほどに絡まりあっている。 この手のイケてるツールの中で、古典的なmake
ウイングアーク1stは2016年3月30日、BI(ビジネスインテリジェンス)ダッシュボード「MotionBoard」の新版を発表した(写真1)。センサー情報などをリアルタイムに可視化する、IoT(Internet of Things)対応機能を搭載。スマートフォンの各種センサーの値をMotionBoardに送信するスマートフォンアプリも用意した。製造や物流、小売りなど、幅広い業界に売り込む。 「従来のBIツールは、一定期間蓄積したデータを可視化するものだった。だが最近は、センサーデータの異常などをすぐに知覚できる環境が求められている」(同社 BI技術本部 島澤甲本部長)。そこで、データをリアルタイムに解析し、可視化できる機能を開発した。データベースに蓄積された情報の差分を検知する方法のほか、機器やセンサーなどからMotionBoardが直接データを受け取ることも可能(写真2)。工場内の機器
Microsoft Japan Data Platform Tech Sales Team 土井 みなさま、マイクロソフトの Power BI と聞いて、どんなイメージを思い浮かべるでしょうか? Excel の凄いやつ。無償で使えるやつ。Office 365 の延長線上にあるもの。クラウドの BI。・・・。 などなど、さまざまなイメージがあるかと思います。そして、結局 Power BI って何なの?と思われる方もいらっしゃるかもしれません。 この記事ではわかりやすく Power BI とは何か、についてご説明致します。 マイクロソフトが提供する Power BI は主に以下の 3 つに大別ができます。 (ⅰ) クライアントPC上で動作する Excel Power BI Add-ins (Power Query, PowerPivot, Power View) (ⅱ) Excel Power
さて、唐突ですが皆さまの会社・部門は、どのくらいデータを活用していますか?データの活用度として、大きく3つにレベル分けしてみますので考えてみてください。 レベル1「現状把握」:経営層や部門長、営業担当に対し、売上などの過去実績を見える化 レベル2「現状分析」:各担当者自身が過去の実績を商品や販売チャネル、顧客属性などの様々な切り口で分析し、原因・対応策を探る レベル3「自動最適」:大量データから統計的に傾向を見出し、予測結果をシステムに反映 なぜこんな話をしたかというと、今回フォーカスする SSRS こと SQL Server Reporting Services は上記のレベル1、一般的に「見える化」と言われる部分を担うWebアプリケーションサーバー(但し、参照用途のみ)としてSQL Server に含まれています。データベースとWebアプリが同一製品の中に?と不思議に思われる方もいるか
Pythonで統計学を勉強するメリット 統計学を学ぶにあたって、Pythonを利用するメリットを確認しておきましょう。 近年の統計業務は、Pythonを使っ��アプリケーションで行うケースが増えており、Web上のノウハウや書籍が充実しています。これらを活用することで、統計学の知識が乏しい状態でも、Pythonを切り口として学習を進めやすくなっています。 煩雑な計算を省略できる Pythonは科学計算処理に必要なライブラリが充実しています。Pythonのライブラリには、統計で用いられる専門的な計算式が内包されており、基礎的な考え方さえ理解していれば、具体的な計算式を知らずとも実践的な統計を実行可能です。もちろん読書や座学でも学習は可能ですが、Pythonを利用することで「煩雑な計算の理解」に時間を取られずにすむため「統計を使ってできること」をダイレクトに理解し易くなるでしょう。 データが簡単に
コラムカテゴリー:データ分析 大企業様への“分析(BI:Business Intelligence)システム”の導入が落ち着きはじめ、そろそろ中堅・中小企業様への導入の波が押し寄せてくる予感がします。 しかし、いざ「分析(BI)システムを導入しよう!」と奮起した時に、皆様はどのようにプロジェクトをスタートしますか?「まぁとりあえず導入してみて…」と考えていると、せっかくの投資が“使われない箱”になってしまう可能性が高いです。 さて、今回のコラムでは、実際に分析(BI)システムプロジェクトの顧客コンサルタントとして携わっている私の実務経験から、分析(BI)システム導入の際の注意点を記載しました(全三回の連載を予定しております)。 これから分析(BI)システム導入をご検討される企業様、“プロジェクトが失敗する前に”是非ご活用ください。 そもそもBIって?(おさらいも兼ねて) 企業内の様々なデー
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