可視化ツール

前々回からの続きものです．こんなのの作り方を公開していきます． drive.google.com 今回はグラフのx, y軸などを調整する部分を作成します． 目標 開発環境 グラフの設定項目の作成 軸や色分けなどを選択できるプルダウンを配置する 表の列名をプルダウンに自動で反映させる ドロップダウンで選択したパラメータをグラフに反映させる 軸の高度な設定の反映 次回 目標 下図の赤枠部分を作成します． 今回作る部分 開発環境 初回から追加ありません．Pythonでpandasとdashをインストールして下さい． グラフの設定項目の作成 軸や色分けなどを選択できるプルダウンを配置する x, y, …

前回からの続きものです．こんなのの作り方を公開していきます． drive.google.com 今回は表中のデータをグラフ化する部分です． 目標 開発環境 アプリ作成 グラフ描画エリアの確保 表中のデータのグラフ化 次回 目標 下図の赤枠部分を作成します． 今回作成する部分 開発環境 前回の通りです．Pythonでpandasとdashをインストールして下さい． アプリ作成 グラフ描画エリアの確保 次のコードを追加してグラフ描画エリアを作成します． グラフ本体のdbc.Col(dcc.Graph(id='graph'))を2つのdbc.Col(width=0)`で挟むという一見無意味なレイアウ…

こんなのを作りました． drive.google.com できることは 複数のcsvを開いてデータを表示する(後から追加も可) グラフ(散布図，折線，棒，円，ヒストグラム，散布図行列)を描ける 散布図と折線のグラフは3次元も描ける 軸を常用対数に変換 表示したデータの内，選択したデータやフィルターした結果のみをグラフに反映 不要な列の削除 色，点や線の形状，行，列でデータを区別 グラフのサイズ変更 です．最初に測定条件や要約情報が記載された後に，測定値が続くタイプのcsvを念頭に置いています． csvの例 測定装置からcsvで取り出したデータはほぼ間違いなくこの形式で，グラフ化する前に一手間必…

目次 目次 はじめに CloudWatch Logs Insightsとは 主なクエリコマンド AWS構成 事前準備 ログの形式はJSONで ロググループ ロググループで絞り込み サンプルクエリ ①特定ユーザーを除いた特定期間のアクセス回数を知りたい クエリ 結果 ②特定ユーザーを除いたユニークユーザ数を知りたい クエリ 結果 クエリを作成するのが面倒な時は 料金 おわりに はじめに NTTドコモ サービスイノベーション部の外山です。 普段の業務では、お客様の行動データを特定の形式でタイムライン化したデータマート「CX分析基盤」の普及活動を行っています。CX分析基盤を活用すると、サービス改善や…

はじめまして、広告事業本部でアプリケーションエンジニアをしている24新卒の龍溪です。 入社してから早くも9か月が経ち、時の流れの速さを痛感しています。 本記事では、Ruby on Railsで使われていないコードを発見するためにCoverbandというGemを入れた話について紹介しようと思います。 背景 Coverband とは Coverband の設定 Tips Web UI に認証をかける 計測結果の収集頻度 計測対象のディレクトリの追加 Coverband と Amazon ElastiCache 実際に運用してみて おわりに 背景 私たちのチームでは、Ruby on Railsを使っ…

aptpod Advent Calendar 2024 12月13日の記事を担当します、ソリューションアーキテクトの門脇です。 今回はintdash を活用し、取得した時系列データの分析にフォーカスします。簡易的な例として計測データの傾向を可視化するための分析ボード 構築手法を共有します。 そして計測から分析可視化までのプロセスを自動化します。 今回の要件 概要構成 intdashとは？ intdash Motionとは？ 分析ボードの構築プロセス intdash APIを使ったデータ取得 データ分析 データアップロード 分析ボード作成 結果とメリット おわりに

概要 手順 アクセスしてみる まとめ 概要 Well-Architected IaC (Infrastructure as Code) Analyzer（以下、W-A可視化ツールと記載します） を使用してみます。 github.com W-A可視化ツールは、IaCファイルがWell-Architected Framework に準拠しているかを確認することができます。 仕組みとしては、生成AIサービスであるBedrockを用いて、IaCファイルのコードとWell-Architectedに記載された内容を比較/評価します。 手順 GitHubのサイトにも手順は記載されていますが、おおまかな記載に…

2024年12月11日に、QYResearchは「MIS可視化ツール―グローバル市場シェアとランキング、全体の売上と需要予測、2024～2030」の調査資料を発表しました。本レポートは、MIS可視化ツールの世界市場について分析し、主な売上、動向、市場規模、主要企業の市場シェアとランキングに焦点を当てています。また、地域別、国別、製品タイプ別、用途別の分析も行っています。MIS可視化ツールの市場規模を2019年から2030年までの売上に基づいて推計と予測しています。定量分析と定性分析の両方を提供することで、企業がビジネス成長戦略を策定し、競争環境を評価し、市場位置を分析し、MIS可視化ツール関連…

＜えいごせんせい Advent Calendar 2024企画＞ 10日目。またお前か。ナハハ。映画もいいけど、ツールもね！（おせちもいいけど、カレーもね！風）って感じで。 普段からICTツールや便利なデジタル教材を探して試すのがちょっとした趣味。 新しもの好きに見られがちだけれども、システム管理の経験から、実は安定稼働とシンプルな運用を一番大事にしている。 コロナ期から本格的にオンラインレッスンを始めることに。対面のよさ、オンラインのよさ、それぞれにあるけれど、自分の腕の長さ（＝できる範囲）をちゃんと見極めながら、オンラインの強みを使って新しい価値を生み出したいなあと思う。 オンラインレッス…

こんにちは、NTTコミュニケーションズの現場受け入れ型インターンシップ2024に参加した大学2年生の大堀です。X（旧:Twitter）では@LimitedChan（限界ちゃん）というハンドルネームでサイバーセキュリティに関して活動しています。 普段は大学で情報系の学習をしながら、個人的に脅威インテリジェンスをはじめとしたサイバーセキュリティに対して興味があり、さまざまな学習に取り組んでいます。 2024年8月26日〜9月6日までの2週間、「脅威インテリジェンスを生成・活用するセキュリティエンジニア/アナリスト」としてNetwork Analytics for Security（通称:NA4Se…

ISUCON 14 に id:utgwkk, id:wass80 と「ミレニアムサイエンススクール」というチーム名で参加した。 結果は 28875 点で 22 位！去年は fail して最下位だったので反省を活かすことができたのでは？ 一昨年に Kibana / Elasticsearch / Filebeat で解析環境を組んでサクセスしていたが、今年は OpenTelemetry (Otel) をベースにモニタリング環境を作り直し、バックエンドは ClickHouse、フロントは Grafana の構成でやってみた。これがなかなか良かったので紹介。 コンテスト当日のアプリ改善周りは utg…

Amazon OpenSearch Serviceとは 旧Amazon Elasticsearch Service Apache License2.0のもと提供されていたElasticsearch7.10.2およびKibana7.10.2をForkしたもの。 構成 ・検索エンジン：OpenSearch ・可視化ツール：OpeanSearch Dashboards ユースケース ・全文検索：構造化データ、非構造化データ、n-gram、形態素分析、フィルタリング、ランキング ・データ分析・可視化：大量データの挿入、ニアリアルタイムデータ取り込み、ダッシュボード、レポート、異常検出、アラーム 分析対…

本稿は、AWS re:Invent 2024 にご参加されている方向けに、見どころを共有致します。 技術の話しかしない1週間に幸せを感じています。 内村でございます。 AWS re:Invent 2024 は技術セッション以外にも見どころはたくさんあります。 その中でもこのページでは、Sustainability Showcase について共有致します。 Sustainability Showcase どこにあるの？ Sustainable Building Management 収集 可視化 アクション（IoT） 公開済みの情報 まとめ Sustainability Showcase AWS…

はじめに 前回は、データ活用における個別の課題と、Tableau Server/Onlineがどのようにそれらを解決するかを深掘りしました。今回は、組織全体でデータ活用を推進していく上で、より広範な課題と、その解決策について考察していきます。 Q10. データをみんなで共有していくためには 解答:現場部門、IT部門双方のコミュニケーションと寄り添いが重要である 解説: IT部門: データ基盤の整備、セキュリティ対策、システム連携など、データ活用の基盤を構築する役割を担います。 現場部門: データ分析を行い、ビジネス課題の解決に繋げる役割を担います。 双方の連携が不可欠であり、お互いの立場を理解…

市場概要 世界の高度可視化市場は、2024年の37.8億米ドルから2029年には65.5億米ドルに達すると予測され、予測期間中の年平均成長率は11.7%です。高齢者人口の増加に伴う慢性疾患の発生率の上昇、個別化された治療計画を作成するために画像データのパターンを見つけることによる認知症や心血管障害のような疾患の早期発見の必要性、放射線医学における機能的診断の需要の高まり、画像保存通信システム（PACS）とAIなどの様々な洗練された技術の統合による可視化ツールの進歩、 ML、拡張現実、仮想現実、クラウドコンピューティングなどの様々な洗練された技術との統合による可視化ツールの進歩、様々な地域にお…