Pandas は単に人気のあるソフトウェアライブラリだけではありません。 これは、Python データ分析環境の基礎でもあります。 その単純さとパワーで知られており、データの準備と分析の複雑さをより扱いやすい形態に変換する上で不可欠な多様なデータ構造と関数が備わっています。 これは、主要なデータ管理および分析ソリューションである InterSystems IRIS プラットフォームのフレームワーク内で、主要評価指標(KPI)やレポート作成用の ObjectScript などの特殊な環境に特に関連しています。

データの処理と分析の分野において、Pandas はいくつかの理由により際立っています。 この記事では、それらの側面を詳細に探ります。

  • データ分析における Pandas の主なメリット:

ここでは、Pandas を使用する様々なメリットについて深く掘り下げます。 直感的な構文、大規模なデータセットの効率的な処理、および異なるデータ形式のシームレスな操作などが含まれます。 Pandas を既存のデータ分析ワークフローに統合する容易さも、生産性と効率を強化する大きな要因です。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの11回目です。ついに今回が最終回になります。
最終回のトピックは「ピボット・テーブルおよびダッシュボードのエクスポートとパッケージ化」です。これまでに作成したピボットテーブルやダッシュボードをエクスポートして他の環境などに移送するためのテクニックを学びます。
では、早速はじめていきましょう。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの10回目です。
今回はチュートリアル最後のページ「ピボット・テーブルおよびダッシュボードの作成とパッケージ化」についてです。
これまでアーキテクトとアナライザを使用してきましたが、今回はユーザポータル画面を使ってダッシュボードを作成していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの9回目です。
今回は、チュートリアル全6ページのうちの5ページ目、「サブジェクト領域の作成」について試していきます。
「サブジェクト領域」という新しい概念が出てきますが、どんなものかを触りながら理解していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの8回目です。このシリーズもだいぶ長くなってきました。
今回も、前回に引き続きチュートリアルの「キューブ定義の拡張」ページの内容です。
最後に残った2つのトピックについて進めていきます。では、はじめていきましょう。

置換の定義

タイトルには「置換」とありますが、ディメンジョンのレベルを集約した新しいレベルを作成する方法、と理解していただくのがよいかもしれません。
2回目の記事でちょっとだけ触れた Age Group と Age Bucket レベルを作成していきます。
まず Age Group レベルを作成します。こちらは以下のような3つのグルーピングになります。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの6回目です。
今回からは、全6ページのうちの4ページ目「キューブ定義の拡張」に入っていきます。
前回まではメジャーやディメンジョンなど、基本的なキューブの構成要素を作成しましたが、さらにキューブを使いやすくするための機能について学んでいきます。
では、早速はじめましょう。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの5回目です。
今回も、前回同様チュートリアルの「キューブの作成」ページになります。
前回はキューブを作成し、そのキューブを使用していくつかのピボットテーブルを作成しました。
その中で気になった点を今回は修正していきます。では、はじめていきましょう。

キューブの調整

前回の作業の中で、ピボットテーブル作成時に気になった点は以下のものがありました。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの3回目です。
チュートリアルの「キューブ要素の概要」ページの続きを行います。
前回同様、アナライザを操作しながらキューブの要素について説明していきます。
では、早速はじめていきましょう。

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はじめに

IRIS BIチュートリアル試してみたシリーズの2回目です。
今回は、前回の作業でセットアップしたサンプルキューブやデータを用いてアナライザを操作します。
アナライザは、IRIS BIのキューブ等を基にピボットテーブルを作成する機能です。Excelのピボットテーブルをご存知でしたらイメージがつきやすいかもしれません。
では、早速はじめていきたいと思います。

アナライザ画面の説明

まずはアナライザ画面を開きます。管理ポータル画面のメニューから、 Analytics → アナライザ を選択します。

以下のような画面が表示されます。アナライザ画面は大きく3つの領域から成り立っています。

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はじめに

開発者コミュニティのみなさん、こんにちは。
IRISには組み込みのビジネスインテリジェンス機能であるIRIS BIが備わっております。
ただし、使い方がよく分からないということから利用に至ってない方もいらっしゃるのではないでしょうか。
幸いなことに、オンラインドキュメントの中にはIRIS BIの開発者向けチュートリアルのページがあり、それに沿って作業するとIRIS BIの簡単な概要を理解することができます。
ですので、これから数回に分けてチュートリアルを実行した結果を紹介し、IRIS BIの機能や使い方について知っていただければと思います。
初回は、チュートリアル用のネームスペースにサンプルのデータやキューブなどを作成する準備作業について説明します。
なお、使用した環境ですが、Windows PC(OS: Windows 10)にIRIS 2024.1のコミュニティエディション(コンテナ版)で行っております。

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· 2024年1月11日 3m read
DeepSee で有効な階層を設計

DeepSee で階層を設計する場合、子メンバーに 1 つの親しか指定できません。 子が 2 つの親に対応する場合には、信頼性のない結果が得られることになります。 類似する 2 つのメンバーが存在する場合、そのキーがそれぞれ一意になるように変更する必要があります。 これが起きる場合とそれを回避する方法について、2 つの例を見ながら説明します。

例 1

(アメリカには)Boston と言う都市がある州がたくさんあります。 私のサンプルデータでは、Boston, MA(マサチューセッツ州ボストン)と Boston, NY(ニューヨーク州ボストン)のレコードがあります。 次元は次のように定義されています。

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コミュニティの皆さん、こんにちは!

DeepSee Web についてのパート 2 では、DSW のカスタマイズオプションについて説明します。

カスタマイズには、ウィジェットのカスタマイズとダッシュボードパネルのカスタマイズの 2 種類があります。

_開発者コミュニティ分析におけるダッシュボードのカスタマイズ例。_

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DeepSee BI ソリューションのユーザーインターフェース(UI)を配布するにはいくつかのオプションがあります。 最も一般的には以下の手法があります。

  • ネイティブの DeepSee ダッシュボードを使用し、Zen で Web UI を取得して、Web アプリに配布する。
  • DeepSee REST API を使用して、独自の UI ウィジェットとダッシュボードを取得・構築する。

最初の手法はコーディングを行わずに比較的素早く BI ダッシュボードを構築できるためお勧めですが、事前設定のウィジェットライブラリに限られます。これを拡張することはできますが、大きな開発の手間がかかります。

2 つ目の手法には、任意の総合 js フレームワーク(D3,Highcharts など)を使用して DeepSee データを可視化する手段がありますが、ウィジェットとダッシュボードを独自にコーディングする必要があります。

今日は、上の 2 つを組み合わせて Angular ベースの DeepSee ダッシュボード用 Web UI を提供するもう 1 つの手法をご紹介します。DeepSee Web ライブラリです。

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以下は、InterSystems IRIS で使用するデータベース、ネームスペース、および Web アプリケーションを作成できる ObjectScript スニペットです。

    set currentNS = $namespace

    zn "%SYS"

    write "Create DB ...",!
    set dbName="testDB"
    set dbProperties("Directory") = "/InterSystems/IRIS/mgr/testDB"
    set status=##Class(Config.Databases).Create(dbName,.dbProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "DB """_dbName_""" was created!",!!


    write "Create namespace ...",!
    set nsName="testNS"
    //グローバルの DB
    set nsProperties("Globals") = dbName
    //ルーチンの DB
    set nsProperties("Routines") = dbName
    set status=##Class(Config.Namespaces).Create(nsName,.nsProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Namespace """_nsName_""" was created!",!!


    write "Create web application ...",!
    set webName = "/csp/testApplication"
    set webProperties("NameSpace") = nsName
    set webProperties("Enabled") = $$$YES
    set webProperties("IsNameSpaceDefault") = $$$YES
    set webProperties("CSPZENEnabled") = $$$YES
    set webProperties("DeepSeeEnabled") = $$$YES
    set webProperties("AutheEnabled") = $$$AutheCache
    set status = ##class(Security.Applications).Create(webName, .webProperties)
    write:'status $system.Status.DisplayError(status)
    write "Web application """webName""" was created!",!

    zn currentNS

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この「DeepSee トラブルシューティングガイド」は、DeepSee プロジェクトの問題を追跡して修正する支援を提供することを目的としています。

このガイドラインに従って問題を修正できない場合でも、少なくとも DeepSee サポートに WRC の問題を提出し、すべての証拠を提供するのに十分な情報を得ることができます。この情報によって、一緒に調査を続け、より迅速に解決することが可能となります。

ご注意ください: 特定のアクションやコマンドによってどのような結果がもたらされるかがよくわからない場合は、実行しないでください。本番システムに影響を与える可能性があります。 この場合は、サポートセンターにお問い合わせください。

左から右の操作列に進むと、このガイドを最も簡単に活用できます。

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· 2023年7月20日 12m read
Tableau と Power BI での開発方法

Power BI

データソースへの接続

AtScale に接続するために、SQL Server Analysis Services データベースを使用します。 Power Query エディターで開いてみましょう。 これを行うには、 Home から Transform Data を選択します。

表示されたウィンドウで、Home を選択し、New Source を展開して Analysis Services を選択します。

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems Analytics コンテストのテクノロジーボーナスが発表されました!

Adaptive Analytics (AtScale) キューブの使用- 4 ポイント
InterSystems Adaptive Analytics では、分析ソリューションに AtScale キューブを作成して使用するオプションを提供しています。

今回、コンテスト用に準備した AtScale サーバ(URLと認証情報は Discord チャンネルで確認できます)にあるキューブを使用するか、JDBC 経由で IRIS サーバに接続し、新しいキューブを作成することもできます。

AtScale を使用した Analytics ソリューションの可視化レイヤでは、Tableau、PowerBI、Excel、Logi を利用することができます。

Adaptive Analytics のドキュメントAtScale documentation

オンラインラーニング(InterSystems IRIS Adaptive Analytics Essentials)

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開発者の皆さん、こんにちは!

InterSystems IRIS でアナリティクスソリューションを構築するにはどのような方法があるでしょうか。

最初に、アナリティクスソリューションは何かについて確認しようと思いますが、とても幅広いテーマになってしまうので、Analytics コンテストで発表できるソリューションに限定してご紹介します。

以下、モニタリングインタラクティブアナリティクスレポーティングの3種類のアナリティクスソリューションについてご紹介します。

モニタリング

一般的なモニタリングソリューションは、アクティブに更新される KPI を備えたオンラインダッシュボードで構成されています。

モニタリングの主な使用例としては、新しいデータの KPI を常に視覚的に観察し、緊急時に対応することです。

インタラクティブアナリティクス

このソリューションはフィルタやドリルダウンが行えるインタラクティブなダッシュボードのセットを想定しています。

主なユースケースは、グラフや表のデータを視覚化した上で、フィルタやドリルダウンを使用してデータを探しだし、ビジネス上の意思決定を行うことです。

レポーティング

レポーティングソリューションは、グラフやテキスト形式のデータを事前にデザインされたフォームで提供する HTML や PDF ドキュメントの形式で、静的(通常)レポートを提供し、メールで送付することもできます。

レポーティングシステムの主なユースケースは、ビジネスにとって重要な製品やプロセス、サービス、セールスなどの状況を説明するレポートを一定期間に取得することです。

このようなソリューションを構築するために、InterSystems 製品をどのように利用できるでしょうか。

以下の項目で議論してみましょう。

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以下の記事では、DeepSee のより柔軟なアーキテクチャ設計の概要を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定、および同期グローバル用の個別のデータベースが含まれています。 この例では、DeepSee インデックスを保存するための新しいデータベースを紹介します。 DeepSee インデックスがファクトテーブルや次元テーブルとともにマッピングされないように、グローバルマッピングを再定義します。

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以下の記事では、DeepSee の中程度の複雑さのアーキテクチャ設計を説明します。 前の例で説明したとおり、この実装には、DeepSee キャッシュや DeepSee の実装と設定用の個別のデータベースが含まれています。 この記事では、同期に必要なグローバルの保存用と、ファクトテーブルとインデックスの保存用に、2 つの新しいデータベースを紹介します。

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以下の記事は、DeepSee の基本的なアーキテクチャを実装するためのガイドです。 この実装には、DeepSee キャッシュ用のデータベースと DeepSee 実装と設定用のデータベースが含まれています。


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インターシステムズは、以下のプレビューバージョンをリリースしました。

  • InterSystems IRIS 2021.1 preview
  • InterSystems IRIS for Health 2021.1 preview
  • HealthShare Health Connect 2021.1 preview

来月に予定されている一般提供開始に先立ち、このプレビューリリースにて新製品の感想を皆様からお聞かせいただきたいと思います。
InterSystems IRIS Data Platform 2021.1 は、エクステンデッド・メンテナンス(EM)リリースです。前回のEMリリースである2020.1以降、継続的なデリバリー(CD)リリースで多くの重要な新機能や拡張機能が追加されています。
CDリリースの概要については、2020.2、2020.3、2020.4のリリースノートを参照してください。

このプレビューリリースのビルド番号は、2021.1.0.205.0 です。

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· 2020年12月25日 2m read
実行中のiris-analytics-package

皆さん、こんにちは。

iris-analytics-パッケージには、「企業が自社のソフトウェアで InterSystems Analytics の サポートをいかに簡単、そしてシンプルに利用できるかを示す」意図があります。

新しいシンプルなソリューションを作成したり、OpenExchange を使用して既存のソリューションを改善したりすることもできます。

InterSystems IRISにアップグレードしている企業のほとんどは、ツールが提供するすべての機能を活用しています。

このコンテストでの私のもう一つのターゲットは、インターシステムズを長く利用していても、自分たちがアクセスしている可能性をフルに活用していない企業です。

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インスタンスのデータに基づくビジネスインテリジェンスを実装しようと計画中です。 DeepSee を使うには、データベースと環境をどのようにセットアップするのがベストですか?

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