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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記事
· 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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