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#視覚化

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視覚化とは、データまたは情報をグラフィックスに含まれる視覚オブジェクト（ポイント、ライン、バーなど）としてエンコードすることで、そのデータまたは情報を通信するために使用される技術を指します。 目標は、ユーザーに情報を明確かつ効率的に伝達することです。


こんにちは！

この記事では、IRIS から Caché、Ensemble、HealthShare など、InterSystems の製品で使用されるクラスやその構造を理解するのに役立つツールの概要を簡単にまとめています。

つまり、そのツールはクラスやパッケージ全体を視覚化し、クラス間の相対関係を示し、ディベロッパーやチームリーダーに必要な情報をすべて提供してくれるので、わざわざ Studio に移動してコードを調べる必要が省けます。

InterSystems の製品について情報を集めている方からたくさんのプロジェクトをレビューしている方、または単純に InterSystems Technology ソリューションの新機能に興味がある方まで、ObjectScript Class Explorer の概要をぜひお読みください！

Open Exchange app
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先週のディスカッションでは、1つのファイルのデータ入力に基づく単純なグラフを作成しました。 ご存知のように、解析して相関付けるデータファイルが複数あることがあります。 そこで今週は、perfmonデータを追加して読み込み、それを同じグラフにプロットする方法について学習しましょう。 生成したグラフをレポートやWebページで使用する可能性があるため、生成したグラフのエクスポート方法についても説明します。

Windowsのperfmonデータを読み込む

標準のpButtonsレポートから抽出されたperfmonデータは、少し独特なデータ形式です。 一見すると、かなり単純なCSVファイルで、 最初の行には列のヘッダーがあり、それ以降の行にはデータポイントが含まれています。 ただし、ここでの目的のために、値エントリーを囲む引用符をどうにかする必要があります。 標準的なアプローチを使用してファイルをPythonに解析すると、文字列オブジェクトの列ができてしまい、うまくグラフ化できません。

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これまでに何度もコードカバレッジとコードのパフォーマンス最適化について説明してきたため、ほとんどの方はすでにSYS.MONLBLユーティリティについてご存知かと思います。 コードを視覚的に見る方が通常は、純粋な数値を見るよりもはるかに直感的に理解できます。これが、このシリーズの記事の大きなポイントです。 今回は、Pythonとそのツールから少し離れて、^%SYS.MONLBLレポートからヒートマップを生成する方法を探りたいと思います。

簡単に言うと、ヒートマップは特定の値を色で表現してデータの要約を得ることに特化した視覚化ツールです。 このケースでは、データはコード行であり、コード行に掛けられた時間が色にマッピングされます。

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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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この記事は、視覚化ツールと時系列データの分析を説明する連載の最初の記事です。 当然ながら、Caché製品ファミリーから収集できるパフォーマンス関連のデータを見ることに焦点を当てますが、 説明の途中で、他の内容についても解説していきます。 まずは、Pythonとそのエコシステムで提供されているライブラリ/ツールを探りましょう。

この連載は、Murrayが投稿したCachéのパフォーマンスと監視に関する優れた連載（こちらから参照）、より具体的にはこちらの記事と密接に関係しています。

免責事項1: 確認しているデータの解釈について話すつもりですが、それを詳しく話すと実際の目標から外れてしまう可能性があります。 そのため、Murrayの連載を先に読んで、主題の基本的な理解を得ておくことを強くお勧めします。

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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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この短い記事では、マシンにPythonをセットアップしなくて済むように、dockerコンテナでYapeを実行する方法について説明します。

このシリーズの前回の記事からしばらく時間が経っているため、簡単に振り返ってみましょう。

まず、matplotlibで基本的なグラフを作成する方法について話しました。 そして、bokehを使った動的グラフについて紹介しました。 最後にパート3では、monlblデータを使ったヒートマップの生成について説明しました。

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