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TL;DR 以下の手順を踏むと、元のexploreの全てのjoinを継承し、ベーステーブルのみを差し替えられる いずれかを選択する a. 継承元のexploreにおいて、ベーステーブルをview_nameで指定する b. 継承元のexploreにおいて、ベーステーブルをfromで指定し、独自のview_name名を定義する 継承先のexploreにおいて、extendsで継承元のexploreを指定し、fromでベーステーブルのみを差し替える はじめに Lookerでは、「ベーステーブル」（Exploreのベースとなる、最初に指定するテーブル）に様々なテーブルをjoinしてExploreを作ります。 似たようなベーステーブルが複数存在することはよくあります。例えば、分析のユースケースに従って似たようなサマリーテーブルを複数作成する場合などです。 大量のテーブルによる分厚いjoinがある場合

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? これは何 データマネジメント・データ分析に関する書籍・記事・ツールをまとめます。 特に価値が高いと思う書籍・記事を上に並べています。 どのような分野が存在するのか概観します。 全て読むのは大変なので、興味があったり業務に関連のある分野から目を通しましょう。 対象読者 データ分析をやってみたいが何から手をつければいいのかわからない人 書籍 webに転がっている記事は断片的です。 まずは書籍を読んで体系だった知識を仕入れて、その後にwebの記事で肉付けするのをおすすめします。 データ分析全般 データ解析の実務プロセス入門 https://w

初めに javascriptベースで手軽に対話的な操作が可能な作図が出来るPlotly Express(公式サイト)というライブラリが少し前に公開されたのを見つけました。 今までの静的な作図とは明らかに異なる次元のポテンシャルを感じたので、備忘録を兼ねて基本的な可視化手法の描き方をまとめました。 参考までに、matplotlib+seabornで同様の図を書いたパターンと比較しています。 「基本的な可視化手法」は、以前書いた「探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方」に準拠しています。 Plotly Expressとは Plotly Expressは2019年の3月に公開されたplotlyの高レベルAPI群です。 インタラクティブで複雑な描画を簡単に書けるのが特徴です。 公式サイト: https://plot.ly/python/plotly-express/ API re

はじめに 最近Jupyter NotebookでPythonを書き始めたのですが、関数がどうしても覚えられなかったり、綺麗なコードの書き方を忘れてしまって、なんども調べることがありました。 Jupyter Notebookにはjupyter_contrib_nbextensionsという拡張機能があります。 その中にあるTable of Contentsという目次を自動的に作ってくれる機能を使って、日頃使う関数やコードをまとめたチートシートを作ろうと思います。 jupyter_contrib_nbextensionsとは Jupyter Notebookの拡張機能を集めたものです。 ブラウザから様々な拡張機能のオンオフが出来ます。公式サイトはこちら。 今回使うTable of Contents以外にも様々な機能があるので、興味のある方はこの記事などを参考に色々試してみると良いでしょう。 T

データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必

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