短い正月休みに re:dash に触れてみたら感動したのでメモ - ようへいの日々精進XP
この記事は re:dash とは re:dash を体験する ハンズオン資料 ハンズオン環境 環境構築 ログイン データソース クエリを作って, グラフもサクッと作ることが出来る パラメータ機能 フィルタ機能 その他の機能 以上 素晴らしいハンズオン資料 初めて re:dash を使ってみて ということで, 次は この記事は 既に 2018 年だけど... qiita.com 初老丸 Advent Calendar 2017 21 日目の記事です. re:dash とは うっかり, rehash と打ってしまうことしばしば. ちなみに, re:dash の正式な表記は「redash」なのか「redash」なのか, 「Re:dash」なのか判らなかったので, 本記事では re:dash で統一したいと思う.（正式な表記があれば教えてください〜） redash.io OSS で提供されているダ
Re:VIEW 覚え書き - Qiita
（追記 2019-03-12：この記事の内容は、すべて Re:VIEW Starter に反映しています。Re:VIEWやLaTeXに苦しんでいる人は、まず Re:VIEW Starter を試してください。） 自分用のメモ。 セットアップ Re:VIEWをインストール $ mkdir $HOME/rubygems $ export GEM_HOME=$HOME/rubygems $ export PATH=$GEM_HOME/bin:$PATH $ gem install review $ which review /Users/yourname/rubygems/gems/bin/review $ review usage: review <command> [<args>] ReVIEW commands are: init preproc compile epubmaker pdf
Python DatasourceでJSONをいい感じにパースして可視化していこう | ハラミTech
この記事は Redash Advent Calendar 2017 の10日目の記事です。 Redashでは「Python Datasource」というものが使え、Redash上でPythonスクリプトを書くことができます。 これを使えば、Redash上でほぼなんでもできるようになります。 今回やるのは、「JSONのパース」です。 BigQueryでスキーマレスなデータを扱う Redashの用途として、BigQueryのデータを解析・グラフ化というものがあると思います。 BigQueryのデータ内にJSONを入れ、そのJSONを解析していい感じにグラフ化したいという要望がきたとして スキーマレスなJSONが入っていた場合、BigQueryでの解析は難しいです。 例えば以下のようなJSONがあるとします。 {"id": 1, "name": "Taro", "record": "[{\"Ma
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