複数回実行したAutify テスト結果のテストFail 推移を見るピボットテーブルをExcel で作ってみよう：CData Excel Add-in for Autify 概要 - CData Software Blog
Autify はノーコードでソフトウェアテストが構築・実行できるQA 自動化プラットフォームです。シナリオをブラウザ操作の記録から作成できること、各種ブラウザやモバイルに対応していること、シナリオのメンテナンスをAI が自動化してくれるなど大変便利なツールで、テストにかかっている時間を大幅に削減しつつ品質向上が狙えます。 この記事では、CData Drivers for Autify シリーズのなかからExcel Add-in for Autify を使って、Excel からAutify のテストデータを使ってみます。例として、Autify データをExcel にロードして、Autify で複数回実行したデータをピボットテーブルで推移表示までを行います。 Excel からQA 自動化プラットフォームAutify のデータを使う CData Excel Add-in for Autify の
「データでは解決できない」と言える程、その収集はできているか？ | Forbes JAPAN 公式サイト（フォーブス ジャパン）
私はデータサイエンティストとして、データサイエンスが日々新しい場所で取り入れられ、受け入れられていく現場にいます。 かつて基礎物理を研究していくなかで、「もっと科学で世界とつながりたい」と思い、いまの現場へと飛び出したのですが、むしろ、今日となっては、世界のほうからこちらに迫ってくる勢いです。 とはいえ、最近はデータサイエンスの限界にも嗅覚が鋭くなってきています。「限界を超えてこそ先が見える」という類の限界ではなく、根本的なトレードオフ（両立しない関係性）、少なくともそのように見えるのです。 例えば、「自分は転職するべきなのか」「誰と結婚するべきなのか」「この先何を目標にしようか」といった重要な意思決定ほど、科学の力で答えを見出すことは難しいようです。決断ほど、過去には前例がなく、データもなければモデルもない。そこで、人はそういうときに、偶然に意味を見出してストーリーをつくったり、ジンクス
データ分析は「強者の武器」、駆け出しのうちはデータが貯まるまでの間に他にやるべきことがある - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) こんな面白い記事が出回っているのを先日見かけたのですが。 この6年弱のデータ分析業界での個人的な経験や業界内で見聞してきた知見の範囲で言うと、そもそも「データ分析は『強者の武器』であって小さな組織が使っても強い武器にはならない」というのがあると思っています。言い換えると「スタートアップと呼ばれているうちはデータ分析以外のところに注力すべき」ということかと。ということで、その辺の話をざっくり書いてみようかと思います。 データ分析の効果は「掛け算」なので、元手が多くないと意味がない これまで色々な場で色々なデータ分析の専門家によって言い古されてきた言葉*1とされるのが「データ分析の効果は『掛け算』」だということ。 つまり、データ分析の効果というのは一般には「売上プラス1億円」とかではなく「売上1%アップ」という感じになりやすい、ということです。すると当然な
データ分析、一部の部署やプロセスで取り組み--組織全体の基盤にはならず
印刷する メールで送る テキスト HTML 電子書籍 PDF ダウンロード テキスト 電子書籍 PDF クリップした記事をMyページから読むことができます IDC Japanは4月7日、国内ユーザー企業のビッグデータ／アナリティクスの取り組み状況を調査し、成熟度を分析した結果を発表した。それによると、50.0％が5段階中の下から2番目となる「限定的導入」の成熟度であることがわかったという。 同社では、データ分析の取り組みは多くの国内ユーザー企業で一部の部署やプロセスだけで進んでおり、組織全体のビジネス基盤として活用している企業は限られている現状が明らかになったとしている。 データ分析による競争力向上への認識が高まる一方で、そのパフォーマンスに対する過剰な言説もあふれているのが現状だと同社は表現。企業の経営層からは、データ分析の成熟度を高めるプロセスを客観的に判断するための指標が求められてお
DMM inside
なぜDMMがweb3に参入したのか。Seamoon Protocolが目指す新たなエンタメ体験の未来とは
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事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ / 20180727 - Speaker Deck
