「光る君へ」時代考証・倉本一宏が語る「平安時代は、本当はこんな時代だった」前編
今から1000年の昔の日本は、いったいどのような社会だったのか？ 天皇や貴族たちの生活は？ はたまた、ドラマに登場する紫式部や藤原道長たちはどのような人物だったのか？ 時代考証を担当する倉本一宏氏に、最新の研究成果も交えながら解説してもらった（後編はこちら）。 戦もなく、人々が比較的豊かだった平安時代はもっと評価されていい ――「光る君へ」の時代考証を担当することになった経緯を教えてください 2022年5月に「光る君へ」の内田ゆきチーフ・プロデューサーからご連絡をいただき、作品の内容について相談を受けて、それに応えるという日々が続いていたのですが、そのうちにスタッフのみなさんからも相談を受けるようになって、正式に時代考証を担当することになりました。 お引き受けした理由は、平安時代史、当時の政治状況や後こう宮きゅう（天皇のきさきや女官たち）の情勢、人々の生活を、より多くの方に理解してもらえる
tableau cloudのワークブックをS3にバックアップする
はじめに いろいろなBIツールがありますが、その開発や運用時どのような管理をされていますか？ Lookerはgit管理できますが、tableauやPower BIはgit管理にあまり向いていない印象です。 ワークブックをgoogle drive等のツールで管理したり、tableau cloud上のみで管理するという方法もとりえますが、誤操作により予期せず削除等をしてしまうかもしれません。特にtableau cloudでは、現存しているワークブックの履歴管理はできますが、ワークブックを削除してしまった場合、元に戻すことはできないようです。意図せぬ操作をしてしまっても復旧できる準備しておく目的で、本記事ではtableau cloud上のワークブックをAWS S3にバックアップする方法を紹介します。 アーキ図 AWSのEventBridgeをトリガーに、Lambdaでサーバレスにtableau
がんになった - らいむぎばたけ
タイトルの通りですが、悪性黒色腫という皮膚がんです。かかとにできました。がんはもう少し遠い存在だと思っていたけど、思いの外近くにいるもんだなと。2 - 3 人に 1 人はがんになると言われている時代なのでまあそうか。そんなもんかとも思う。 手術は来週。全身麻酔なので気づいたら終わっているのだろう。 そもそも 2023 年は心身共に不調な一年で、12 月には救急車で運ばれていたりもした。これは結果的には食中毒 (O126) だったんだけど、基本的に三食同じものを食べている夫の身には特に何もなかったので、夫には「落ちてるものは食べたらだめだよ」と言われた。後日、兄からも同じことを言われた。食べてないけど💢 先月、食洗機が壊れたので買うためにビッカメに行ったら、食洗機見る前にビッカメで救急車を呼ぶことになっちゃって、帰宅後に試しに食洗機回したら動き出しちゃったので結局買い替えてない。食洗機がわ
Snowflake ワークシートを Git で共有＆管理する試み
はじめに Snowflake でアドホックな集計やクエリ調査、リカバリ作業をしたときのワークシートを、チーム内で共有することがよくあります。そう、よくあるんです。結構頻繁に発生するのです。 そんなとき、ワークシートでの操作1つで共有できるのはとても便利ですよね。 しかしながら、アカウントを超えてワークシートを共有したいときって、あるじゃないですか？ そんなときに便利そうなパッケージがこちら。 Snowflake ワークシートを Git でバージョン管理するためのパッケージです。このパッケージをちょっと使ってみたので、ご紹介します。
｢この世は私のものだ｣という歌ではなかった…藤原道長が｢我が世の望月｣という言葉に込めた2つの意味 ひとつは盃(さかづき)のシャレ
「ブラックホール」と化した後宮サロン 寛仁二（1018）年正月、後一条天皇は11歳で元服げんぷくし、道長の正妻・倫子りんし腹三女でしばらく尚侍ないしのかみを務めていた威子いしが、三月に華々しく入内じゅだいして翌月には女御となった。すると、その女房（后妃を盛り上げる知的・美的スタッフ）の一人として倫子が目を付けたのが、道長の亡くなった次兄・道兼の娘だった。 この頃、道長の娘たちの後宮こうきゅうサロンは、上流貴族の娘たちを女房として吸い上げる〈ブラックホール〉の様相を呈し始めていた。 早くは寛弘年間（1004〜12）、故一条太政大臣だいじょうだいじん・藤原為光ためみつの四女でかつて花山院かざんいん（968〜1008）の寵愛ちょうあいを受けた姫君が道長の姫たちの遊び相手として出仕させられ、また故藤原伊周の娘が彰子に仕えた（『栄花物語』巻八）。長和年間（1012〜17）には為光四女のすぐ下の妹や中
はてなブックマークからOmnivoreに移行するためのツールを作りました
まえがき 長らくはてなブックマークを使っていましたが、最近はあとで読む記事を管理するツールとしてOmnivoreを愛用してます。 使っているうちに、以前まで利用していたPocket、はてなブックマークの記事もすべて移行したくなりました。 Pocketのデータについては、公式でインポートのためのインテグレーションが用意されていたので特に困りませんでしたが、はてなブックマークについては既存の移行ツールも見つけられなかったので自作しました。 成果物は下記リポジトリです。使い方はREADMEにあります。 同じくはてなブックマークからOmnivoreに移行したい方はご利用ください。バグがあったらIssueへお願いします。(PRも大歓迎です) 実装について はてなブックマークのデータは設定ページからエクスポートが可能なので、Atomフィード形式でエクスポートして、エクスポートしたデータをOmnivor
Snowflake×Tableau：クエリ履歴にダッシュボードのメタデータを紐付ける
この記事は何 TableauのデータソースでSnowflakeをライブ接続で利用し、従来では考えられなかった規模感のデータをTableauで扱うことが増えてきました。しかし、そのような利用が進むと、コスト管理やガバナンスの観点から、各クエリの発生元のワークブックなどをなるべく詳細に把握しておきたくなるケースがあると思います。 そこで、今回は、Snowfalkeのクエリ履歴テーブルSNOWFLAKE.ACCOUNT_USAGE.QUERY_HISTORYにあるQuery Tagの情報を使って「各クエリがTableau Cloudのどのダッシュボードやワークブックから発行されているのか」をQuery IDレベルで分かるようにする方法を紹介します。 TableauのQuery TaggingとSnowflakeのQuery Tag 今回は、Tableauのネイティブ機能であるQuery Tagg
何食べたらいいのかわからない時に作る私のごはん（長谷川あかりさんレシピ）｜けしのみ実 | Tasty life
私は食べることが好きです。でも、栄養が偏っていないかとか、体調に響くからとか、色々考えると何を食べたらいいかわからなくなることがよくあるんです。 「今日は何を食べようかな」と考えることが楽しかったはずなのに、めんどくさいと思ってしまうことが多くなると悲しいです。 だから、私はその問題の真意を自分なりに分析して、解決にいそしみました。 そうしてわかったことが４点ありました。 色々なおかずを作る気力がない。（けど満足感を得たい） 食欲があるのかないのかわからない。 タンパク質と野菜を同時に摂取したい。 食べた後、眠くなるのを避けたい。 こうして並べてみると要求が多く、なんて欲深い人間なのだろうと思い知ります。 だけどそれが、それこそが本心なのです。 金銭的にかなりの余裕があれば、全て外注でまかなえるでしょう。しかし、私はそうではないので、中食と組み合わせながら無理のない自炊をやっていこうと決め
Tableau Bridge で Snowflake に PrivateLink を使って接続してみた | DevelopersIO
Snowflake は SaaS 製品ですが、各クラウドサービスとのプライベート接続にも対応しており、AWS であれば AWS PrivateLink を利用できます。Tableau Cloud と組みあわせて使用する場合、プライベートネットワークからアクセスするために Tableau Bridge を使用できます。Tableau Bridge を使用したデータソースのパブリッシュまで試してみましたので、記事にしました。 前提環境 以下の環境と構成で検証しています。 Snowflake：Business Critical エディション ※PrivatLink の設定には Business Critical 以上のエディションが必要 Tableau Cloud Tableau Bridge：2023.2.3 Tableau Desktop：2023.2.3 AWS リージョン：ap-nort
LGTMやIMO等コメント略語まとめ - Qiita
コードレビューでよく見るけど、これってどういう意味だっけ..IMO..芋..？ そんな略語たちをまとめました。 他にもこんなのあるよ！と言うのがあれば教えてください〜 「Looks Good To Me」 = 良いと思います WIP 「Work In Progress」 = 対応中 FYI 「For Your Information」 = 参考までに must 「must」 = 必須 want 「want」 = できれば imo 「in my opinion」 = 私の意見では imho 「in my humble opinion」 = 私のつたない意見では（控えめな意見・謙虚な意見） imnsho 「in my no so humble opinion」 = ハッキリ言わせていただくと imao 「in my arrogant opinion」 = 私の大胆な意見（ぶっちゃけ） nits
円グラフが有効なケースを考察してみる
嫌われる円グラフ 何らかの集団や組織、量の構成比をビジュアライズする場合、一般的な手段として円グラフはよく用いられますが、項目間の比較がしにくいことなどを理由にデータアナリストやデータサイエンティストからは敬遠されがちです。 Tableauの視覚的分析のベストプラクティスでも次のように触れられています。 一部と全体の間の関係を分析することがあります。 このような場合にはよく円グラフが使 われますが、次の 2 つの理由から円グラフはお勧めできません。 1) 人の視覚系はパイ の見積もりに不向きであり、2) すぐ隣りのパイ同士としか比較できないからです。 Tableauが特別に円グラフを嫌っているわけではなく、他にも複数の書籍が円グラフはミスリードを招きやすく活用シーンが少ないことに触れています。 よく語られる円グラフのデメリットは下記の通り 隣り合っているものしか比較できない 角度を比較する
より信頼できるクエリを書くために、SQLでもテストを書く - ハヤオキスルフクロウ
はじめに こんにちは、久しぶりに技術系の記事を書きます、株式会社カンムで機械学習エンジニアをしている fkubota です。 今日はSQLについてです。 弊社に入社してから毎日のようにSQLのクエリを書いてきました。 クエリを書き始めてからもう3年が経とうとしています。 日々クエリを書きながら少しずつ自分のスタイルが出来上がってきているのを日々実感しています。 僕は 正確で 読みやすく 再利用しやすいクエリを 高速に 生み出すための工夫を重ねてきました。 結果的にテスト駆動開発ぽいスタイルが生まれたので今日は紹介してみようと思います。 似たような記事がないので少しドキドキですが温かい気持ちで読んでもらえると嬉しいです。 対象読者 対象読者は、分析のためにクエリを書いている人とします。 プロダクトに乗せるクエリというより、ビジネス的になにか示唆を得たいときにクエリを書く人を想定します。 痛み
dbtで見やすいER図を生成する - yasuhisa's blog
背景: dbtを使っていてもER図は欲しい! どうやってER図を生成するか どうやってER図を見やすくするか まとめ 背景: dbtを使っていてもER図は欲しい! dbtはモデル間のリネージなど可視化が得意なツールではありますが、万能なわけではありません。モデルの生成過程などはリネージで担保できますが、分析時に「どれとどのモデルがJOINできて、JOINする際のキーはこれを使って」というER図で扱うような可視化はディフォルトではできません。 DWHを作っている側からすると「このテーブルはあの辺のテーブルと一緒に使うと便利で、いつもあのキーでJOINして」というのが頭の中に入っていることが多いため、ER図がなくてもどうにかなることも多いでしょう。しかし、分析に慣れていない人や分析に慣れている人であっても、普段と異なるドメインのテーブルを触るときはER図が提供してくれる情報は有用です。ちなみに
GA4もSnowflakeで分析する時代がついに来たぞ！
2024年1月29日、GA4とSnowflakeの公式コネクタがリリース(プレビュー)されました。 ついに、GA4もSnowflakeで分析する時代がやってきました。 GA4×Snowflakeの組み合わせがやっとプロダクション運用可能なレベルに到達したのです。 これは今回のコネクタリリースでGA4のプロパティ取り込みパイプラインの運用コストが圧倒的に下がったことに起因します。 公式コネクタのリリース以前からGA4をSnowflakeに取り込むことは可能でしたが、その運用を継続することは様々な観点から困難でした。 この記事では、従来の取り込みソリューションと、最新の公式コネクタを比較して4つの観点から素晴らしい部分を解説します。 GA4のデータの取り込みが容易になった 取り込み後のデータの冗長な変換が不要になった 取り込みの金銭的コストが圧倒的に低くなった GA4のデータ取り込みに公式サポ
Googleドライブの共有設定で「リンクを知っている全員」を選択できなくする方法｜kaze
はじめに共有リンクは正しく使うことができれば便利な機能です。 ただし、リンク先の内容が公開されるとまずい情報であった場合には情報漏洩のきっかけとなってしまう場合があります。 情報セキュリティの観点では、アクセス権を必要最小限で割り当てるのが望ましいとされています。これを、最小権限の原則といいます。 概要Google Workspaceの管理者として後述する設定を実施することで、ユーザーにGoogleドライブ内のファイルをウェブ上へ公開できないように制限をします。 具体的には、共有リンクを作成する際に「リンクを知っている全員」という選択肢を非表示にすることができます。 結果として、メールアドレスを指定して外部共有することは可能で、組織外の不特定多数がアクセス可能な共有リンクは作成できないという環境を作れます。 設定方法1. Google 管理コンソールにログインします。 2. 管理コンソール
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Workflow syntax for GitHub Actions - GitHub Docs
Embed Analyics_SaasDay_Feb252022-Final
Data Warehouse Layers (Modern Data Warehousing, Part 1)
Why use both LookML and ELT tools in your data analytics stack | Google Cloud Blog
DWHにおけるデータモデリングで大事にしている考え方 
