QuickSightで用意されている日付ギャップオプションを試してみた | DevelopersIO
いわさです。 QuickSightで時系列のデータを年月で集計し、グラフ表示しました。 対象年月のデータが0件（歯抜け）だった場合のオプションがQuickSightには用意されていますので、試してみました。 本日はGlueやAthenaを使ってSPICEへロードする部分については触れません。 Microsoft ExcelファイルからSPICEへ直接アップロード取込を行います。 以降の手順で簡単にQuickSight上でのグラフ表示まで出来るので、HelloWorld的にグラフ表示させてみたい！という方にも参考になるかもしれません。 ※QuickSightのサブスクリプション登録は済んでいる前提です。 Excelファイルアップロードで簡単にデータ取り込み Microsoft Excelで表データを作成しQuickSightからのデータセット画面でアップロードするだけでSPICEへのデータロ
QuickSightの分析で段階的に絞り込みを行う方法 | DevelopersIO
QuickSightの分析で、段階的に絞り込みたいケースがあるかと思います。これを実現する機能がいくつか用意されているので、ご紹介したいと思います。 サンプルデータ 今回はサンプルデータとしてe-Statの社会・人口統計体系 / 統計でみる市区町村のすがた2020 / 基礎データ を用いて、市区町村別の人口分布を表にしてみます。また都道府県のマスタとして総務省の全国地方公共団体コードも利用しています。 これらを用いて、都道府県→市区町村で段階的に絞り込み選択した市区町村の人口分布を見られるようにしていきます。 準備 下準備としてダウンロードしたExcelファイルをCSVファイルに変換し、S3にアップロード、AWS GlueのクローラーでAmazon Athenaのテーブルスキーマ定義を作成しておきます。QuickSightのデータセットでは、この2つのテーブルを都道府県・市区町村コードでJ
QuickSightの分析でパラメータに動的にデフォルト値を設定する方法 | DevelopersIO
QuickSightの分析・ダッシュボードを複数の部門やエリアの人が使いたいとなったとき、自分が所属するなにかしらの属性でパラメータがデフォルト選択されていたら便利ですよね。QuickSightにはユーザやグループごとにパラメータのデフォルト値を設定する機能がありますので、ご紹介したいと思います。 サンプルデータ 前回の記事に引き続き、同じデータセット・分析を使っていきます。 QuickSightの分析で段階的に絞り込みを行う方法 準備 データセットから計算フィールドとして「都道府県コード」（substring({市区町村コード}, 1, 2)）を追加します。（サンプルデータでは、市区町村コードの上２桁が都道府県コードに該当する。） 続いて都道府県コードごとにグループを作成し、ユーザをグループに追加します。今回は東京都のグループ 13 を作成し、自分のユーザをグループに追加します。 # グ
Amazon QuickSight関連リンク集まとめ #quicksight #25 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の25本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の24本目のエントリは『Amazon S3マニフェストファイル詳解：QuickSightでサポートされているファイル取り込み指定方法』でした。 データ準備機能詳解：計算フィールド #quicksight #24 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 当アドベントカレンダー25本目、最終日となる当エントリでは、ここまでで展開されているAmazon QuickSightに関する各種情報やブログエントリについて一旦整理・まとめをしてみたいと思います。 『Amazon QuickSight Adv
データソースに関する制限 #quicksight #22 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の22本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の21本目のエントリは『ドリルダウンをビジュアルに追加』でした。 ビジュアル要素の『色』を変更する #quicksight #21 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 『AWS re:Invent 2016』の直前に一般利用可能となったAWSによるBIサービス、Amazon QuickSight。発表されたばかりですが、早速Amazon QuickSightを使い倒すべく色々な切り口でその内容について見て行きたいと思います。 22本目となる当エントリでは、Amazon QuickSigh
ドリルダウンをビジュアルに追加 #quicksight #20 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の20本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の19本目のエントリは『ビジュアルデータの参照Tips』でした。 ビジュアルデータの参照Tips #quicksight #19 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 『AWS re:Invent 2016』の直前に一般利用可能となったAWSによるBIサービス、Amazon QuickSight。発表されたばかりですが、早速Amazon QuickSightを使い倒すべく色々な切り口でその内容について見て行きたいと思います。 20本目となる当エントリでは、Amazon QuickSight
フィルタの適用 #quicksight #17 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の17本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の16本目のエントリは『SQLクエリの利用』でした。 データ準備機能詳解(SQLクエリの利用) #quicksight #16 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 『AWS re:Invent 2016』の直前に一般利用可能となったAWSによるBIサービス、Amazon QuickSight。発表されたばかりですが、早速Amazon QuickSightを使い倒すべく色々な切り口でその内容について見て行きたいと思います。 17本目となる当エントリでは、Amazon QuickSightの
表示形式詳細解説：Horizonal bar chart(水平棒グラフ) #quicksight #02 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の02本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の01本目のエントリは『利用可能な表示形式一覧』でした。 利用可能な表示形式一覧 #quicksight #01 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 現在開催されている『AWS re:Invent 2016』の直前に一般利用可能となったAWSによるBIサービス、Amazon QuickSight。発表されたばかりですが、早速Amazon QuickSightを使い倒すべく色々な切り口でその内容について見て行きたいと思います。 02本目となる当エントリでは、Amazon QuickSigh
Amazon QuickSight: データ準備(Preparing Data)で出来ること #quicksight | DevelopersIO
Amazon QuickSightでは、データソースからデータセットを変換する際、必要に応じてデータソースを加工し、データセットとして加工・変換した内容で保存する事が出来ます。データセットを作成する方法の詳細については、以下をご参照ください。 Creating Data Sets - Amazon QuickSight Edit a Data Set - Amazon QuickSight データ準備(Prepare Data)では下記『目次』に列挙した作業を行う事が可能です。当エントリではこの『データ準備』フェーズで出来る事について、ざっくりとその内容を紹介して行きたいと思います。 目次 データセットの準備 ファイルアップロードの設定 テーブルの結合 SQLクエリの利用 利用するフィールドの選択 フィールド名の変更 フィールドのデータ型の変更 計算フィールドの追加 フィルタの追加 スキッ
表示形式詳細解説：Horizonal stacked 100% bar chart(水平積み上げ100%棒グラフ) #quicksight #06 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の06本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の05本目のエントリは『Vertical stacked bar chart(垂直積み上げ棒グラフ)』でした。 表示形式詳細解説：Vertical stacked bar chart(垂直積み上げ棒グラフ) #quicksight #05 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 『AWS re:Invent 2016』の直前に一般利用可能となったAWSによるBIサービス、Amazon QuickSight。発表されたばかりですが、早速Amazon QuickSightを使い倒すべく色々な切り
表示形式詳細解説：Vertical stacked bar chart(垂直積み上げ棒グラフ) #quicksight #05 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 | DevelopersIO
当エントリは『Amazon QuickSight Advent Calendar 2016』の05本目のエントリです。 Amazon QuickSight (全部俺) Advent Calendar 2016 - Qiita 昨日の04本目のエントリは『Horizonal stacked bar chart(水平積み上げ棒グラフ)』でした。 表示形式詳細解説：Horizonal stacked bar chart(水平積み上げ棒グラフ) #quicksight #04 | Amazon QuickSight Advent Calendar 2016 ｜ Developers.IO 『AWS re:Invent 2016』の直前に一般利用可能となったAWSによるBIサービス、Amazon QuickSight。発表されたばかりですが、早速Amazon QuickSightを使い倒すべく色々な
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