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"best practice"の検索結果1 - 10 件 / 10件

  • Power BIビジュアルデザインBest Practice | ドクセル

    スピーカー紹介 Eiki Sui ※その他情報は最終ページ Fabric CAT(旧Power BI CAT) Customer Advisory Team  Microsoft Fabricの製品チーム  グローバルでFabricのサポート Microsoft Fabric Power BIを活用した社内活用事例 ⚫ 経営企画 経営ダッシュボード ⚫ 生産本部 ✓ 月次売上分析(販売区分別・チャネル別) ✓ 仕入・払出・発注工料・納品分析(開発管理・素材管理部) ✓ 執行役員会週次売上分析(販売区分・チャネル・ 価格帯・ライン別) ✓ 在庫推移分析 ✓ 売上予算・経費予算管理 ⚫ 管理本部 第三者向けデータ準備用 ✓ 売上在庫データ分析(監査法人によるデータ 依頼対応等) ✓ 歩留まり・不良率推移分析 モニタリング用 ⚫ 営業 Excelから卒業 ✓ エリア(店舗)売上予実レポート配

      Power BIビジュアルデザインBest Practice | ドクセル
    • NextJS 13 folder structure best practice

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      • Updated 2022 LTS Best Practice Guides for optimizing games | Unity Blog

        "Unity", Unity logos, and other Unity trademarks are trademarks or registered trademarks of Unity Technologies or its affiliates in the U.S. and elsewhere (more info here). Other names or brands are trademarks of their respective owners.

          Updated 2022 LTS Best Practice Guides for optimizing games | Unity Blog
        • 認知症の診断を伝えるための7つの新しい最善の方法(Best practice) - Neurology 興味を持った「脳神経内科」論文

          明けましておめでとうございます.本年もどうぞ宜しくお願い申し上げます. さてお正月に読んだ論文です.最新のNeurol Clin Pract 誌に,認知症の診断を伝える際のコミュニケーションをいかに改善すべきかを検討した研究が報告されていました.著者は大脳皮質基底核変性症の臨床診断基準(Armstrong基準)で有名なMelissa J. Armstrong先生らです. まず研究の背景です.多くの認知症患者さんとその家族は「認知症の診断を受けていない」と報告しています.また,ほとんどの臨床医も認知症患者さんに診断を伝えていないと報告しており,正式に診断を伝えるよりも婉曲的な表現を使っていることも知られています(私もご本人の心理的動揺や根本治療がないことを考え,明確な診断名の告知を避けてきた傾向があります). 米国で以前に発表された認知症診断のための基準は10年以上前のものであり,かつ患者さ

            認知症の診断を伝えるための7つの新しい最善の方法(Best practice) - Neurology 興味を持った「脳神経内科」論文
          • コードのBest Practiceを作るための活動と、Good Codeにするための3つの考え方 - Qiita

            はじめに 本記事は、リンクアンドモチベーション Advent Calendar 2023 の6日目になります。 私の所属するチームでは、コードのBest Practiceを作るための活動「撲滅!Bad code Busters!(通称:BBB)」を行なっています。ここでは、本活動の内容とその中で印象に残った「Good codeにするための3つの考え方」を紹介します。 撲滅!Bad code Busters! とは チーム内における、品質の良い/悪いコードの認識を合わせる活動です。エンジニアとして、品質の良いコードを書きたいと考えることは自然だと思いますが、品質の良いコードとは、本質的に主観によるものと思います。 品質向上の具体策を進めていく前提として、チーム内で、品質の良い/悪いの認識を合わせることが必要ではないかという話になり、輪読会形式で、品質の良い/悪いコードとは何かについて議論して

              コードのBest Practiceを作るための活動と、Good Codeにするための3つの考え方 - Qiita
            • ヤプリ、ベストアプリを表彰する「BEST PRACTICE APPS 2023」を発表 〜 アプリ運用のナレッジを共有し、さらなる活用の向上を目指す〜|Yappli

              ヤプリ、ベストアプリを表彰する「BEST PRACTICE APPS 2023」を発表 〜 アプリ運用のナレッジを共有し、さらなる活用の向上を目指す〜 アプリプラットフォーム「Yappli(ヤプリ)」を提供する株式会社ヤプリ(本社:東京都港区、代表取締役:庵原保文、以下「ヤプリ」)は、Yappliで制作されたアプリの中から、機能活用・独自施策・データ実績等の複数項目から選定されたベストアプリを表彰し讃える「BEST PRACTICE APPS 2023(ベストプラクティスアップス)」を2023年10月4日から6日に開催した「Yappli Summit 2023」内で発表しました。 ■BEST PRACTICE APPS概要「BEST PRACTICE APPS」は、Yappliで制作されたアプリの中から、機能活用・独自施策・データ実績など、様々な観点において優良事例となったアプリの功労を称

                ヤプリ、ベストアプリを表彰する「BEST PRACTICE APPS 2023」を発表 〜 アプリ運用のナレッジを共有し、さらなる活用の向上を目指す〜|Yappli
              • 【dbt Best Practice】改めて、dbt Style Guide を読んでみる

                がく@ちゅらデータです。 最近、dbtを使っての開発をしていたのですが、やっぱり今一度 Best Practiceを読んでみよう、 特に、SQLの書き方(jinja含めて)でのセオリーを押さえておきたい! ということで、こちらの公式ドキュメントを読んでみたいと思います。 ※開発メンバーにこのあたりのスタイルガイドを把握してもらい、それに沿った開発をチームでやりたい・・・やらないと・・・・というモチベーションです まずは、dbt Style Guid を読んでみたいと思います ※2023/11/21 時点 ( 2023年11月17日に最終更新日だった ) dbt Project の Style なぜ Style が重要か? Style をどうするか?なんてことは大して重要じゃない! って思う人もいるかも知れませんが、 複数人で開発する際には、コード規約とか開発規約を決めて、遵守する ってこと

                  【dbt Best Practice】改めて、dbt Style Guide を読んでみる
                • Python仮想環境のbest practiceの模索

                  概要 Pythonによるコーディングに必要なものは以下 Pythonのバージョン管理 パッケージ管理 いくつかの仮想環境の構築方法を試した pyenv + venv poetry anaconda 今後も更新し、体系的にまとめたい なぜ仮想環境が必要か? Pythonを用いたコーディングについて、必要なものは以下の通り。 Pythonのバージョン管理 3.7.6などの特定のバージョンを使いたい パッケージ管理 numpy, pandasなどのプロジェクトに必要なパッケージを管理したい パッケージのバージョンや依存関係も管理したい Pythonのバージョンと使用するパッケージは、プロジェクトごとに異なることが多いため、プロジェクト毎に異なる開発環境があると良い。 使用するコンピュータの元の環境を汚染しないように、プロジェクト毎に作成する開発環境を仮想環境と呼んだりする。 Pythonのバージ

                    Python仮想環境のbest practiceの模索
                  • 予算編成プロセスのベストプラクティス Best Practice Guidelines for the Budget Process

                      予算編成プロセスのベストプラクティス Best Practice Guidelines for the Budget Process
                    • Performance Best Practice for Efficient Queries - Top 10 Practices

                      Consider the following two queries: Original query string: short_descriptionLIKEemail Improved query string: short_descriptionLIKEemail^active=true By adding the active=1 condition, you can immediately reduce the intermediate result set from 3 million down to a few thousand! Keep the number of active tasks low, include the "active" column in your indexes and always add "active=true" to your filter

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