CSVファイルのデータ異常値を感覚的に捕まえるビューワ CSV Fingerprints
Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されて […] Victor Powellさんが提案した CSV Fingerprints (CSVの指紋)は、CSVファイルのデータをデータの有無やデータの型(文字、数字など)に合わせて色づけすることで、日々の事務などで自動生成されているCSV出力の異常な部分を、目視で発見できるようになるのでは、という提案です。 カラムのデータの型によって異なる色で塗ったのが上のような例。 図の上でクリックしながらマウスを動かすと、指している辺りが拡大表示され、セルの内容を確認することができます。 大きなデータセットの中から、異常になっている部分をすばやく特定し、その前後の値を含めて確認できる
ScaleOut | Supership
「ミライリアルの幸せを、デジタルの力で創る」ことを目指すSupershipグループの社内報です。日々の出来事、メンバーの働く様子や声、未来への想いなど、Supershipグループの”Be Super”なストーリーをみんなでシェアしていきます。
BigQuery と Google の Big Data Stack 2.0 - naoyaのはてなダイアリー
先日、有志で集まって「BigQuery Analytics」という書籍の読書会をやった。その名の通り Google BigQuery について書かれた洋書。 BigQuery を最近仕事で使い始めたのだが、BigQuery が開発された背景とかアーキテクチャーとかあまり調べもせずに使い始めたので今更ながらその辺のインプットを増やして以降と思った次第。 それで、読書会の第1回目は書籍の中でも Overview に相当するところを中心に読み合わせていった。それだけでもなかなかに面白かったので少しブログにでも書いてみようかなと思う。 BigQuery の話そのものも面白いが、個人的には Google のインフラが書籍『Google を支える技術』で解説されたものが "Big Data Stack 1.0" だとして、BigQuery は Big Data Stack 2.0 の上に構築されており
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
