Tableauによる最新版『可視化ベストプラクティス』〜Tableau Blueprint〜 #tableau | DevelopersIO
先日のブログでも紹介しましたTableau社によるベスト・プラクティス集『Tableau Blueprint』。 当エントリでは、その中から『可視化』の部分にフォーカスを当てたトピック『Visual Best Practices』に関してその内容をまとめて見たいと思います。 Visual Best Practices - Tableau 目次 はじめに ユーザー視点に立って考える コンテキスト 適切なチャートの選択 レイアウト 配色 タイトルと字幕 ツールチップ フォント ダッシュボードのサイズ ダッシュボードに対話性を持たせる パフォーマンス設計 まとめ はじめに ダッシュボードの究極的なゴールは『ユーザーが答えを簡単に導き出すことが出来る』ことと言えるでしょう。如何に見栄えの良い、美しいダッシュボードが出来たとしてもユーザーがそれを使って洞察を得て答えを見つける事が出来なければ何の役に
BigQuery MLエンジンとTableauで実現する中古マンション取引額予測シミュレーションの実際 | 株式会社プリンシプル
BigQuery MLによる予測の全体像 機械学習を学ぶにあたり、その全体像が提示されていないことが妨げになっている気がしています。筆者も勉強中の身ではありますが、自分自身の学びの整理のためにも本記事を執筆しています。 本ブログ記事は、過度に詳細に踏み込まない代わりに、その全体像を提示することで、私と同様の学習者である多くのユーザーがBigQueryのMLエンジンを利用できるようになる（少なくともやってみようと思える）ことを目的としています。 全体像は以下の7ステップで説明できます。そのうち、純粋に機械学習周りの技術を使っているのは、3、4、5、6のステップであり、1、2は準備、7は検算です。 データの取得と整形 整形の完了したデータのアップロード モデルの作成 モデルの評価 特徴量の調整やモデルのオプションの調整 予測値の取り出し 検算 ① データの取得と整形 機械学習にはある程度まとま
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