2017.12.25 12:07
Apache Airflow でタスクスケジューリングしてみた ～Airflowによって開発負荷が変わる～
Airflowを導入することでエンジニアは処理本体の開発に集中できる 分析業務に限らず定常的な処理はバッチ処理として纏めることは多いと思います。そして、バッチ処理も実行するタイミングが決まったら、自動化システムとしてバッチ処理をスケジュー...
2018.01.30 22:33
Apache Airflow でタスクスケジューリングしてみた ～公式ドキュメントの読み解き方～
Airflow公式ドキュメントは難解。重要ポイントから先に読み解こう 前回、タスクスケジューラーの必要性とAirflowの概要やメリットについてご紹介しました。しかし、「とりあえず触ってみよう！」っと思ってもAirflow公式ドキュメント...
2018.02.07 14:56
Apache Airflow でタスクスケジューリングしてみた ～タスク開発のポイント～
Airflowのタスク処理はPythonで開発すると便利 前回までは簡単なジョブ処理の作成・実行まででしたが、今回はちょっと応用編です。そのため、Pythonの基礎的なスキルが必要になりますが、Pythonを使うことで「やれること」も多くな...
2020.02.10 09:06
Cloud Composer と GKE を活用して機械学習のワークフローを構築する
GKE を効率的に使うために 弊社の機械学習基盤では、ワークフロー管理ツールとして Cloud Composer (Airflow) を利用しており、機械学習タスクは別の Google Kubernetes Engine (以下、 ...
2020.04.13 08:07
機械学習基盤における Cloud Dataflow の活用
Cloud Dataflow の使い所 Cloud Dataflow は GCP で提供されているサービスの一つで、フルマネージドな環境で ETL 処理を実行することができます。バッチ処理とストリーミング処理を統一的に扱うことのでき...
2014.03.09 10:56
「確率がとても低い事象の分析」に全量データ分析は威力を発揮｜ビッグデータ分析の留意点②
「ロングテール」に代表される確率が低い事象には全量データ分析 本日は、全量データ分析の優位性①にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性①：確率が低い事象を扱う場合に、サンプルデータでは得られない知見が得られるという点で、...
2014.07.29 09:02
「Tableau(タブロー)」を使ってみた|利用頻度の高いグラフ作成① ～月次数値の対前年比較
利用頻度の高いグラフを作成し、Tableauの操作チップスを紹介する 前回の記事でご紹介したとおり、Tableauは感覚的に操作でき試行錯誤しながらグラフを作れる、自由度の高いソフトです。ただ「試行錯誤でき自由度が高い」という優位性のトレ...
2014.09.09 09:06
Geek at GiXoの分析ツール使いこなし術｜TableauとRの連携 第2回
TableauとRを連携させる 前回は、TableauとR連携の準備を進めてきました。意外と簡単に設定が出来たかと思います。今回は、実際にTableau-R連携環境で何ができ、どのような仕組でTableauとRが連携されているのかを確認し...
2014.12.23 09:04
Python+Anaconda+Eclipseのインストール手順/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第2回
AnacondaとEclipseの導入・連携の手順 前回の記事では、統計モデルを構築する上でRの他にPythonを利用する方法があることや、その環境を構築する上で必要となるモジュール群の概要を説明しました。今回は、AnacondaとEcl...
2015.02.18 09:10
火事場泥棒・焼け石に水な打者（パ・リーグ）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau 第7回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
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