元BIエバンジェリストが語る!脱獄matplot!

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今日お話したいこと

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アンチmatplotではありません

データと向き合う時間を増やしましょう

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自己紹介

名前:梅津 彰能

経歴:情報分析分野のSales Enginerを16年間機械学習(SPSS Modeler)の経験もあり今年からAIの分野を担当

プログラミング経験はPerlとかShellを少々(得意なほうじゃない)

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Pythonのグラフ線画ライブラリ

Python使う上では”超常識”

多彩なグラフ機能 見たいときにさっと見れる

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登場回数の多いmatplot

データ確認 データ加工 学習モデル作成 推論結果確認

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だが、元BIエバンジェリストはmatoplotでつまづく

というか、とりあえずめんどくさい

グラフの細かい修正もコードの再実行過去の実施内容を辿るのがこんなんー。。

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なんでグラフ化なんかに頭を悩ませる?

そうだ、Tableau使おう

Tableauってこんなもの

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BI・可視化ツールDesktopツール

Excel, Database, CSV, JSON等に対応

OutputをTableauへ

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Python

Tableau Data Extract

（TDE）Tableau CSV

Database

今回の環境

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• Python2.7

• Renom2.3

• Tableau Desktop(14日間無償)

• Tableau Data Extract API(無料)↑TDEに出力するときに必要

どうやるの?

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• Matplotに読み込ませるデータをTDE/CSVに出力

• TDEファイルをTableauで読み込む

だけ

TDE出力コード

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ほぼCSV出力といっしょ1 | from dataextract import * #API Import2 | #TDEファイルのオープン3 | extract = Extract(“sample.tde”) 4 | 5 | #TDEファイルのカラム定義6 | tableDef = TableDefinition()7 | tableDef.addColumn(‘id’, Type.INTEGER)8 |9 | #テーブル定義の追加

10 | table = extract.addTable(“Extract”, tableDef)11 |12 | #データの登録13 | row = Row(tableDef)14 | row.setInteger(0, 1)15 |16 | #抽出ファイルのクローズ17 | extract.close()

Tableauで可視化するメリット①

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一度結果を出力してしまえばグラフの見栄えや切り口はTableau側で調整

無用な再実行がいらない

Tableauで可視化するメリット②

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グラフ選択をして、データを新たに生成できる

ちょっとだけプログラムレス

Tableauで可視化するメリット③

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Confusion Matrixの結果からデータの探索が簡単

もうちょっとだけプログラムレス

まとめ

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• Prediction含めてデータをExportし計算はBIツール任せ

• 結果を見ながら思考する次の仮説を生み出す過程はBIツールで効率化

• 学習曲線とか見るだけグラフはmatplot