PythonPython初学者向け:2つの日時オブジェクトの引き算をする方法 今回は日時オブジェクトの引き算について基本から解説します。Pythonで日次オブジェクトの引き算をするときにうまくいかなかったことはありませんか?私はタイムゾーンの処理をした日時オブジェクトとタイムゾーンの概念を持たない日付型オブジェクトで演算をしているからかもしれません。基本から見ていきましょう。2023.05.12Python
仕事効率化データ分析初学者向け:棒グラフの作成方法を基本から解説 今回は棒グラフの描き方を基本から解説します。まずは「どんなときに棒グラフで表現するか?」「軸を0から始めるべきか?」から考えていくことにしましょう。どうしても軸の途中を省略したい場合の対応についても解説していきます。では、早速見ていきましょう。2023.03.26仕事効率化
仕事効率化データ分析初学者向け:伝わるグラフの選び方を基本から解説~EXCELでデータを可視化しよう~ データ分析において、グラフの選び方は非常に重要です。グラフを正しく選択し、適切に解釈することで、データから得られる情報やインサイトを明確に表現することができます。しかし、グラフを誤って選択すると、データの解釈が誤解を招く可能性があります。この記事では、データ分析におけるグラフの選び方を基本から解説します。2023.03.122023.03.25仕事効率化
仕事効率化Power BI:Calculate関数を使って前年差異を計算する方法を基本から解説 今回はDAX関数の中でもとても重要な関数となるCalculate関数について解説します。Calculate関数の基本を確認した後は実際によく使われる利用シーンとして、前年データと比較をおこない「前年差異」を計算する方法をみていきましょう。2023.01.08仕事効率化
仕事効率化Power BI:DAXの変数について基本から解説 今回はDAXの中で変数を扱う方法について基本から解説します。新しいメジャーを追加するときに、定義式の中で変数を使用したくなるケースがあります。複雑な式では変数を使うことによって、読みやすさも向上しますし、場合によってはパフォーマンスも向上します。早速見ていきましょう。2023.01.07仕事効率化
仕事効率化Power BI:複数の列でリレーション設定する方法を基本から解説 今回は複数の列をキーとしてリレーションシップ設定する方法を基本から解説します。データの集計をしているときに、1つのキーではリレーション設定ができないケースが出てきます。そんなときに複数の列を組み合わせてキーとする方法が有効です。さっそくみていきましょう。2023.01.042023.01.07仕事効率化
仕事効率化Power BI:多対多リレーションシップについて基本から解説 今回は「多対多」のリレーションシップの設定について基本から解説します。「多対多」のリレーション設定の方法は2つあります。1つは「多対多カーディナリティのリレーションシップを使う」方法、もう一つは「中間テーブルを介して設定する」方法です。順にみていきましょう。2023.01.032023.01.06仕事効率化
仕事効率化Power BI:カレンダーテーブルに列を追加する方法を基本から解説 今回は作成した中間テーブルに新しい列を加える方法をご紹介します。複数のテーブルの情報を中間テーブルに集約して集計しようとした場合に、中間テーブルに新しい列を追加したくなることがあります。たとえば、日付のテーブルを作っていた際に月単位や会計年度単位での集計をするような場合です。今回はカレンダー手ぶるに月や年、会計年度の列を加える方法を基本から解説します。2023.01.012023.01.06仕事効率化
仕事効率化Power BI:カレンダーテーブルを作る方法を基本から解説 今回はカレンダーテーブルの作り方を紹介します。前回、中間テーブルを作ってリレーションシップの設定をする方法を紹介しました。その中で中間テーブルを作る方法を紹介していますが、カレンダーのテーブルを作る場合には、専用の関数を使うとより簡単に作ることができます。基本から見ていきましょう。2022.12.302023.01.06仕事効率化
仕事効率化Power BI:中間テーブルを使ってリレーションシップを設定する方法を基本から解説 異なるテーブル間で共通の項目がある場合、リレーションシップを設定しておくと便利です。リレーションシップを設定する方法は中間テーブルを使う場合と、多対多カーディナリティのリレーションシップを組む方法があります。今回は中間テーブルを使う方法を基本からご紹介します。2022.12.242023.01.06仕事効率化
仕事効率化Power BI:DAX関数の基本を解説 今回はDAX関数について基本から解説することにしましょう。Power BIで新しいデータ項目を追加する際にはDAX関数を使うことが多いでしょう。まずばDAX関数の特徴やExcel関数との違いを整理することで、しっかり理解すれば難しくはありません。2022.12.122023.01.06仕事効率化
仕事効率化Power BI:3つのデータ項目の追加方法を基本から解説 Power BIを使っているとデータ項目を追加したくなることがありますね。普段あまり意識していないかもしれませんが、Power BIにはデータ項目を追加する方法が複数存在します。今回はデータ項目を追加する方法を整理していくことにしましょう。2022.12.112023.01.07仕事効率化
仕事効率化Power BIのインストール方法を基本から解説 今回はマイクロソフトが提供しているBIツール「PowerBI」のインストール方法を基本から解説します。BIツールはBusiness Intelligenceの略で企業内のデータを集めて分析・加工して意思決定に役立てる概念を指します。もっと簡単に言うと、データを解釈しやすくするように可視化するツールといってもよいかと思います。2022.12.062023.01.06仕事効率化
PythonPython初学者向け:pandasのplot関数による可視化を基本から解説 今回はpandasのplot関数を基本から解説します。Pythonで可視化するときに真っ先に思いつくのはmatplotlibかと思いますが、pandasのplot関数はこのmatplotlibのラッパーの位置づけです。かなり簡単に可視化ができるので是非使い方を覚えましょう。2022.10.26Python
PythonJupyter LabでPlotlyのプロットを表示させる方法を基本から解説 今回は私がPlotly Expressという、簡単なコードでインタラクティブな可視化ができるライブラリを教えてもらって試したときに、「Jupyter Lab」ではエラーは出ないけど、真っ白な画面でプロットが表示されない、となってしまったため、その解決策をまとめたものとなります。2022.10.18Python
PythonPython初学者向け:正規表現を利用した文字列の置換を基本から解説 今回は正規表現を用いた文字列の置換について基本から解説します。自分の理解もあいまいだったので、一度、基本的なことを整理してみようと思います。具体例を用いて試しながら解説するので、記事を読み終えると、正規表現を使った文字列の置換の仕方がわかり自らコードを書くことができるようになります。2022.08.11Python
PythonPython初学者向け:seabornのstyle設定の基本を解説 はじめに今回はseabornのstyle設定の基本を解説します。seabornで設定することができるstyleをいくつかピックアップして設定方法をご紹介します。基本的によく使うもの以外は覚える必要がないので、こんなことができるんだな程度に確...2022.08.08Python
PythonPython初学者向け:seabornでHeatmapを描画する方法を基本から解説 今回はHeatmapの描画について基本から解説します。Heatmapは表の各値の大きさによって色分けして描画したものです。視覚的に値の大小や傾向を把握することができます。相関表や混同行列、ピボットテーブルでの集計結果などをヒートマップで表示すると、解釈しやすくなります。2022.08.08Python
PythonPython初学者向け:seabornのカテゴリ変数に関するプロットをまとめて紹介 今回はseabornのカテゴリ変数に関するプロットをまとめて紹介します。既に紹介したものを含めてまとめて整理しましょう。普段見慣れないプロットもありますが、カテゴリ変数を可視化するうえで非常に便利です。seabornでは簡単に描画できるので是非身につけましょう。2022.08.07Python
PythonPython初学者向け:seabornで変数間の相関を視覚的に捉える方法を基本から解説 相関係数などで変数間の関係を把握する方法もありますが、まずは可視化するのも有効な方法です。 今回はseabornを使って変数間の関係を視覚的に捉える方法をご紹介します。2変数間の関係をとらえるjointplotと各変数間の関係をとらえるpairplotを基本から解説します。2022.08.06Python