Tableau を高度なモデルで拡張する

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

R、Python、Sagemaker、MATLAB モデルのデータを Tableau で統合して視覚化する。
一般的なプログラミング言語、ツール、プラットフォームを動的に含めるために分析拡張機能 API を使用して Tableau の計算を拡張する方法を説明する。

Tableau での高度な分析

Tableau を使用して、ビジネスユーザーがインタラクティブなダッシュボードで統計モデルや機械学習モデル、その他の外部のコードや API にアクセスできるようにすることができます。R コードと Python コードや、主要なデータサイエンスツールのモデルを Tableau に統合し、ビジネスに予測をもたらすセルフサービスツールを作成することができます。

高度な分析のカテゴリが強調表示された、Tableau 開発者ツールを示す図。

Jamal は、同僚の Awanasa から勧められた Tableau Conference のプレゼンテーションを見ます。動画 (この単元の「リソース」セクションを参照) では、Tableau でデータサイエンスアプリケーションを作成する方法と、この強力な機能のデモが紹介されています。

Jamal と Main Stage Analytics のデータサイエンスチームは、Tableau Python Server (TabPy) を使用して Twitter データに対してセンチメント分析モデルを実行し、Tableau でデータを視覚化するつもりです。これで、すべての関係者に作業内容を簡単に提示できます。Python は、汎用プログラミングに広く使用されている高水準プログラミング言語です。Jamal は、Tableau の表計算を介して Python コマンドを TabPy 分析拡張機能に送信することで、データのセンチメント分析を実行できます。使用を開始する方法についての詳細は、Tableau ヘルプ記事「分析拡張機能を使用した式の受け渡し」を参照してください。

分析拡張機能の API

Main Stage Analytics のマーケティングチームは独自のデータサイエンスサーバーを使用しており、次のプロジェクトではそれを Tableau 内で使用したいと考えています。どうやら分析拡張機能 API の出番のようです。

分析拡張機能 API を使用すると、Tableau の計算を拡張して、プログラミング言語、外部のツールやプラットフォームを動的に含めることができます。分析拡張機能は、Tableau からリアルタイムでデータを受信し、スコアリング、変換、または拡張後にデータを返すことができます。これを使用して、Tableau と TabPy の統合と同様の統合を作成します。この API を使用して、テーブル拡張機能を追加し、[データソース] タブではテーブル、ワークブックではメジャーやディメンションとして表示される計算を作成します。詳細は、以下の表拡張機能と分析拡張機能 API のヘルプ記事を参照してください。

次の単元では、タスクを自動化し、Tableau コンテンツをプログラムで管理する方法を学習します。