Basic Input and Output(入出力の基本) | Alteryx Predictive Tools 道場 Advent Calendar #01

こんにちは、DI部プリセールスエンジニアの兼本です。

当エントリは『Alteyx Predictive Tools 道場 Advent　Calendar』の01日目のエントリです。

クラスメソッド Alteryx Predictive Tools 道場 Advent Calendar 2018 - Qiita

Alteryx Predictive Tools 道場 Advent Calendar ｜ シリーズ ｜ DevelopersIO

はじめに

データ加工・準備・分析からレポート作成までをワンストップで提供するデータ分析プラットフォーム「Alteryx」には250種類を超えるツールと様々なサンプルワークフローが提供されています。

今回はそのなかでも興味はあるものの、何をやっているのか理解し難いサンプルとして定評のある「Predictve Alanysis（予測分析）」のサンプルワークフロー25種を弊社メンバーがアドベントカレンダー形式で順番に紹介するチャレンジをいたします。

予測分析は、よく質問をいただく機能のひとつですが、まだまだ馴染みのない分野であるため、これらのツールを使うと何ができるのかイメージが捉えづらい部分もあるかと思います。

本シリーズでは、私を含め分析初心者のメンバーも参画しており、ビギナー目線でサンプルのご紹介ができるように努めますので、25日間よろしくお付き合いください。

前提条件

本シリーズではAlteryx2018.4を使用しています。

どんなサンプル？

さて、記念すべき第1回目は「Basic Input and Output」です。

Alteryx Designerを起動して、 メニューから　Help > Sample Workflows > Predictive Analysis > 1　Basic Input and Output を選択します。

参照にはAlteryx Predictive Tools with Rがインストールされている必要があります。

すると、下図のような潔いワークフローが開きます。

何ができる？

このツールでは、R言語のプログラムコードを直接記述することができます。 Predictive Toolsの紹介なのに、いきなりコードを記述するツールかよと思う方もいらっしゃるかもしれませんが、実はAlteryxがビルトインで提供しているPredictiveツールは内部的にR言語で実装されているものが多くあります。

上図のようにツールアイコンの左下に「R」マークがあるツールは内部的にR言語を使っています。 ご存知の通り、Rは統計解析に特化したデータサイエンティストにとっては馴染みのあるプログラム言語です。 Alteryx では、R言語で記述したプログラム言語を直接記述できるようにすることで、統計解析や予測分析を実現するための自由度を最大化し、かつ、それらをマクロやツールにパッケージ化することで、同時にコードフリーを実現しているのです。

Rツールについて

実はRツールについては2年前のアドベントカレンダーでもご紹介をしています。

Rのプログラムを組み込んでみる #alteryx #13 | Alteryx Advent Calendar 2016

詳細については、上記エントリをご覧いただきたいのですが、ざっくり説明すると、このツールは入力されたデータをR言語で解析し、最大で5つの出力をすることができる汎用的なツールになっています。

今回のサンプルでは、

というデータを受け取り、

という処理をR言語で記述しています。

（サンプルで使用しているプログラムコード）

the.data <- read.Alteryx("#1", mode="data.frame")

print(the.data)

write.Alteryx(the.data,1)

AlteryxGraph(2, width=576, height=576)
#Insert code to plot graph here
pie(the.data$FloatVal)
invisible(dev.off())

このプログラムでは、入力されたデータを1番目のアウトプットにそのまま出力、2番目のアウトプットに対しては、パイチャートを生成して出力する、という処理を実装しています。

まとめ

今回はPredictive Analysis samplesの中から、Rツールの使い方の基本を説明した「Basic Input Output」をご紹介いたしました。

Alteryxはプログラミングなしに様々なことができるコードフリーなツールですが、それだけではなく、RやPythonのようなプログラム言語で開発した資産を無駄にせず、再利用できる拡張性も兼ね備えたプログラムフレンドリーな側面もあることをご理解いただけたのではないかと思います。

明日02日目はniinoによる「Association Analysis」の予定です。明日もお楽しみに。

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