Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事のモチベーション 昨年、生産技術職からデータ分析業に転職し、Pythonを書く機会が多くなりました。今は機械学習用の前処理ツールを開発する案件に携わっています。そんな中、生産技術者として働いていた時のことを顧みると自動化できた作業が色々あったなーと思いました。転職後に得たPythonの知識と生産技術者時代の知見を踏まえて、再び製造現場で働く際に使えそうなネタを記載します。同じようなニーズに直面している方の参考にもなれば幸いです。 本記事は既存技術を組み合わせてこうしたら良さそう！ということを記載したものであり、技術的に目新しいこ
リンク TECHCOMMUNITY.MICROSOFT.COM Announcing LET Have you ever had to repeat the same expression multiple times within a formula, created a mega formula or wished that you had a way to reuse portions of your formula for easier consumption? With the addition of the LET function, now you can! Introducing 7 Microsoft 公式ブログで 米国時間 2020年3月18日 Excelの新関数「LET()」発表 可読性とパフォーマンスを高めたとのこと 既にOffice InsiderのInsider
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 初めましてこんにちは。 最近コードレビューの記事書いたら、Excelベースだったことを理由に Qiitaコメントとはてブで徹底的に燃やされたおじさんです。 いやね、僕だって使いたくて使ってるわけではなくてね、 できることなら使いたくないんですよ。 というわけで名誉挽回のために脱Excelできた話、 それも日本の三大悪三大風習に数えられるExcel設計書を抹殺した話を書きます。 (2/25修正：悪は言いすぎました。訂正します。） Growi 最高。 Excel設計書 またの名をExcel方眼紙。 エクセルのセルの縦横を同じくらいの大きさに
吉田拳/Excelで、経営は強くなる @sugoi_kaizen 著書『たった1日で即戦力になるExcelの教科書』50万部突破/すごい改善代表取締役/人数無制限で学べる法人用Excelオンライン講座（年間50万円） /Excelのミス多発や長時間労働を解消するExcel丸投げ外注サービス（月額15万円）/無期限サポート付きのExcel・VBA講座14年間開催中・受講者1万名突破 https://t.co/WLNnOmfzXN 吉田拳/Excelで、経営は強くなる @sugoi_kaizen Excelのサポートを10年間やってきた経験から最も頻出の助言は 「データベースファーストの原則」 であり、この原則には 「1セル1データの原則」 「1列1データ型の原則」 「セル結合禁止の原則」 の3つが含まれる。 ほんっとにこれはどこに行っても目にする問題。 これだけ注意すれば後は簡単です 201
今月はじめに CData API Server というAPIの自動生成ツールで無料版・freeのライセンスがリリースされました！ 今日はこの CData API Server を使ってExcel ファイルから REST API を生成する方法を解説したいと思います。(ちなみに機能的にはExcel だけでなく、MySQL などのRDBからもAPIの生成が可能です。というかそっちの方がメインです) ちなみに今回作ったAPIは以下の内容で公開しています。 O'Reilly Demo API ID：user Token：7y3E6q4b6V1v9f0D2m9j CData API Server って何？ こんな REST API を生成するよ 実施手順 1. Excel データソースの接続設定を追加する 2. ExcelのシートをAPIリソースとして追加する 3. アクセス用のユーザーを追加する
データの集計は、ExcelよりPython使ったほうが100倍早い（pandas-profiling, pixiedust）Pythonpandasデータ分析データ可視化pandas-profiling Pythonのpandas-profilingと、pixiedustの2つのライブラリを使うと、データの集計・グラフの作成が、感動的なほど早く終わることを実感したので共有します。 Excelでデータ集計・グラフ作成した場合と比較すると、体感で100倍くらい早く終わります（誇張ではなく） Pythonで爆速でデータ集計する方法（体感所要時間：5分） 前提： 以下の環境が整備されていることは、前提とします。 Pythonのインストール（約30分） データ分析に必要な各種ライブラリのインストール（約30分） →numpy, matplotlib, pandas, jupyter など →Anac
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに Excelにデータを集めようとするとき、数式とVBAを駆使して行う方法が一般的です。 キーを使って複数のデータを結合するときには、Accessなども用いられます。 ですが、データが増えてくると下記のような課題が発生してきます。 収集に必要な手順が増え、数式やVBAが複雑化する データ収集に長い時間がかかる サイズが巨大化して格納しきれなくなる これらの課題を解消するツールとして PowerQuery を紹介します。 PowerQueryとは 2016年に公開されたMicrosoft製のデータ分析用Excelアドインであり、Ex
Windows/Office武勇伝 ＜Surface Proが当たる！ 開発者グループOPENキャンペーン＞ 参加エントリです。 今でも仕事で使っていますが、SIerだった頃はMS Officeに大変お世話になっていました。スケジュールや仕様書、マスタデータの管理、などなど。 特に大規模プロジェクトに参加していた頃は、スケジュール管理を重点的にやっており、大日程、中日程、小日程をそれぞれExcelで管理して、日々進捗を確認するのが仕事でした。そういった作業は本来はMS Projectで行うべきなのでしょうが、当時はそのソフトを所有していないメンバーやお客さんとやりとりを行う必要があったのでExcelを利用していました。 着手日の日付を変えて、終了予定日を入力して、ガントチャートのセルの色付けを変更して、と作業が煩雑になっていったので、ある程度簡略化できるようにと作ったのが以下のExcelフ
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