Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
今日は、LuckyTemplates メンバーと非メンバーの両方に、非常に役立つと思われる無料リソースのグループを紹介したいと思います。このリソース コレクションには、ランダム データセットを生成するための便利なツールもあります。このチュートリアルの完全なビデオは、このブログの下部でご覧いただけます。
目次
究極の LuckyTemplates リソース コレクションの内容
このリソースでは、特にData Randomizer について説明したいと思います。これは、メンバーですら認識されていないと思われるツールです。
にグループ化したので、それぞれを個別にダウンロードする必要がなくなります。会員であれば、すぐに参加することができます。そうでない場合は、メールアドレスを要求され、すべてのリソースをダウンロードできるリンクが提供されます。
このリソース コレクションには、さまざまな便利なものが含まれています。DAX 数式リファレンス ガイドと、DAX を最適化するための別のガイドがあります。
当社の専門家の一人である Melissa de Korte が開発した拡張日付テーブルもあります。これは、LuckyTemplates 用の驚くほど包括的で強力な日付テーブルです。この拡張日付テーブルの使用方法に関するチートシートも用意しています。
このチート シートは、各フィールドの値の例、データ型、および LuckyTemplates で各フィールドを並べ替える方法についてのクイック ガイドです。
また、一流のLuckyTemplatesレポート用の別のグループも用意されており、これらを参照してダウンロードして、レポートがどのようにまとめられているかを確認できます。
また、導入、実装、ライセンス プランナーの一連のリソースもあります。
また、LuckyTemplates と DAX の初心者向けガイドに関する一連のコース作業も用意しています。これだけでも約 6 時間のコース作業になります。
最も人気のある 3 つのワークショップ シリーズもお楽しみいただけます。これらは、高度な予算編成、効果的な LuckyTemplates レポート、外れ値の検出と分析に関するものです。このパッケージのリソースを使用するだけで、LuckyTemplates をかなり有能になれると思います。
しかし、このコレクションで強調したいのは、LuckyTemplates Data Randomizerと呼ばれるものです。リソース コレクションに移動して、この xlsb ファイルをダウンロードするだけです。
データ ランダマイザーを使用する場所
[ダウンロード]に移動し、Excel でファイルを開きます。これは、さまざまな方法で使用できるランダム データセットを作成するのに最適です。たとえば、LuckyTemplatesフォーラム (または他のフォーラム) のメンバーは、情報が機密であり、マスクすることが非常に難しい場合にサンプル PBIX ファイルを使用します。
したがって、このツールを使用して、ランダムな名前、ランダムな住所、およびランダムな日付を使用して、特定のデータ セットの要件に準拠した代表的なデータ セットを開発することができます。これは代表的なものであり、機密情報は含まれません。
さらに、いくつかのコードをテストするためのデータセットを開発することもできます。たとえば、分布が正規かどうかをテストするために LuckyTemplates で R スクリプトを呼び出している場合、コードが機能するかどうかを確認するために正規分布または非正規分布を生成することができます。
これは、LuckyTemplates を教えている場合や、クイズやテスト用のサンプルを作成したい場合にも適しています。必要なパラメータに従って作成できます。
データ ランダマイザーの仕組み
これがどのように機能するかを見てみましょう。開いたシートを作成し、Testという名前を付けてみましょう。次に、データ ランダマイザーによって作成されたアドインであるRANDOM LISTSをクリックします。
ご覧のとおり、いくつかの単純なオプションといくつかのかなり複雑なオプションがあります。最初に簡単なものから説明します。
作成する行の数を選択するだけです。一意にするかどうかを選択することもできます。
500 行が必要だとします。ファクト テーブルを作成しているので、一意の項目のボックスのチェックを外します。
整数または小数を作成できます。
出力オプションを使用して、特定のセル、新しいシート、または既存のワークブックの最後の列とスペースに出力することもできます。
それでは、Numbers listに移動し、最小値として 0、最大値として 1000 を入力します。
次に、A1 に出力を入れてみましょう。
これで、500 個の一意の乱数が得られました。
日付についても同じことができます。日付リストを作成し、今年の初めを開始日として使用し、今年の終わりを終了日として使用しましょう。
これらの数値を日付形式に変換するだけです。
今年の範囲内にランダムな日付が 500 件あります。
数値リストまたは日付リストを作成すると、その範囲内の任意の数値が抽出される確率が等しい一様分布が作成されることに注意してください。
ランダムなデータセットから加重リストを作成する
加重リストを作成することもできます。これにより、分布のさまざまなセグメントと、各セグメントにどれだけの重みを置くかを指定するよう求められます。
これまでに紹介した機能以外に、本当に本当に役立つ機能が、リンク リストです。ここには、名前、電話番号、住所、電子メール アドレス、国、地域、製品、会社名、流通チャネルなど、あらゆる範囲のダミー データがあります。これに独自のリストを追加することもできます。
これがどのように機能するかを示すために、感情分析を行ってみましょう。このリスト (肯定的、中立的、否定的) をテストリストにコピーしてみましょう。
作成したリストの 3 列目にそれをポップし、 [リンクされたリスト]をクリックしましょう。
これにより、このリストに基づいて均一分布の 500 個のセンチメントが作成されます。
これの素晴らしい点の 1 つは、その場で計量できることです。否定的または中立的な応答よりも 3 倍多くの肯定的な応答が必要だとします。あなたができることは、列にさらに 2 つのポジティブを入力し、それを再度コピーし、リンクされたリストをクリックして、結果を F 列に入力することです。
これにより、同じ 500 レコードが作成されますが、陽性の数は 3 倍になります。これを適応させて、オンザフライで重み付けされたリストを作成し、必要なあらゆる種類のデータセットを作成できます。
ここにあるもう 1 つのデータは地理データです。郵便番号、経度、緯度、住所を確認できます。これらを使用して、シミュレートされた地理データを作成できます。
ランダムなデータセットからデータモデルを作成する
このランダム データセット ツールを使用してデータ モデル全体を作成しようとしている場合は、ファクト テーブルだけを作成してから、LuckyTemplates とパワー クエリに進むことができます。ディメンションの一意のレコードを参照して抽出することで、ファクト テーブルからディメンション テーブルを作成できます。
もう 1 つの方法は、固有の項目を含む追加のシートを作成し、基本的にそれらをディメンション テーブルとして構築することです。これをインポートするときは、ファクト テーブルとディメンション テーブルの両方をインポートし、LuckyTemplates で結合します。
結論
Data Randomizer は、コツを掴めばランダム データセットの作成に関しては非常に簡単です。情報を追加して、生成するデータセットのタイプに応じてこれをカスタマイズできます。
この LuckyTemplates リソース コレクションをぜひご覧ください。LuckyTemplates の専門知識レベルや経験に関係なく、ここには、非常に価値があり役立つ内容が含まれています。
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