Python における Self とは: 実際の例
Python における Self とは: 実際の例
このチュートリアルでは、実世界のデータを使用して LuckyTemplates で物流レポート アプリを作成する方法を示したいと思います。LuckyTemplates でできることの拡張性とその優れた機能を示したいと思います。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。
LuckyTemplates の LuckyTemplates Challenge 12 の一環として、メンバーの 1 人からの例を取り上げ、私が個人的に問題に対処する方法とモデルに適用できると思われる改善点を共有します。
目次
LuckyTemplates のサンプル ロジスティクス レポート アプリ
このレポートで私が本当に気に入っている点の 1 つは、実際のナビゲーション体験です。これは完全に構築された Web アプリケーションのようなものです。これは、クリックするとオーバーレイの要素が表示される GIF 画像のようなものです。同メンバーはそれを 4 つの異なる分析セグメントに分類しました。航空、道路、鉄道、海上のセグメンテーションがあります。
これらのセグメントの 1 つ (ここでは「道路」) をクリックすると、別のページが表示され、道路を介して行われているさまざまな交通機関すべてについての情報が得られます。
ここから始めるのが良いと思います。データセットを評価するときは、伝えようとしているストーリーを理解しようと努める必要があります。あなたが語るストーリーは、あなたが最も重要なフィルターや最も重要な側面を何と考えるかによって大きく変わります。この場合、最も重要な点はデータを分割することでした。
各セグメント内には分析やその他の重要な情報が含まれていますが、左側にはクリックできるナビゲーションもあります。データをドリルダウンして詳細を確認できます。これらは物流に関するあらゆることに最適です。でできることの多用途性を示しています。
物流レポート アプリのデータ モデルとデータ セット
ここで、データセットをどのように見るか、そしてこれを別の方法で行う可能性について簡単に説明したいと思います。このケースではモデルが非常に単純に保たれているためです。まず、メンバーがウォーターフォール手法を使用したという事実が気に入っています。この手法では、ルックアップ テーブルが上部にあり、ファクト テーブルが下部にあります。
ただし、ここでの財務に関する 1 対 1 の関係は、私が通常行うものではありません。おそらくこれを単独のテーブルのようなものとして残しておくと思います。ただし、出荷 ID などの共通列のルックアップ テーブルを作成するとよいでしょう。これら 2 つの出荷 ID 列をまとめて 1 つにマージしてみます。あるいは、重複を削除してルックアップ テーブルとして配置し、その一意の値の列から 1 対多の関係を作成することもできます。
それでは、配送データがどのようなものかを見てみましょう。物流情報には、取引情報のような明細項目があり、これが実際には出荷 IDになります。次に、いつ出発したのか、どこから出発したのか、そしてどこへ行ったのか、いつ着陸したのかなどを調べていきます。
この情報だけから得られることはたくさんありますが、ここで重要なのは明らかに出荷 ID です。これがファクト テーブル内のインデックスになります。ただし、これは実際には巨大なテーブルであることがわかります。行数は非常に少ないですが、列数は 121 です。これはファクト テーブルとしては列が多すぎます。
このようなデータセットを使って、意味のある情報のセグメントを分割したいと考えています。適切なルックアップ テーブルとしてすぐに特定できるのは、場所です。このタイプのレポート アプリでは、出発国、目的地などのコードに関する情報が重要です。こうすることで、情報が何度も重複することがなくなります。これにより、モデルの複雑さが軽減され、ファイル サイズが小さくなります。
ここでは、商品の種類、顧客、船舶、配送の種類など、他にも改善できる点がたくさんあります。これらをルックアップ テーブルに分割することもできます。
ここでメジャーを作成するので、ここで探しているのは数値の列です。作成しているルックアップ テーブルのディメンションを使用してフィルター処理できるように、単純な合計を実行するだけです。
したがって、モデルは少し違って見えるでしょう。おそらく、上部にさらに 4 つまたは 5 つのルックアップ テーブルを用意し、それらを Shipping テーブルのそれぞれのインデックスまで下流に流していくことになります。
結論
これは、LuckyTemplates の物流レポート アプリの例です。このレポート例では、物流データセットとデータモデルがどのようなものかを示し、私の考えと改善点を共有しました。
このチュートリアルが、ご自身のLuckyTemplates レポート作成の取り組みに役立つことを願っています。その他の関連コンテンツについては、以下のリンクをご覧ください。
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