コストと使用状況レポートを Amazon QuickSight に取り込む
AWS のコストと使用状況レポート (CUR) を Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) から Amazon QuickSight に取り込みたいと考えています。毎月 CUR 結果をインポートして可視化するにはどうすればよいですか? 解決方法 AWS のコストと使用状況レポート (CUR) を取り込んで可視化するには、次の操作を行います。 1. コストと使用状況レポートを作成します。 2. QuickSight に Amazon S3 バケットへのアクセスを許可します。 3. QuickSight コンソールを開きます。 4. データ管理を選択します。 5. 新規データセットを選択します。 6. [S3] を選択します。これにより、Amazon S3 データソースダイアログボックスが開きます。 7. A
Amazon QuickSight を使用した AWS Cost and Usage Reports の可視化（後編） | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon QuickSight を使用した AWS Cost and Usage Reports の可視化（後編） 本ブログは Amazon QuickSight を使用した AWS Cost and Usage Reports （AWS CUR）（コストと使用状況レポート）の可視化についてご紹介します。 2部構成であり、今回は後編をご紹介します。 前編： AWS CUR や Amazon Athena の設定、 Amazon Athena から SQL クエリを使用した AWS CUR の分析手順 後編： Amazon QuickSight のセットアップ、 AWS CUR の可視化、分析やダッシュボードの共有 Amazon QuickSight のセットアップ この手順では以下を含んだ Amazon QuickSight の初期設定を
Amazon QuickSight を使用した AWS Cost and Usage Reports の可視化（前編） | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon QuickSight を使用した AWS Cost and Usage Reports の可視化（前編） 本ブログは Amazon QuickSight を使用した AWS Cost and Usage Reports （AWS CUR）（コストと使用状況レポート）の可視化についてご紹介します。 2部構成であり、今回は前編をご紹介します。 前編： AWS CUR や Amazon Athena の設定、 Amazon Athena から SQL クエリを使用した AWS CUR の分析手順 後編： Amazon QuickSight のセットアップ、 AWS CUR の可視化、分析やダッシュボードの共有 クラウドのコストを最適化するためには、まず現在の使用状況を把握、分析することが重要です。 AWS CUR では、課金されるすべ
[アップデート]AWS Billing and Cost ManagementからAmazon QuickSight を利用したコストと使用状況のダッシュボードを作成できるようになりました | DevelopersIO
どーも、データアナリティクス事業本部 BIチームのsutoです。 本日より、AWS Data Exports の一部として、Amazon QuickSight を利用したコストと使用状況のダッシュボードを AWS Billing and Cost Management コンソールから直接デプロイできるようになりました。 AWSからのアナウンスはこちらになります。 概要 これによって、AWSにおけるコストと使用状況を可視化したいときに、Amazon QuickSightへ使用状況レポート(CUR)のデータを取り込みビジュアルを選択しながらダッシュボードを自前で作るための作業コストを簡素化し、AWSで予めで用意されている構築済みのインタラクティブなダッシュボードを作ることができます。 QuickSightやダッシュボードづくりの知見が乏しくても、AWSのテンプレートから必要な情報がすぐに把握で
![[アップデート]AWS Billing and Cost ManagementからAmazon QuickSight を利用したコストと使用状況のダッシュボードを作成できるようになりました | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/f099104aaa09df58f234f4f90b04b2f5cefbb675/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2023%2F11%2Feyecatch_reinvent-2023-newservice-update.png)
New – Cost and Usage Dashboard powered by Amazon QuickSight | Amazon Web Services
AWS Cloud Financial Management New – Cost and Usage Dashboard powered by Amazon QuickSight Today, we announced the general availability of Data Exports, a new AWS Billing and Cost Management feature that enables you to create exports of your billing and cost management data using SQL column selections and row filters. As part of AWS Data Exports, you can now also deploy a Cost and Usage Dashboard
【アンケートなんてするな】効果検証のためのアンケート分析本10冊読んだので書評書く。 - Qiita
アンケート(questionnaire)って多数決とるものだと思ってました。(小並感) アンケート調査して、そこからエビデンスになるものを見つけて、意思決定に使う。というところまでやりたいと考えた時に、「とりあえず多数決とりました」ってだけではあまりにもパンチ(説得力)が弱すぎると思って勉強し始めたのが始まりでした。 勉強してみるとアンケートって 質問文の聞き方だけで回答が偏る 質問で聞いたことしか収集できない 集めたいように設計することもできる などなど気にするべきところがたくさんありました。 中にはこのような注意点を「知らないor知っていて政治的に利用」する事に対して(正しく使えないなら)アンケートなんてするなと書いてある本もありました。 アンケートはPDCAのどの段階でも使うことができ、(結果に対応する因果に当たる)ユーザーの気持ち部分を定量化できるので、使いこなせるとかなり役立つデ
調査 - Wikipedia
この記事には複数の問題があります。改善やノートページでの議論にご協力ください。 出典がまったく示されていないか不十分です。内容に関する文献や情報源が必要です。（2012年2月） 雑多な内容を羅列した節があります。（2019年7月） 出典検索?: "調査" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL 調査（ちょうさ、英語: survey, research）とは、ある事象の実態や動向の究明を目的として物事を調べること。 概説[編集] 統計を取ることを「統計調査」というように、その目的あるいは対象の後に「調査」とつければ「その目的、対象について調べること」という意味になる。そのような場合、内容的には研究とあまり差がない。より狭い範囲では、対象に手を加えずにその有り様を記録することで、その点では実験とは
データの結合 - Amazon QuickSight
翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 データの結合 Amazon の結合インターフェイスを使用して QuickSight 、1 つ以上のデータソースからオブジェクトを結合できます。Amazon を使用してデータを QuickSight 結合することで、異なるソースからデータを複製することなく、異なるデータをマージできます。 結合されたデータセットのタイプ 結合は 2 つの QuickSight 論理テーブル 間で実行され、各論理テーブルにはデータの取得方法に関する情報が含まれます。でデータセットを編集する場合 QuickSight、ページの上半分の結合図には、各論理テーブルが長方形のブロックとして表示されます。 結合データセットには、 QuickSight同一ソースとクロスソースの 2 つの異なるタイプ
OLAPキューブ - Wikipedia
OLAPキューブの例 OLAPキューブは、データの多次元配列である[1]。Online Analytical Processing（OLAP）[2]は、洞察のためにデータを分析するコンピューターベースの手法である。ここでキューブという用語は、多次元データセットを指し、次元数が3より大きい場合、ハイパーキューブとも呼ばれる。 用語[編集] キューブは、2次元または3次元のスプレッドシートの多次元の一般化と考えることができる。例えば企業が製品ごと、期間ごと、および都市ごとに財務データを集計して、実際の費用と予算の費用を比較したい場合すると、製品、時間、都市、シナリオ（実際と予算）はデータのディメンションである[3]。 データが任意の数の次元を持つことができる場合、キューブは多次元データセットの省略形である。ハイパーキューブという用語は、特に3次元を超えるデータで使用されることがあるが、厳密な数
Kimball Group | Dimensional Data Warehousing Experts
Bob Becker, Margy Ross, Warren Thornthwaite Joy Mundy, Ralph Kimball, Julie Kimball Thanks to all the DW and BI professionals we met during the past 35+ years! Our website includes our most popular articles and Design Tips, our Toolkits’ utilities, glossary of dimensional modeling techniques, and more. Check out the Resources tab. Ralph and Julie are enjoying retirement. Email Julie if you wish to
OpenAI、「GPT-4o」の新しいデータ分析機能を発表--有料ユーザー対象
Maria Diaz （ZDNET.com） 翻訳校正： 緒方亮 吉武稔夫 （ガリレオ） 2024-05-20 09:24 OpenAIは先ごろ、AIチャットボット「ChatGPT」のデータ分析機能の変更を発表した。ChatGPTを使ってインタラクティブでカスタマイズ可能な表とグラフを作成し、プレゼンテーションや書類としてダウンロードできるようになる。「Google Drive」や「Microsoft OneDrive」からChatGPTにファイルをアップロードすることも可能だ。 ただし、新しいデータ分析機能はすべてのユーザーが利用できるようになるわけではない。アップグレードは今後数週間をかけて段階的に「ChatGPT Plus」「ChatGPT Enterprise」「ChatGPT Team」のユーザーに提供される。データ分析の新機能は、OpenAIが先日「Spring Update」
GPT4oを使って、訓練無しで物体検出(BBox)ができるか試してみる
今日も今日とてopenAIの新発表が機械学習界隈を賑わせていますね。 今回は、2024/05/14に発表されたGPT4oについてです。 返答速度があがったり画像認識精度があがったり音声会話の性能が良くなったりと色々話題が尽きません。 具体的にどのあたりが凄くなったのかは僕以外にもまとめている人が多そうなのでこの記事では触れません。 個人的に特に気になっているのが画像認識の精度向上部分で、今回は画像認識精度がどの程度あがったのか？というのを画像系機械学習の主要なタスクであるBBoxによる物体認識というタスクで簡単にチェックしてみようと思います。 BBoxとは BBoxはBoundingBoxの略で、画像内の特定のオブジェクトを囲むために使用される長方形のボックスの事を指します。 BoundingBoxの定義は以下の通り このBBox検出は画像系機械学習モデルの基本的なタスクであり、自動運転の
物体検出 - Wikipedia
80クラスの一般的な物体を検出できるCOCOデータセットで学習されたYOLOv3モデルを使用して、OpenCVのディープニューラルネットワークモジュール（DNN）で検出された物体。 物体検出（ぶったいけんしゅつ、object detection）は、デジタル画像処理やコンピュータビジョンに関連する技術の一つで、デジタル画像・動画内に映っている特定のクラス（人間、建物、車といったカテゴリー）の物体を検出するものである[1]。物体検出はコンピュータビジョンの基礎的な学問領域であり、画像分類（英語版）や顔認識、自動運転など多くの分野でその知見が応用されている[2]。深層学習（ディープラーニング）技術の進展に伴い、物体検出の分野でもR-CNNやYOLO、SSDなどの深層学習を用いた手法が広く使われるようになって精度も大きく向上したが、一方で物体検出分野に特有の技術的な課題や学習・評価に必要なデータ
Excelで学ぶ、やさしいデータ分析
データ分析に興味はあるけれど、どこから手を付けていいか分からない……そんなあなたにぴったりなのが、この無料の電子書籍『Excelで学ぶ、やさしいデータ分析』です。ここから、データ分析の第一歩を気軽に踏み出してみましょう！ この電子書籍は、「Microsoft Excel」「Googleスプレッドシート」など日常的に触れる表計算ソフトウェアを使って、自分の手で体験しながら段階的に学べるように設計されています。概念や手順は誰でも理解できるように丁寧に易しく説明されており、数学やプログラミングの前提知識も必要ありません。 本書は、データ分析を初歩から学びたい方々に向けた「包括的な教科書」として、データの取り扱い方から基本的な分析方法まで、幅広いテーマを網羅しています。具体的には、以下の全16回で構成されています。 データ分析の基礎： 第1回 データ分析を学ぶべき理由と連載概要 第2回 前提基礎：
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