【12/3（木）オンライン】年内最後！第12回 Alteryx User Group in Online

[k_koebisawa]

第12回Alteryx ユーザー会をオンライン開催します！

こんにちは、 Alteryx User Groupリーダーの小海老澤です。

今年も皆様あと少しですね。

COVID-19の影響で昨年とは大きく状況も変化して、直接お会いして懇親会もできなくなってしまいましたが、オンラインで開催することによって、東京だけでなく各拠点の方々も参加いただけるメリットの面も発見できました。
回数を重ねるたびにご参加様数も増えてきて、ユーザー会運営局として嬉しい限りです。
年内最後の今回は、実事例含めご紹介セッションを予定しています。
各セッション後は、前回好評の登壇者によるいくつかのテーマを基にパネルディスカッションを開催します。

お申し込みはこちらから→https://alteryx-ug.connpass.com/event/193299/

 

パネルディスカッションのテーマ募集中！

ご質問や聞きたいトピックがあれば、Connpassのアンケートにご記載ください！

 

イベント概要

日時	2020年12月3日（木） 19:00 〜 21:00（接続開始18:50）
場所	ウェビナー方式
定員	200名
対象	Alteryxユーザー
会費	無料

 

タイムテーブル

時間	プログラム
19:00 - 19:05	Opening
19:05 - 19:30	「現場の課題を自分で解決！Alteryxを用いた製造工程のデータ加工・集計・見える化 事例紹介」 AGC株式会社 化学品カンパニー　戦略本部スマート化推進室　安井 泰観様
19:30 - 19:55	「（仮）Google Geocording APIを使った住所比較フローの構築」 武田薬品工業株式会社　Global IT Commercial Insight & Analytics　清水 隆介様
19:55 - 20:20	「alteryxとtableauでSaaS始めました」 株式会社truestar　藤 俊久仁様
20:20 - 20:50	パネルディスカッション
20:50 - 21:00	Closing

※各セッション後にQAの時間を設けています。 　
　

 

参加方法について

参加方法

本セミナーではZoomを使用します。
初めてZoomをご利用になる方は、ソフトウェアのインストールが必要です。（所要時間1～2分）
ウェビナーの閲覧URLは後日メールにてお知らせいたします。

（ご参考）Zoomとは https://zoom.us/jp-jp/meetings.html

ハッシュタグ

#alteryx_ug

その他

• 飲食物のご提供はありませんが、飲食しながらのご参加も可能です。
• Zoom Webinarを利用いたします。ご質問はQ&Aに投稿ください。各セッション後にQAの時間を設けています。 　 　
  　

 

開催後のお願い

アンケート

より良いコミュニティ活動をしていくために、アンケートのご協力をお願いいたします！ https://forms.gle/F3NgQKfadwugdKe76

[tyasui]

トップバッターで発表させていただきましたＡＧＣ株式会社の安井泰観です。
発表資料を共有させていただきます！

★★★©AGC Inc.となりますので2次利用はご遠慮ください★★★

[RyusukeShimizu]

武田薬品工業　清水の登壇資料を置きます。

[Toshi92]

三番目に発表させていただいた truestar の藤の資料です。

[DaisukeTsuchiya]

藤さん、本日はありがとうございました。
Exploratoryのお話聞きたかったです。ブログとかで書かれていないですか？

⇒Truestarさんの書かれた記事が沢山ありましたね。まずは見てみます。

[Toshi92]

土屋さん、

こちらこそ色々とコメントありがとうございました。

Exploratoryネタは弊社ブログにそこそこあります。

https://blog.truestar.co.jp/category/exploratory/

Rのコードを書かずに色々できますので統計分析や機械学習の試行錯誤フェーズではExploratoryが使いやすいです。

例えば、Exploratoryで使用するアルゴリズムや予測モデルが固まったら、運用フェーズではAlteryxを使って自動化させてしまう、というような使い方もできると思います。（実際にやったことはないですが・・・）

Zoomのチャット欄で最後の方に少し書き込みましたが、弊社の労務管理とコスト管理のための残業予測とその可視化で、AlteryxとExploratoryとTableauを組み合わせて使っています。
勤怠管理システムの『ジョブカン』からPythonを使って勤怠データをExcelで所定の場所に吐き出し、Alteryxで加工してAWS上に上げ、そのデータをExploratoryを用いて残業時間の時系列予測（アルゴリズム：Prophet）を行い、そのデータをTableauで可視化してTableau Serverで共有する、みたいなことを完全に自動化して、マネージャーたちが毎週チェックしています。

[tyasui]

Alteryx-Tableauで苦労していたのも予測の部分です。
Exploratoryで簡易・柔軟に構築できるのであれば面白いかもしれませんね。運用にあたってはライセンスやデータ接続(社内情報を外部システムにつないでいいのか云々)の問題はありそうですが…検討した内容を最終的にAlteryxに落とし込むという運用が可能であればどうにかなりそうです。

[AkimasaKajitani]

@tyasui @Toshi92 さん

Alteryxの予測を避けるのは、何か不足しているものがあるからなのでしょうか？

確かに時系列予測のProphetは用意されていないので、それが使いたければ @Toshi92 さんの要望には沿わないと思います。

とはいえ、少なくともドキュメント的な部分は足りてないようには思います・・・。

オプションにはなりますが、インテリジェントスイートに入っているPythonベースの予測だと簡単ではありますね・・・。

（まだちょっとモデルが少ないようには思います）

[Toshi92]

@AkimasaKajitani さん

Alteryxの予測を避けるのは、何か不足しているものがあるからなのでしょうか？

分析の試行錯誤、例えば分析結果を見ながらパラメータを変更したり、データやアルゴリズムの切り替えをガチャガチャ行うには、別の分析ツールのほうが使いやすいことは多いです。

分析に至る初期のデータプレップや、モデルを運用に組み込む（予測と実績を常時BIで可視化するetc）にはAlteryxが使いやすいので、弊社では用途によって使い分けられている印象です。

オプションにはなりますが、インテリジェントスイートに入っているPythonベースの予測だと簡単ではありますね・・・。

（まだちょっとモデルが少ないようには思います）

ここはご指摘の通りです。できることが限られますが、非常に使いやすいですし、今後の機能充実にかなり期待しています。

[AkimasaKajitani]

@Toshi92 さん　ご返信ありがとうございます。

なるほど、細かく切り替えながら、、、となると意外と他のツールの方が使いやすいのが多いってことなんですね・・・。

勉強になります。

Alteryxで細かく値を変えながらやろうとすると、バッチマクロ使わないといけないとか、なかなかめんどくさい領域になったりしますもんね・・・。