db analytics showcase 2017

1. 数十分で
AI を使って
データ分析する
河端善博
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2. 私が暮らす街は、今年 3 月から6月へと暑くなっています。
このグラフの気温は、15 分間ごとに、私の暮らす街の気象情報を記録し続け
ています。
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3. 7月の予測を見てみます。
これから 7月中旬へ、気温は、さらに暑くなりそうです。
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4. 気温は、Web ブラウザを使って見れるようにしています。
温度、湿度、風速を、最近の10時間、最近の 1 日間、最近の 1 週間などで見
れるようにしています。
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5. 2017年3月のある寒い日に
2017 年3月のある寒い日、
これから暑くなっていくはず
暑くなっていく様子を、見れたら楽しそう、
Power BI と Microsoft Flow で作れると、さらに楽しそう、
Power BI Service って、リアルタイムデータを入れられたよね、
Microsoft Flow って、気象情報をとれたよね、
面白くなりそう、やってみよう
から、始めています。
それから、数日で動かせるようになって、
いまも、動き続けています。
どこまで暑くなるかな、いつから寒くなるかな、って
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6. Power BI Microsoft Flow
このデータは、サーバの機器なし、サーバも契約なし、プログラムの開発な
しで作っています。
マイクロソフトの Power BI と Microsoft Flow を使って、作れます。
いかがでしょうか。
図 Power BI と Microsoft Flow のアイコン
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7. Microsoft Flow の
つぶやきをみます
今日、もうひとつ楽しんでいることの作り方をお話しします。
Microsoft Flow というマイクロソフト製品のつぶやきをみます。
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8. 今年 2017年2月から 2 万件の「Microsoft Flow」が、世界中でつぶやかれて
います
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9. 「Microsoft Flow」は、日本語でつぶやかれていることもわかります。
Microsoft Flow は、どんどん楽しくなっていってる製品です。
使い方は、どんどん増えていってる製品なんです。
だから、どんなふうにつぶやきが増えていくのか、確かめてみています。
作っていきますね。
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10. Power BI Microsoft Flow
はじめ、マイクロソフトの Power BI Serviceを使います。
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11. Power BI Service へ、
つぶやきを、入れる
今日、もうひとつ楽しんでいることの作り方をお話しします。
Microsoft Flow というマイクロソフト製品のつぶやきをみます。
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12. Power BI Service に、「ストリーミングデータセット」を作ります。
Web ブラウザで Power BI Service の画面を開いて、
「マイワークスペース」を選びます、
図 マイワークスペースを選ぶ
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13. 「＋作成」ボタンを選んで、
図 ＋作成を選ぶ
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14. 「ストリーミングデータセット」を選びます。
図 ストリーミングデータセットを選ぶ
「ストリーミングデータセット」は、Power BI Service のリアルタイムに
データを入れるところです。
データは、Power BI Service の中にあるデータベースへ入ります。
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15. 「API」を選んで、
図 「API」を選ぶ
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16. 「データセット名」に「Tweets Real」を入れます。
図 「データセット名」を入れる
「データセット名」は、ストリーミングデータセットにつける名前です。
Power BI Service は、つぶやき、温度、売上など、データごとにストリーミ
ングデータセットを作れます。
今回、つぶやきを入れるために、「Tweets Real」という名前のストリーミン
グデータセットを作ります。
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17. つづいて、データセットへ入れるデータを入れていきます。
ストリーミングデータセットは、日時、名前、売上など、データを入れられ
ます。
ここでは、つぶやきをデータに、「utc」「location」「tweets text」などを
入れます。
図 「ストリームからの値」を入れる
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18. 次に、「履歴データの解析」をオンにします。
ストリーミングデータセットは、解析しないデータと、解析するデータを入
れられます。
解析しないデータは、リアルタイムの最新のデータを出します。
今回、データをグラフにするため、データを解析できるようにします。
図 「履歴データの解析」をオンにする
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19. 「完了」を押します。
これで、Power BI Service へ、つぶやきのリアルタイムデータを入れられる
ようになります。
図「データセット」に「Tweets Real」がある
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20. あれ、データを入れるための
データベースを作らなくていいの ?
あれ、データを入れるためのデータベースを作らなくていいの ? って、思っ
ていますよね
SQL Server とか、MySQL とか、Excel ファイルとか。
いいんです。Power BI Service は、ストリーミングデータセットを作ると、
Power BI Service の中に Azure SQL Database を作っています。
追加費用は、ありません。
ストリーミングデータセットとして、リアルタイムデータを入れるための専
用データベースを作ります。
データを入れるところは、これで完成です。
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21. Power BI Microsoft Flow
次は、「Microsoft Flow」を含むつぶやきを、Power BI Service へ入れるよ
うにします。
マイクロソフトの Microsoft Flow サービスを使います。
Microsoft Flow を使って、Twitter からつぶやきをとって、Power BI Service
のストリーミングデータセットへ入れるようにします。
図 Microsoft Flow と Power BI
作ります
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22. 「フロー」は、
Microsoft Flow が自動ですること
「フロー」は、Microsoft Flow が自動ですることです。
15 分ごとに 気温・湿度・風速をとって、Power BI Service へ入れるフローと
か、
Microsoft Flow がつぶやかれた時に、名前、テキストをとって、Power BI
Service へ入れるフローとか、になります。
Microsoft Flow は、「フロー」を動かす製品です。
Microsoft Flow に新しいフローを作ります。
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23. Microsoft Flow の画面を、Web ブラウザで開いて、
「一から作成」を選びます
図「一から作成」を選ぶ
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24. 「トリガーの追加」になります。
トリガーは、何が起きたときフローを始めるかを選びます。
図「トリガーの追加」が出る
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25. 「Microsoft Flow」がつぶやかれると、フローを始めることにします。
「Twitter」と入れて、「新しいツイートが投稿されたら」を選びます。
「新しいツイートが投稿されたら」は、「Microsoft Flow」が入っているつ
ぶやきがあると、
フローを始めます。
図「新しいツイートが投稿されたら」を選ぶ
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26. 検索テキストに「Microsoft Flow」を選びます。
これで、「Microsoft Flow」がつぶやかれると、あれこれ始められるように
なります
図「検索テキスト」に「Microsoft Flow」を入れる
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27. 「新しいステップ」を選びます。
ステップは、つぶやかれたら、することです。
図「新しいステップ」を選ぶ
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28. 「アクションの追加」を選びます。
アクションは、いまの日時を計算したり、あれこれサービスへデータを送っ
たりできます。
図「アクションの追加」を選ぶ
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29. 「データ操作」の「作成」のアクションをいくつか追加します。
現在の世界標準時 utc、分単位の世界標準時、10分単位の世界標準時
utc10minute、世界標準時を整数にした値です。
つぶやきの分析に使いたいデータを、作ります。
図 「作成」アクション 4 個を作る
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30. つづいて「Power BI」の「Add rows to a dataset」のアクションを追加しま
す。
Power BI Service のストリーミングデータセットへ、つぶやきのデータを入
れます。
図 「Power BI」の「Add rows to a dataset」を選ぶ
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31. 「Workspace」「Dataset」「Table」に「My Workspace」「Tweets
Real」「RealtimeData」を選びます。
Power BI Service で作っているストリーミングデータセットを選びます。
図「Add rows to dataset」の「Workspace」「Dataset」「Table」を選ぶ.
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32. ストリーミングデータセットへ、それぞれの値を、入れられるようになりま
す。
いままで作っているトリガーとアクションの値を、選べるようになります。
ストリーミングデータセットの「utc」へ 「utc」 アクションの出力、
ストリーミングデータセットの「location」へ「新しいツイートが投稿された
ら」の「場所」と、
それぞれ選んでいきます。
図 「Add rows to dataset」のそれぞれの値を選ぶ
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33. これで「Microsoft Flow」がつぶやかれると、Power BI Service のストリー
ミングデータセットへデータが入るようになります。
「フロー名」へ「Tweets」を入れて、「フローの更新」を選びます。
図「フローの更新」を選ぶ
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34. それでは、Power BI Service へ戻って、つぶやきをレポートにします。
レポートを作って、ストリーミングデータセットの値からグラフを作ってい
きます。
ツイート言語ごとのツイート数、場所、ツイート内容を見れます。
図 レポートにする
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35. グラフを、ダッシュボードへピン留めします。
ダッシュボードに入れると、Power BI Service は、リアルタイムデータにあ
わせて、自動更新します。
図 ダッシュボードにする。
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36. 完成です。
「Microsoft Flow」のつぶやきがあると、
Power BI Service のリアルタイムデータセットへ、つぶやきデータをいれて、
Power BI Service のダッシュボードを、自動更新します。
Power BI Service と Microsoft Flow を使っていますから、
完成した後にすることは、ダッシュボードを見ながら、
ときどき、ダッシュボードを、さらに見やすくする、
レポートをさらに見やすくすることになります。
図 Power BI と Microsoft Flow
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37. Power BI Microsoft Flow
Power BI は、データを見られるようにします。
Microsoft Flow は、データを集められます。
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38. Power BI Microsoft Flow
ここでは、ツイートを、AI として日本語へ翻訳してみえるようにします
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39. Power BI Service へデータを追加するアクションのとなりに、日本語への翻
訳を作ります
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40. 「並列分岐の追加」にある「アクションの追加」を選びます。
「並列分岐」は、今あるアクションと、同時にすることを作れます。
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41. Add rows to a dataset のとなりに、アクションが選べるようになります。
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42. ツイートの HTML 表現を、テキストへ変えます。
「Content Conversion」にある「Html to text」アクションを選びます。
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43. 「Html to text」アクションができています。
「Content」へ「ツイート テキスト」を選びます。
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44. ツイートを Microsoft Teams へ出せるようにします。
まず、「＋」ボタンを押して、「条件の追加」を選びます。
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45. ツイートが、日本語の場合、そのまま Microsoft Teams へ出します
「条件」は、「ツイートの言語」が「次の値に等しい」として「ja」としま
す
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46. 「はいの場合」へアクションを入れていきます。
「はいの場合」にある「アクションの追加」を選びます
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47. Microsoft Teams の「 Post Message 」を選びます。
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48. Microsoft Teams アクションの「 Team Id」 と 「 Channel Id 」を選びます
「Message」は、「Html to text」アクションの出力「 The plain text
content」を選びます。
日本語のツイートが、Microsoft Teams へ出せるようになりました。
次は、日本語以外のツイートを作っていきます
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49. 条件が「いいえの場合」にある「アクションを追加」を選びます。
ツイートが日本語以外の場合、翻訳して Microsoft Teams へ出すようにして
いきます。
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50. 「Microsoft Translator」の「テキストの翻訳」を選びます
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51. 「テキストの翻訳」アクションができます。
「テキスト」に 「 Html to text 」アクションの出力「 The plain text
content 」を選びます。
「対象言語」に、「 Japanese 」 を選びます。
ツイートが日本語へ翻訳するようになります。
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52. Microsoft Teams へ、翻訳したツイートを、出します
「アクションの追加」を選びます。
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53. 「Microsoft Teams」 の 「 Post Message 」アクションを選びます。
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54. 「 Post message 2 」アクションの値を選びます。
「 Team Id 」にチーム名、「 Channel Id 」にチャネルを選びます。
「 Message 」は、「テキストの翻訳」の出力「 翻訳されたテキスト 」を選
びます。
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55. これで、Microsoft Flow のツイートを、日本語で Microsoft Teams へ出せる
ようになります。
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56. Microsoft Teams で、ツイートを、日本語で確かめることができています。
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57. Power BI は、データを見られるように
Microsoft Flow は、データを集められます
Power BI Microsoft Flow
Power BI は、データを見られるようにします。
Microsoft Flow は、データを集められます。
Power BI は、どんどん AI を使って、データを見れるようにしていっていま
す。
Microsoft Flow は、どんどん AI と繋げて、データを集められるようにしてい
ます。
Power BI も Microsoft Flow も、毎月毎月、数十個できることが増え続けて
います。
データ分析に、Power BI と Microsoft Flow 使えます。
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58. おわり
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