TabpyとはTableauのワークブック内でPythonを使うことを可能にするAPIです。
本記事では、Tabpyのコンセプトやそのメリット、活用場面やインストール方法までを解説します。
目次
1.TabpyとはTableau上でPythonの力を使えるTableauの拡張機能
「Tabpy」とは「Tableau Python Server」の略で、PythonのスクリプトをTableauの「計算フィールド」で使えるTableauの拡張機能です。
Pythonの豊富な機械学習ライブラリを活用でき、分析の幅と表現力が広がる
TabpyによるTableauとPythonの融合で、Pythonのライブラリを活用したり、高度な予測・要因分析をTableauの優れたビジュアライゼーション機能によって可視化することができます。
PythonスクリプトとTableauのUIが融合し、以下のようなことが可能です。
- 高度な計算の実装
- 高度な分析手法と可視化の融合
- 機械学習ライブラリの活用
Tableau上で機械学習アルゴリズムの実装が可能になる
TabpyによるTableauとPythonの融合で、Pythonの豊富な機械学習ライブラリを活用したり、高度な予測・要因分析をTableauの優れたビジュアライゼーション機能によって可視化することができます。
豊富な可視化機能の実装
Tableauの良さであるUIと融合させ、例えば以下のような機能を組み合わせることで分析に厚みを出すことができます。
- フィルター機能
- パラメーター機能
例えば、以下の可視化はTableauとPythonの良い部分を引き出している例です。
引用：『How to build advanced analytics applications with TabPy』
上記の例では、主に以下のことを行っています。
- 過去の犯罪発生状況のデータから未来で発生する犯罪の種類・時間帯・場所を予測して地図上に表示
- TableauのUIを活用し、犯罪の種類、時間帯によって簡単にフィルタリングを実装
- Pythonの自由度の高い機械学習機能を活かし、ノイズの多い位置情報データをうまくクラスタリング
この分析結果を活用し、車上荒らしが特によく発生するタイミングを見て駐車場の見回りに出かけるといった対策をとることも可能でしょう。
メンテナンスが容易でモデルは再利用可能＆共有可能
Pythonはコーディングがシンプルなのでメンテナンスを容易に行えます。実際に分析を行った人以外の人が見てもどういう処理を行ったか直感的に理解できます。
また、Pythonスクリプトですので作成したモデルはもちろん再利用可能です。全く違うデータであってもコード内で指定する列名を新しいデータソースのものに変えることで同じ処理を行うことができます。効率よくコーディングできるのでデータ分析の生産性を上げることにつながります。
2.Tabpyのセットアップの仕方
Tabpy はPythonをプログラミングするための環境とTableauを使う環境をつなぐことでセットアップできます。
Step1.Pythonのインストール
PCへPythonのインストールを行います。Anacondaをダウンロード/インストールが簡単です。
Step2.Tabpy Serverをダウンロード
次にTabpyモジュールが必要になりますので、以下どちらかで行います。
- こちらのGithubからダウンロード（おすすめ）
- Anaconda Promptで以下を実行
Step3.Tabpy Server
pip intall tabpyでTabpyをダウンロードした場合
以下をAnacondaプロンプトかお使いのターミナルにタイプしてスタートします。
tabpy
Githubからダウンロードした場合
Tabpyのフォルダへアクセスしましょう。
Step4.Tabpy ServerとTableau Desktopの接続
Tableau Desktop内で、以下の通り進みます。
ヘルプ＞セッティングとパフォーマンス＞外部接続の管理
そこで、「Tabpyに接続」を選択後に、ホスト名に「Localhost」をポート名に「9004」をそれぞれ入力していきます。ユーザ名やパスワードは基本的に入力する必要はありません。
まとめ
Tableauをお使いの方で、Pythonを使えるとデータ分析の深度が広がります。Pythonのパワーをさらに引き上げてくれるものでもあるでしょう。
そのためもまず、環境からセットアップしましょう。
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また、以下の記事で、環境構築の仕方、Python学習においてスタートすべきポイントと注意点を詳しく解説していますのでぜひ合わせてご覧ください。
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