【初心者用】PowerBIで出来ることとは？
昨今の経営判断や意思決定には、データ分析が必要とされています。 データ分析や、データの可視化が注目される昨今、「Power BI」という言葉を耳にすることが多くなりましたが、皆様は「Power BI」という言葉をご存知でしょうか？ 今回紹介するPower BIはBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールとしてマイクロソフト社から提供されている製品の１つです。 BIツールとは、企業が蓄積しているデータを分析し、その結果から得られたデータをあらゆる活動（経営判断など）に生かすためのツールです。 データそのもの自体が蓄積されるデータベースとは違い、レポートを表示したり、データ分析に関する豊富な機能を持ったソフトウェアのことです。 BIツールは世の中に多く存在しますが、BIツールの中でも注目されているのが「セルフサービスBI」と呼ばれる種類のBIツールです。 セルフサービスBIとは、データ分析を行う作業のおおよそ半分以上の作業をBIツールが自動化するというもので、効率良くデータ分析を行うことが出来るということで注目されています。 ただし、セルフサービスだからといって誰でも簡単に扱えるというわけではありません。 セルフサービスBIは、業務部門が主体になってデータ分析を実行できるようにするためのものであるため、ある程度データ分析に関する知識と製品知識が必要となってきます。 今回紹介するPower BIは、このセルフサービスBIに分類される製品であり、一般的なITに関する知識があれば比較的簡単にデータ分析ができます。
製造・コーディング(PG/バックエンド)
【ソフトウェアテスト】CFD法
CFD法はCause Flow Diagram(原因流れ図)を略したもので、原因の集合と結果をそれぞれの関係のつながりにフォーカスして図式化し、そこからデシジョンテーブルを想定してテストケースを作成する技法です。システム設計において、正常な動作の仕様を基本として異常系の仕様もエラー動作実装のため明確に定義されているべきですが、テスト実施の際には、仕様想定上の正常系・異常系動作確認はもとより、考え得る限りの準正常系テストケース網羅も必要です。そうしたケースの考慮が足りていないと、リリース後にユーザーが想定外の操作を実行して重篤な不具合につながったり、あるいは仕様の穴を付いた不正処理などを実行されたりして、プロジェクトやサービスに損失が発生したりします。原因・結果・各関係を図示して明確に関係を洗い出すことで、実装段階では考慮が漏れているような挙動についても抜けや漏れをカバーするようにテストすることができます。また、エラーに関するもののみではなく、同値分割が可能な原因が複数関連して複数の結果が想定されるというシステムで、その関係性を図にして流れを見ることで、テストケース作成がグラフィカルに把握しやすくなります。インターネットでクレジットカードを利用して決済処理を実行する際に、完了までには以下の様な結果パターンが想定されます。・カード情報入力エラー(入力したカード利用情報に問題がある)・決済処理不能エラー(登録しているカード情報の照会時にエラーが発生)・通信不良による接続タイムアウトエラー(決済実行から完了までの通信時間が規定の時間内に処理されないことによるエラー)・決済完了上記4パターンの結果を返すまでの原因は、細部まで書き出すと煩雑になります。・複数の入力フォームに入力した情報のどこがエラーになったか・カード情報照会時にどのような理由でエラーになったか・どのページからどのページに遷移するときにエラーになったか・何秒以上の通信待機時間を過ぎたら通信エラーで処理するか等これらを一つの枠に収めてそれぞれを線でつなぐことで関係性を整理できるのが、このCFD法の利点だと思います。
テスト(運用・保守・サポート)
【ソフトウェアテスト】直交表/ペアワイズ法 ①
本記事では直交表について記載します。さまざまな資料を調べて情報をまとめているうちに、直交表、ペアワイズ、HAYST法はそれぞれ直交表を元に関連しているようだと思ったので、直交表から順を追って記載していこうと思います。しかし、それぞれが個別の手法として確立しており、その手法を使用するシーンも違うことから、記事としては独立させたほうが適切かと思ったので、まずは直交表についてまとめたのち、続いて別の記事でペアワイズ法をまとめていきます。
テスト(運用・保守・サポート)
【ソフトウェアテスト】QC7つ道具と新QC7つ道具 ②
QC7つ道具は、主に生産現場における各種数値を元に品質やリスクなどを分析して、品質管理を進める手法でしたが、品質管理に関わる問題は定量的分析のみでは対応しきれないようなものもあります。「【ソフトウェアテスト】欠陥分析手法について」記事でも触れているとおり、統計的分析は定量的解析手法で対応可能ですが、問題の要因に対してアプローチしようと考えた場合に、あらゆる要因が数値化できるのであれば定量的分析手法を用いれば解決できますが、数値化が困難であったり、集計して数値化して分析すると考えた場合に非常に手間がかかるような要－因に対しては、定性的な分析手法が必要になります。また、生産活動そのもののみではなく、プロジェクト全体の管理もQC活動、品質管理活動で対応すべき事象です。プロジェクト進行における問題点の可視化や共有に際して、数値データではない文字データや言語データでの集計管理をして、そうした定性的データを共通化された手法を用いて分析することにより、どのような生産現場でどのようなスキルの人が品質管理対応をする想定になったとしても、ある程度容易に対応できるように作成された手法のなかでも代表的な7つの手法が、新QC7つ道具(N7)として分類されています。英語ではNew Quality Control – 7 Tools等と呼ばれます。
テスト(運用・保守・サポート)
【JSTQB(FL)対策】第4章テスト技法
こちらの記事ではJSTQBのシラバスのうち、第4章テスト技法分野における以下の分野の学習内容及び学習してみて私が思ったことについて記載します。
テスト(運用・保守・サポート)
CCNA学習＃３未経験の方向けイーサネットについて
本日はイーサネットについて、まとめていきたいと思います。主に、データリンク層についてのお話になりますので、まずは簡単にデータリンク層について、復習していきたいと思います。
その他(インフラ)
【ソフトウェアテスト】エラー推測テスト
エラー推測テストは経験ベーステストの一種です。最も単純な表現をするならば、「どうすればエラーが発生するか」を想像して試行し、エラーを再現させることを目的としたテストの手法です。
テスト(運用・保守・サポート)
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もっと見るGit GUIツールの使い方：初心者向けチュートリアル
Gitとは、分散型バージョン管理システムの1つで、コードやファイルなどの変更履歴を記録し、複数の人で同時に開発を進めるために使われます。Linuxの開発者であるLinus Torvaldsによって開発され、現在は世界中の多くの企業やオープンソースプロジェクトで使用されています。Gitは、ファイルの変更履歴を保存するための「リポジトリ」と呼ばれるデータベースを持ち、このリポジトリに対してコミットと呼ばれる操作で変更履歴を追加していきます。また、ブランチと呼ばれる分岐を作成して、異なるバージョンのコードを管理します。Gitの主な特徴としては、以下のようなものが挙げられます。・ローカルでの高速な動作・分散型であるため、オフラインでも開発ができる・変更履歴を管理しやすく、コードの品質を高めることができる・大規模なプロジェクトでもスケーラブルに対応可能Gitは、コマンドラインツールを使って操作することもできますが、GUIツールを使って操作することもできます。
アーキテクト・技術選定(PG/バックエンド)
【これからJP1に触れる人向け】JP1とは
開発プロジェクトに携わる際にJP1というツールに触れたことはあるだろうか。JP1は開発工程、特にテスト作業においては非常に利便性の高いツールである。この記事ではまだJP1に触れたことがない人向けにJP1の概要やJP1を合う買う際に知っておくべき用語を取り上げる。
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