## TableauでPythonスクリプトを連携するTabPyの使い方

### 1-1. はじめに
Tableauはデータビジュアライゼーションのための強力なツールであり、多くのビジネスや分析シナリオで利用されています。しかし、データ分析や機械学習をより高度に行いたい場合、Pythonのスクリプトを利用することが必要です。ここで登場するのがTabPy（Tableau Python Server）です。TabPyを使用することで、PythonのスクリプトをTableauの計算フィールド内で簡単に呼び出すことができます。

### 1-2. 目次
- はじめに
- TabPyの概要
- TabPyのインストールと設定
- タブローでの設定方法
- Pythonスクリプトの利用シナリオ
- PythonとTableauの連携例
- 注意点
- まとめ

### 2-1. TabPyの概要
TabPyは、TableauとPythonとのやりとりを可能にするAPIサーバーです。TableauからPythonスクリプトを実行するための受け皿となっており、データサイエンスの柔軟性をTableauに提供します。

### 2-2. TabPyのインストールと設定
ここでは、TabPyの基本的なインストール手順と設定方法について説明します。

#### 2-2-1. TabPyのインストール
まず、TabPy用のPython環境を設定する必要があります。以下の手順で進めます。

![img](/mosaic-code.jpg)

#### 2-2-2. TabPyの起動
インストールが完了したら、次にTabPyサーバーを起動します。

![img](/mosaic-code.jpg)

プロンプト上でTabPyが起動し、デフォルトではポート9004で待ち受けます。

### 2-3. タブローでの設定方法
Pythonサーバーとして稼働しているTabPyとTableauの接続を設定します。

#### 2-3-1. TableauでPython接続を設定
1. 「Help」メニューから「Settings and Performance」>「Manage External Service Connection」を選択します。
2. 「Connection」タイプを「TabPy/External API」に設定します。
3. 「Server」にホスト名（通常はlocalhost）、「Port」にTabPyデフォルトのポート番号9004を入力し、「Test Connection」ボタンをクリックして接続を確認します。

### 2-4. Pythonスクリプトの利用シナリオ
次に、具体的にPythonでどのような分析が実現できるのかについて示します。

- **機械学習モデルの評価**: PythonでJupyterノートブックを使用して構築したモデルを活用し、Tableauで成果を視覚化。
- **データ前処理**: Pythonスクリプトを使用してデータクリーニングや前処理タスクを自動化。
- **カスタム計算**: 複雑な計算や統計テストをPythonで行い、その結果をTableauに表示。

### 2-5. PythonとTableauの連携例
実際の例として、Tableau内でPythonスクリプトを呼び出す際のコード例を示します。

#### 2-5-1. Pythonコードの呼び出し
Tableau内の計算フィールドでPython計算を行うには、以下のようにスクリプト関数を定義します。

![img](/mosaic-code.jpg)

このスクリプトは、`SUM([Sale])`の値をPythonに渡し、その合計を計算した結果を返します。

### 2-6. 注意点
TabPyとTableauの連携を行う際に注意するべき点を以下に示します。

- **ネットワーク接続の確認**: クライアントPCとTabPyサーバーが同じネットワーク上にあること。
- **セキュリティ**: TabPyは任意のPythonコードを実行するため、デプロイ時にはアクセス制御が必要。
- **リソース管理**: 大量のデータを処理する際には、Pythonスクリプトの最適化が求められる。

### 2-7. まとめ
TabPyを使えば、Pythonの強力な機械学習やデータ処理機能をTableauに組み込むことができます。これにより、Tableauでのビジュアル分析に大幅な拡張性と柔軟性が与えられます。Pythonの知識を持つアナリストへは、非常に有用なツールとなるでしょう。

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## TableauでPythonスクリプトを連携するTabPyの使い方

### 1-1. はじめに
Tableauはデータビジュアライゼーションのための強力なツールであり、多くのビジネスや分析シナリオで利用されています。しかし、データ分析や機械学習をより高度に行いたい場合、Pythonのスクリプトを利用することが必要です。ここで登場するのがTabPy（Tableau Python Server）です。TabPyを使用することで、PythonのスクリプトをTableauの計算フィールド内で簡単に呼び出すことができます。

### 1-2. 目次
- はじめに
- TabPyの概要
- TabPyのインストールと設定
- タブローでの設定方法
- Pythonスクリプトの利用シナリオ
- PythonとTableauの連携例
- 注意点
- まとめ

### 2-1. TabPyの概要
TabPyは、TableauとPythonとのやりとりを可能にするAPIサーバーです。TableauからPythonスクリプトを実行するための受け皿となっており、データサイエンスの柔軟性をTableauに提供します。

### 2-2. TabPyのインストールと設定
ここでは、TabPyの基本的なインストール手順と設定方法について説明します。

#### 2-2-1. TabPyのインストール
まず、TabPy用のPython環境を設定する必要があります。以下の手順で進めます。

```bash
# Pythonパッケージマネージャを用いてTabPyをインストール
pip install tabpy
```

#### 2-2-2. TabPyの起動
インストールが完了したら、次にTabPyサーバーを起動します。

```bash
# TabPyサーバーをデフォルト設定で起動
tabpy
```

プロンプト上でTabPyが起動し、デフォルトではポート9004で待ち受けます。

### 2-3. タブローでの設定方法
Pythonサーバーとして稼働しているTabPyとTableauの接続を設定します。

#### 2-3-1. TableauでPython接続を設定
1. 「Help」メニューから「Settings and Performance」>「Manage External Service Connection」を選択します。
2. 「Connection」タイプを「TabPy/External API」に設定します。
3. 「Server」にホスト名（通常はlocalhost）、「Port」にTabPyデフォルトのポート番号9004を入力し、「Test Connection」ボタンをクリックして接続を確認します。

### 2-4. Pythonスクリプトの利用シナリオ
次に、具体的にPythonでどのような分析が実現できるのかについて示します。

- **機械学習モデルの評価**: PythonでJupyterノートブックを使用して構築したモデルを活用し、Tableauで成果を視覚化。
- **データ前処理**: Pythonスクリプトを使用してデータクリーニングや前処理タスクを自動化。
- **カスタム計算**: 複雑な計算や統計テストをPythonで行い、その結果をTableauに表示。

### 2-5. PythonとTableauの連携例
実際の例として、Tableau内でPythonスクリプトを呼び出す際のコード例を示します。

#### 2-5-1. Pythonコードの呼び出し
Tableau内の計算フィールドでPython計算を行うには、以下のようにスクリプト関数を定義します。

```python
# PythonのコードをTableauから実行
SCRIPT_REAL("return sum(_arg1)", SUM([Sale]))
```

このスクリプトは、`SUM([Sale])`の値をPythonに渡し、その合計を計算した結果を返します。

### 2-6. 注意点
TabPyとTableauの連携を行う際に注意するべき点を以下に示します。

- **ネットワーク接続の確認**: クライアントPCとTabPyサーバーが同じネットワーク上にあること。
- **セキュリティ**: TabPyは任意のPythonコードを実行するため、デプロイ時にはアクセス制御が必要。
- **リソース管理**: 大量のデータを処理する際には、Pythonスクリプトの最適化が求められる。

### 2-7. まとめ
TabPyを使えば、Pythonの強力な機械学習やデータ処理機能をTableauに組み込むことができます。これにより、Tableauでのビジュアル分析に大幅な拡張性と柔軟性が与えられます。Pythonの知識を持つアナリストへは、非常に有用なツールとなるでしょう。

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TableauでPythonスクリプトを連携するTabPyの使い方

1-1. はじめに

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