以前のDockerに関するブログでは、GridDBサーバを1つのコンテナで、アプリケーションを別のコンテナで動かしていました。これはうまく動作しましたが、Docker Desktop上のコンテナでGridDBを実行し、アプリケーションをホスト上で実行したいという要望が多くありました。
GridDBによるTwitter感情分析 – Part2. 感情データの可視化
パート1のブログでは、GridDBのPythonスクリプトを実装して、Twitterデータの保存と取得を行いました。今回のブログでは引き続き、感情分析と感情データの可視化を行います。各ツイートの感情値を計算し、感情値を保存し、人気ファッションブランドに役立つ洞察を得るためにそれらを視覚化します。
行動危険因子サーベイランスシステムのデータセットを用いた R による探索的データ分析と可視化
BRFSSとは、Behavioural Risk Factor Surveillance System（行動危険因子サーベイランスシステム）の略です。BRFSSの目的は、米国に住む非入院の成人（18歳以上）の行動危険因子を評価することにあります。これらの健康情報を収集するために、米国内の50の州が、世帯から無作為に成人を抽出して電話による調査を実施しています。
GridDBとPythonを使った時系列解析
このチュートリアルでは、Pythonを使ってGridDBに格納された時系列データを解析する方法を説明します。チュートリアルの概要は以下の通りです。 1. SQLとPandasを使ってデータセットを読み込む 2. NULLや欠損値などに対応するためにデータの前処理を行う 3. データに対する分類を構築する