Amazon Athena でS3上の求人データファイルにクエリを実行する

こんにちは、鈴木です。
今回は AWS re:Invent 2016 で発表されたAmazon Athena（以下、Athenaと記載）を触ってみた感想をまとめました。

aws.amazon.com

具体的にどういうことができるのかについて知りたい場合はAWS公式ブログがわかりやすいので、読むと理解が深まると思います。

Amazon QuickSight についてまとめた記事もあるので、よかったら見てみてください。 developers.goalist.co.jp

Athenaとは

Athenaとは「サーバレスで、S3上の膨大なデータをSQLで分析できる」ツールです。

淡々と書きましたがこれってすごいですよね。

唯一必要なエンジニアっぽい技術がSQLだけですから、SQL使えるなら膨大なデータの分析ができるんですよ。
（もちろん、クロール、スクレイプ、データクレンジング、S3上への配置は事前に実施しないといけないですが）
分散処理用のもろもろ環境構築が不要ってことです。

いろいろ書きましたが、一言でいうとGoogle BigQueryのAWS版です。

利用手順

以下の手順で利用できます。めちゃくちゃ簡単です。順に説明していきます。

1. S3上にデータ保存
2. データベース(スキーマ)の作成
3. テーブルの作成
4. クエリ実行

S3上にデータ保存

2017年1月13日現在、Athenaは東京リージョンでは提供されていません。 Athenaはオレゴンリージョンで利用していますが、東京リージョンのS3のデータを使うことは可能です。

分析可能なデータ形式はこちらをご参照ください。
ちなみに今回、対象データがzip形式でs3上に保存されていたため、その状態では文字化けにより分析できませんでした。展開後、gzip形式で再圧縮することで分析できました。

データベース（スキーマ）の作成

データベースの作成前に、ブラウザ上に表示されるAthenaの画面を説明します。
赤枠で囲った箇所がクエリエディタです。ここにSQLを入力し実行することができます。
青枠で囲った箇所がクエリ実行結果が表示される領域です。

ここからは、クエリエディタからSQLを実行していきます。
なお、SQLを作成するためのウィザードが用意されているので、ウィザードに沿ってデータベースやテーブルを作ることも可能です。（通常はウィザードを利用するかと思います。）

サンプルとして既にSampledbというデータベースが作成されていますが、今回は新しくデータベースを作成します。 ちなみに、Athenaにおいてデータベースとスキーマは同じ意味です。ドキュメントを見る限りテーブルの名前空間程度の理解でいいかと思います。

以下のSQLをクエリエディタから実行します。

CREATE DATABASE blogdb

テーブルの作成

作成したデータベースにテーブルを作成します。テーブルには、列名、列の型、ファイル形式、分析対象データが格納されているS3上のフォルダのパスなどを定義します。
以下のSQLをクエリエディタから実行します。こちらもウィザードを利用すればSQLを自動生成できます。

CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS blogdb.xxxx_sampledata (
  `target_date` string,
  `company_name` string,
  `job_type` string 
  ・・・(略)
)
ROW FORMAT SERDE 'org.apache.hadoop.hive.serde2.lazy.LazySimpleSerDe'
WITH SERDEPROPERTIES (
  'serialization.format' = ',',
  'field.delim' = ','
) LOCATION 's3://xxxx/sampledata/';

お待たせしました。以上で準備完了です。

クエリを実行する

それでは、作成したテーブルにSQLを実行してみます。

たとえば、職種大分類(job_type)ごとの求人件数について知りたいなら、以下のようなSQLをクエリエディタから実行します。

SELECT job_type,count(*) count FROM xxxx_sampledata GROUP BY job_type ORDER BY job_type DESC;

実行すると、画面下部に実行結果が表示されます。こんな感じ。

以上がAmazon Athena でS3上の求人データにクエリを実行する手順になります。

その他の機能

クエリの実行結果をcsv形式でダウンロードすることも可能です。
また、今回はクエリエディタからクエリを実行しましたが、JDBCを使ったDBアクセスもできるようなので、システム間の連携もしやすそうです。

料金

2017年1月12日現在、以下のような料金体系になっています。
S3の対象バケットとAthenaのリージョンが違うと、データ転送量が高くなりそうです。

• 1TBの読み込みごとに5USD
• S3の使用料

詳しくはこちらをご参照ください。

まとめ

いかがでしたでしょうか。

使ってみた感想は、

1. 元々S3上にデータを格納していた方は、データベースとテーブルを作成するだけで使用できるのはお手軽でよい。
2. 圧縮、パーティション機能、列形式のデータに変換することで30%〜90%くらい安くなるとのことなので、できれば使うべき。 (クエリ実行時に読み込むデータが少なくなるため安くなります)
3. S3上にzip形式で圧縮したファイルを分析する場合は、gzip形式で圧縮し直さないといけないのが面倒くさい。
   (展開後に圧縮しなくてもよいですが、料金を考えるとgzip形式にするのが普通かと思います。)
4. テーブル作成時に列ごとに型を定義するのが面倒くさい。
   (たしかQuickSightはいい感じにやってくれたのでAthenaもそうだと嬉しい)

です。

個人的には1のメリットが大きく、AWS全体でみると、

「あとで分析に使うかもしれないデータ(形式問わず)はS3にぶちこんでおけばOK」

な流れがきている気がします。
とはいえ、サービスによって使えるデータ形式が異なるのでどの形式で保存するかは迷う所です。

すでにAthenaだけでなく、Amazon QuickSight(BIツール)や、Amazon Rekognition(画像分析)などの分析方法があるので、次は何がくるのか楽しみです。
また、現時点ではそのデータを有効利用するサービスがなかったとしても、世の中のニーズにあわせて後々提供してくれるんじゃないかなと期待してしまいます。

個人的に、今年のre:inventでは、さらにS3にデータを貯めたくなるようなサービスが発表されるのではないかと思います。
データを持っている企業がS3上にデータを置いて、ユーザにデータを提供(販売)する用のAPIを簡単に作れたりすると面白いですね〜

引き続き、AWSの情報発信をしていくので、ご期待ください。

コーディングなしで画面を作り込む方法@Storyboard

明けましておめでとうございます。
iOSエンジニアの渡部です。
2017年も継続してブログを書いていきます。

最近K-1やRIZINなどで格闘技がまた表に出て来た感がありますが
渡部はムエタイ派です。肘が好き。

前々回、プロトタイプの記事を書きましたが Xcodeで作る場合に
デフォルトのUIKitだと見た目が結構しょぼくなってしまいます。
かといって、デザイナーに頼むのもコーディングするのも面倒です。

そんな時はやっぱりStoryboardを活用します。
Xib時代は使えなかったのですぐに消してましたが、Storyboardは優秀です。

そこで今回はStoryboardの渡部がよく使う小技Tipsを紹介したいと思います。
前回のMAP記事同様、すぐにできます。

サンプルとしてログイン画面を作ります。

手順

1.必要なオブジェクトを配置
2.各オブジェクトの設定をする
3.配色を決める
4.オブジェクトを角丸にする
5.UITextFieldのプレースホルダーの色を変える
6.UIButtonをリンクのような下線をつける

1.必要なオブジェクトを配置

今回はログイン画面ということでこのようにオブジェクトを配置します。

UITextField　→　ID、パスワードの入力
UIButton　　→　ログインボタン
UIButton →　利用規約等のリンクボタン

デフォルトだとこんな感じ。

ダサいですね。
お客さんには見せられません。

2.各オブジェクトの設定をする

今回はUITextFieldのみ。
ID入力はreturnキーをNextに変更。
ログインIDにはメールアドレスがよく使われるので、今回はキーボードタイプを「E-mail Address」に設定します。

パスワード入力は入力文字を隠したいので、「Secure Text Entry」にチェックを入れます。
ここにチェックを入れるだけで勝手に入力文字を隠してくれます。
また、「Secure Text Entry」にすると勝手に英数字のみのキーボードにしてくれます。
returnキーをDoneに変更します。

3.配色を決める

配色が結構大事です。
迷ったらパクればいいのです。プロトタイプなんだし。
学ぶとは真似るから来た言葉とどこかの本で読みました。学びましょう！

今回はFacebookっぽく作ってます。
文字は全て白色です。
ボタンは背景白に文字色は青っぽい色を使います。

ここで一つ追加します。
Visual Effect View with Blur　→　UITextFieldの背景に設置し、すりガラスっぽい見た目を作る
これでUITextFieldの背景ができるのでUITextFieldの枠を設定で消します。
プレースホルダーも「ログインID」「パスワード」を追加します。

そうするとこんな感じ。
少しそれっぽくなってきました。

4.オブジェクトを角丸にする

これも結構大事です。
色々なアプリを見てもらうとわかりますが、
オブジェクトを角丸にすることによってかなりイメージが変わります。
最近違う意味で話題になったMERYでもやってた気がします。

角丸ってコーディングするの結構面倒ですが、
Storyboardなら30秒でできます(コピぺで)！

まず、Visual Effect View with Blurから。
このプラスボタンで二つkey pathを用意して、画像の通りに入力。

これで終了です。

ちなみに「layer.cornerRadius」の値を変えれば角丸の丸具合を調整できます。

Storyboard上では変化なしですが実行するとわかります。

これを他のオブジェクトにも同様に設定します。
この方法はUIViewを継承したクラスなら全てに使えます。多分。

5.プレースホルダーの色を変える

ちょっとしたTipsですが結構便利。
UITextFieldってテキストカラーはすぐ変更できるけどプレースホルダーには設定項目がありません。
プレースホルダーの色を変更するにはこの設定を追加します。角丸と同様です。

するとこんな感じに。

6.リンクのような下線をつける

これはよく使われてますね。
UIButtonのテキストを編集します。
角丸等と少しやり方が違います。

まず、Titleを「Attributed」にし、入力テキストを全選択します。

選択したテキストの上で右クリックし、「Font」「Underline」を選択します。

すると下線が入ってリンクっぽくなります。

あとは適当に画像やアプリ名などを入れれば完成です。

まとめ

角丸、下線、プレースホルダーの設定変更などを紹介しました。
プロトタイプは早ければ早いだけ良いので、こういったTipsは結構役立ちます。
次回は画面の構成やレイヤーの確認方法などを書きます！

FlexとAngular2を比較してみた

はじめまして！ゴーリスト開発の盛次(モリツグ)です。

最近社内でAngular2の勉強会を行った時に以下のようなやり取りがありました。

盛次：「Angular2とFlexってどことなく似てるから凄くいい」

鈴木：「良く分からないんで比較してブログ書いてください」

ということで、今回はFlexとAngular2を比較します。
以下のような方に向けた内容となっています。
・Flex？勤務時間の話？という方
・僕も含めた全国に100人はいると思われるFlexファン
・AlexさんがFlexJSを完成させてくれることを2年ぐらい願っている方

Flexとは

詳しくはAdobe FlexまたはApache Flexでググっていただくとして、、、
特徴は以下です
・Flash上で動くのでFlashが動けば同じソースコードでどのOS上でも同じ動作をしてくれる
・HTMLの代わりにMXMLというXMLを拡張した言語でGUIを記述する
・JavaScriptの代わりにActionScript(クラスベースのオブジェクト指向言語)を使う
・2010年にiOSがFlashに対応しないことが確定したため悲しい運命を辿った

FlexとAngular2の類似点

・MXMLの代わりに頻繁に「キモい」といわれるHTMLを拡張した記法を用いてGUIを記述する
・ActionScriptの代わりにTypeScript(クラスベースのオブジェクト指向言語)を使う。

本当にそっくりですね！

では実際にソースコードを比較したいと思います。

見た目(ボタンを押したらHello, world!)

Flex

Angular2

イベントの伝搬(Flex:dispatchEvent, Angular2:emit)

Flex

Angular2

Alertの呼び出し(Angular2のアラートは一部自作)

Flex

Angular2

まとめ

ただひたすらソースコードを貼るという暴挙に出てみました。
Flexの経験があれば何となく雰囲気が伝わったでしょうか。
Flexの経験が無くてもコンポーネントベースで型があるぐらいが伝われば幸いです。
まだまだ「これIDEがやってくれたらいいのに」的な部分も多いAngular2ですが、使っていて物凄く可能性を感じるので広まってくれることを祈ります。

Goalist Engeneer's WAIGAYA #2 を開催しました

こんにちは、鈴木です。

10月に続き、11月にもエンジニアイベントを開催しましたので、そのレポート記事です。

今回は社内のメンバーだけではなくゲストスピーカー3名を迎えての開催となり、とても濃ゆい内容のイベントとなりました。

第一部「ゴーリストエンジニアが考える2020年に売れるサービス」

第一部では、社内エンジニアのみで「ゴーリストエンジニアが考える2020年に売れるサービス」について語り合いました。

それぞれが事前に考えてきた案をベースに話をするのですが、

インターネット黎明期のWebページを彷彿とさせるCTOのプレゼン資料 (下の写真)にざわついたり、

増加が見込まれる観光客向けに観光用の配馬サービス「Umar」なる奇想天外なサービスが挙がったりと

奇妙な盛り上がりをみせました。

第二部に向けてのいい感じのアイスブレイクになりました。

第二部「ゲストセッション + ゴーリストエンジニアLT大会」

第二部では、ゲストセッションとゴーリストエンジニアのLT大会を開催しました。

渡部哲也：株式会社ゴーリスト モバイルエンジニア

「おまえらのアジャイル開発は間違っている」

から始まる、過去に受託開発をした際の苦労話（大人の事情で資料は公開できません）と、そこからの教訓についての話でした。
お客様の要望が仕様変更にあたるのかどうかをしっかりと線引きしないと大変なことになるようです。。

そして、この発表からの流れでゲストの阿部さんによる開発プロセスマネジメント講座が開催されました。 （リポジトリ、Issue Tracker、開発プロセスの選定について）

開発者の人数、予算などに依存するため、それぞれの環境でのベストプラクティスを見つけ出すのは大変ですが、 社内に一人、開発プロセスマネジメントに詳しい人がいると開発が捗るんだろうなと感じた次第です。

※11月から加入ということで、今回はゲスト枠での発表でした。

石川光佑さん：ちきゅう株式会社 エンジニア

ゴーリストの技術顧問的存在の石川さんです。いつも大変お世話になっています。。

セッションでは、波乱万丈な2016年を振返りつつ、起きた問題とその対処方法についてのお話でした。
CI環境を整備する話や開発の引き継ぎの話など、「大変だよな〜」と個人的にすごく共感しました。

chikyu.net

阿部信介さん：株式会社リゾーム 主任

なんと大都会岡山から上京していただきました。遠いところ、本当にありがとうございました！！

岡山でのエンジニアコミュニティの話や、ローカルにgitとDockerしかインストールせずに開発するという試みについてのお話でした。 ハードモードすぎる。。すごい。。

以下のブログにその経緯が書かれているので、是非ご覧ください。

mao-instantlife.hatenablog.com

池田大輔さん：イベントレジスト株式会社CTO

AWSのイベントでも使われた、あのイベントレジストのCTO 池田さんもいらっしゃいました。

社内の開発環境、チーム編成、プロトタイプを使った開発手法についてのお話でした。 限りなく本番に近いユーザ体験ができるプロトタイプをまず作って、そこから開発フローを回すという手法は是非ゴーリストでも取り入れたいです。

eventregist.com

ゴーリストエンジニアLT大会

最後はゴーリストエンジニアによるLTです。テーマだけ載せておきます。

• 20代の「エンジニア女子」が絶対やるべきこと☆彡を読んで思ったこと
• AirBnBのクロール
• キャラクターデザインについて
• Amazon QuickSightについて
• metadata centric architecture(設計手法)

まとめ

今回は社外からゲストをお呼びしたことで全体的に程よい緊張感があり、社内メンバーも真剣に話を聞いていました。ゲストパワーすげーー。

あと、個人的にプロジェクト管理のベストプラクティスを模索中なので、ゲストの方々の開発プロセスマネジメントのノウハウを教えていただけたことは大変勉強になりました。ツールを使ったカンバン方式、いいですね。。ゴーリストでも導入していきたいです。

あと、誰かUmarやってください。。利用したいです。。

爆速でMAPの表示、ピンを立てる方法@Swift 3

こんにちは、iOSエンジニアの渡部です。

自己紹介とその場しのぎの記事を書いたのでそろそろ技術ネタを書いていきます。

今回はタイトル通りMAPについてです。
ネット上に色々なサンプルがありますが、この記事では「とにかく早くMAPを表示させる」こと、 「MAP上にピンを立てて吹き出しを表示する」ことにフォーカスしてます。

慣れてる人なら5分くらいでできるはず。

手順

1.framework追加
2.StoryboardでMAPを追加
3.import
4.コーディング
5.ビルド
では順を追って説明します。

1.frameworkの追加

まずはXcodeを起動し、新規プロジェクトを用意してください。

Single View Application を選択し「MapSample」とアプリ名をつけます。

プロジェクトを選択して、GeneralからLinked Frameworks and Librariesのプラスボタンから MapKit frameworkを追加します。

2.StoryboardでMAPを追加

次にStoryboardでMAPを追加し、

コードと紐付けます。

ついでに簡単にAutoLayoutもつけてと。

3.import

ViewControllerにimport文を追加します。

import UIKit
import MapKit

class ViewController: UIViewController {
    
    @IBOutlet weak var mapView: MKMapView!
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
    }

    override func didReceiveMemoryWarning() {
        super.didReceiveMemoryWarning()
    }
}

4.コーディング

必要最低限のコードを載せます。
たった数行です。

class ViewController: UIViewController {
    
    @IBOutlet weak var mapView: MKMapView!
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        /// 以下を追加 ///
        let coordinate = CLLocationCoordinate2DMake(35.696135, 139.768322)
        let span = MKCoordinateSpanMake(0.005, 0.005)
        let region = MKCoordinateRegionMake(coordinate, span)
        self.mapView.setRegion(region, animated:true)
        
        let annotation = MKPointAnnotation()
        annotation.coordinate = CLLocationCoordinate2DMake(35.696135, 139.768322)
        annotation.title = "株式会社ゴーリスト"
        annotation.subtitle = "変な人がいっぱい"
        self.mapView.addAnnotation(annotation)
        /////////////////
    }

    override func didReceiveMemoryWarning() {
        super.didReceiveMemoryWarning()
    }
}

これで実装完了！

ちなみに

let coordinate = CLLocationCoordinate2DMake(35.696135, 139.768322)  

は緯度、経度です。

表示したい緯度、経度を調べるにはここがオススメです。
Googleマップで緯度・経度を求める

let span = MKCoordinateSpanMake(0.005, 0.005)  

は地図の範囲です。
値が小さければ小さいほど地図の範囲が狭まります。

annotation.title = "株式会社ゴーリスト"  

はピンのタイトル

annotation.subtitle = "変な人がいっぱい"  

はサブタイトルです。
実行するとわかります。

5.ビルド

実行結果はこうなるはずです。

ピンをタップするとこう！

簡単でしたね。
次回はFacebookログインあたりの記事書きます！

アプリのプロトタイプのお話

おはようございました。デブの渡部です。 「デブなの？」の方はこちら。

今日はプロトタイプのお話。

プロトタイプとは？

後での改良を見込んで、その仕事をする大筋として作る最初の模型。by wiki

たたき台となるモノと捉えておけば良いと思います。

開発あるある

多様なサービスがアプリ化していますが サービスをアプリ化する際にUI/UX、デザインなど悩みますよね？

いざ開発して見ると、「イメージと違う」

とディスられることも多々あると思います。

特に受託の場合、担当者と合意を取っても 偉い人が横から来て「もっとこういう感じ」と変更されることもあります。

三日月蹴りでも食らわせてやりたいですね！

そこで

そのイメージの共有に役立つのがプロトタイプ。 まず、目に見える、動きを試せるプロトタイプがあると 開発後の手戻りがなくなりリリースまでスムーズに進められます。 受託開発では特に効果を発揮します。

そこで、非エンジニアでも容易にプロトタイプが作れるツールをご紹介します。

1. Prott

モバイルアプリ開発をしている人はご存知かと思います。 Sketchとの連携もいいので使ってる人は多いのでは。 ワイヤーフレーム機能がとても便利そうです(フリープランユーザなので使ったことないですが)。

prottapp.com

2. Marvel

シンプルでシャレオツ！ 使い勝手も良く、Prott同様のおすすめツールです。

marvelapp.com

このように非常に便利なツールが結構あります。

ゴーリストは・・・

駄菓子菓子！

ゴーリストのプロトタイプ(モバイルアプリだけ)は違います。

作ってしまいます！

Xcodeで！

散々ツール紹介とかしましたが、

Objective-C生まれ、Xcode育ち、非推奨のプロパティは大体友達！

な自分にとってはやはりXcodeが良い！ (今はSwift使ってるけど)

ペーパープロトさえあれば大丈夫！ ある程度変更にも対応できる！AutoLayout実装前なら！

ということで今週は２つのプロトタイプを作りました。 こんな感じです。 (大体が見せられないです。すみません。)

２つで３人日。

まとめ

新規開発でBtoBの場合は、セールスさんの意見も聞くといいですね。

プロトタイプのレビュー会も開くと良さそうです。

最早、アイデアに価値はない時代なので、カタチにしてなんぼだと思ってます。 ゴーリストのモバイルアプリチームは 効率の良い開発のためにプロトタイプをどんどん活用していきます。

楽するために！

Amazon QuickSightで求人データを可視化しました

こんにちは、ゴーリストの鈴木です。

2016年11月16日より、Amazon QuickSightというBIツールの一般提供が開始されました。

Amazon QuickSightが一般提供開始 – 高速で利用が簡単なビッグデータ用ビジネスアナリティクス | Amazon Web Services ブログ

というわけで早速、Amazon QuickSightを使って全国の求人データを可視化してみました。
本記事を読んでAmazon QuickSightを使うと何ができるかというイメージを掴んでもらえればと思います。

Amazon QuickSightとは

冒頭の紹介の通り、Amazonが提供するBIツールです。用意したデータを自分の好きな形式で可視化することができます。
特にAWS上のデータをグラフ化することが得意なようです。

Amazon QuickSightの概要については、公式ページに分かりやすく書いてあるので、一度読んでおくとよいかと思います。

アカウント作成

アカウントを作成します。
2016年11月24日現在、Amazon QuickSightは東京リージョンで提供されていないので、オレゴンリージョンを使うことにしました。

データセットの作成

可視化対象のデータを定義します。具体的には、ローカル環境のcsvデータをアップロードします。

今回は大泉洋さんのCMでおなじみの「リクナビNEXT」の11月14日分の求人データを対象にします。(6000件程度)

もちろんデータセットとしてローカル環境のcsvデータだけでなく、S3、RedShift、RDBなどのAWS上のデータや、オンプレ環境のDBなどを使うことが可能です。
詳細は公式ページをご参照ください。

Analysisの作成

データセットの作成が終わったので、次はAnalysisの作成です。
ここではどのように可視化するか(どのグラフを使うか)を設定します。

手順としては、基本的には以下の2つとなっています。簡単ですね。

1. どのグラフ(Visual types)を使うかを選択する
2. どの項目をグラフに反映させるかを選択する

今回は分析の目的を設定せず、できるだけ多くのグラフを使ってみようと思います。
使用可能な表、グラフは公式サイトに記載があります。
2016年11月24日現在、13種類の表、グラフがあります。
今後は、ヒストグラム、箱ひげ図、分散の可視化(マップ)が追加予定のようです。期待大ですね！

では、早速、可視化をしていきます。。

求人掲載件数ランキング(企業 × 掲載件数)

（クリックで拡大）

データをグループ化、ソートして表示することが可能なので、企業の求人掲載件数ランキングを作成しました。

やはり上位は大企業が占めています。

設定は以下の通りです。

設定項目	値
Visual types	Horizontal bar chart
Y axis	企業名

職種別掲載件数比(職種 × 掲載件数)

（クリックで拡大）

集計軸を「企業名」から「職種」に変えると、職種別掲載件数の割合を可視化できます。

営業、事務、企画職の求人が多く、半数以上を占めていることがわかります。ITエンジニアの求人は少なめなのでしょうか。

設定は以下の通りです。

設定項目	値
Visual types	Pie chart
Group/Color	職種

ITエンジニア求人掲載件数ランキング(職種 × 企業 × 掲載件数)

（クリックで拡大）

もちろん、検索対象をフィルタリングすることができるので、このように職種別の掲載件数ランキングも集計できます。
今回はITエンジニアの求人のみを対象としてみました。

いわゆるWeb系の大手企業などはランク外でした。別の求人媒体をメインで使っているのでしょうか。気になります。。。

設定は以下の通りです。

設定項目	値
Visual types	Pivot table
Rows	企業名
Values	企業名(COUNT)
Filter	職種 include "ITエンジニア（システム開発、インフラなど）"

エリア別掲載件数(エリア × 掲載件数)

（クリックで拡大）

関東エリアの掲載件数がその他の地域と比べてかなり多いですね。

設定は以下の通りです。

設定項目	値
Visual types	Vertical bar chart
X axis	エリア

ダッシュボード

（クリックで拡大）

作成したグラフをまとめたダッシュボードを作りました。

すごい、BI感がでていますね！！
ただ、分析目的がないので、特に使い道はありません...はい、よく陥りがちなやつです。皆さん気をつけてください。。

まとめ

データの可視化、いかがでしたか。

ざっと触った感想は、

• サービス名の通り、データの可視化を簡単な操作で行える。
• スモールスタートが可能なのがGood。(1ユーザ9USDで1GBのデータを分析できる)
• 通信環境にもよるのかと思いますが、ダッシュボードを表示するまでに7秒くらい掛かり、やや遅め...？東京リージョンの対応が待たれる。。
• 使う側が目的を設定して使わないと、意思決定に役立たないグラフが量産される(世の中のBIツール全般に当てはまると思いますが、一応)

です。

最も良いなと思ったのは「スモールスタートが可能」という点です。1000円/月くらいで試せます。AWSの醍醐味ですね。

引き続き、Amazon QuickSightを追っていきますので、ご期待ください。

ちなみにですが、弊社サービス 3Chartでは、複数の媒体をまたいだ求人データの分析・集計が可能です。
今回取り上げたような職種別、エリア別の集計もできます。無料でお試しいただけるので、ご興味がある方はWEBページよりお申込みください。