2019-01-19

GoogleアナリティクスでクライアントIDとアクセス時刻（秒単位）を取得

1.クライアントIDを取得（クッキー）

プリンシプルさんのサイトを参考に設定。

2016年の新定番！ユーザーエクスプローラーをもっと活用するための簡単な方法 | 株式会社プリンシプル

2.クライアントIDを取得（customTask）

清水誠さんのサイトを参考に設定。

GTMでGoogleアナリティクスのClient IDを取得する一番確実で楽な方法（2018年版） - 清水誠メモ

3.アクセス時刻（分単位）を取得（customTask）

Dimensions & Metrics Explorer | Analytics Reporting API v4 | Google Developers

4.アクセス時刻（秒単位）を取得（customTask）

清水誠さんのサイトを参考に設定。

GTMでGoogleアナリティクスのアクセス時間を計測しよう - 清水誠メモ

（１）ページタイトル・ページビューのデータを、クライアントID・タイムスタンプ付で取得。

（２）外部リンクのクリックイベントのカテゴリ・アクション・ラベル・イベント値を、クライアントID・タイムスタンプ付で取得。

2019-01-14

Googleアナティクスのデータを基に協調フィルタリングによるレコメンドをAzureMLで試す

1/11（金）

「クラウドではじめる機械学習」をAmazonで購入

1/12（土）

到着

1/13（日）

１〜３、７章まで一読・ハンズオンを通じて、サンプルデータを基にモデル作成。

早速、スプレッドシートに取得済みのGoogleアナリティクスデータ（ユーザ毎、ページ毎のページビュー数）を加工して、AzureMLにアップロードし、データを差し替えてモデルを実行。

１回目はエラー（同一ユーザが同一ページを別セッションでビューすると、評点が複数あることになり、AzureMLのレコメンダーではエラー）

２回目は上記エラーが発生するはずの３０件のデータに絞って実行してあえてエラーを出し、エラー解消を目指すつもりが、通ってしまった。

また、このページを見た人はあのページも見たをやりたかったのに、あなたへのお薦めになってしまった。

1/14（月）

・あなたへのお薦めでなく、類似する商品をお薦めするようにAzureMLで設定

・30件のデータから１万件のデータに

・同一ユーザによる同一ページのPV数をスプレッドシート上で合計

・類似商品のレコメンドの評価はAzureML上でエラー

・WebサービスのPythonコードで発生したエラーをPython3向けに修正して解消、JupyterNotebookで実行

残った課題

・トップページなどを対象から外す

・ページビューが発生しなかったページのお薦め→ページの類似性データを作成？

・評点データをページビューから滞在時間などにしてみる

朝日カルチャーセンターが、日本マイクロソフトの機械学習機能を活用し、講座のレコメンデーションを提供開始 - News Center Japan

Azure Machine Learningによるレコメンデーションの設計＆実装を公開！～朝日カルチャーセンターの事例から～

・Pythonコードをサーバに実装

・実装時のシステム構成

協調フィルタリング・アソシエーション分析によるレコメンド手法の紹介

2018-12-20

Tableau Extensions APIセミナーのまとめ

Tableau Developers Club Season 2 /*TableauのAPIすべて*/ Extensions API編 #1 + 忘年会｜IT勉強会ならTECH PLAY［テックプレイ］

に参加。

公式レポートはこちら。

https://techplay.jp/eventreport/701438

以下、参加直後の備忘録。

事前準備として、

・各種ファイルのダウンロード

・ローカルサーバーの起動

ローカルサーバーの起動は、以下の2つの記事

開発用ローカルサーバを立ち上げる方法 - Qiita

pythonでローカルwebサーバを立ち上げる - Qiita

を参考に

$ python3 -m http.server 8000　
を実行。
最初は失敗したが、各種ファイルをダウンロードしたディレクトリに移動してから再度実行したら成功。
ブラウザに
http://localhost:8000
と入力したら、URLが

http://localhost:8000/extensions-api-master/

となり、ディレクトリが表示された。


以降、チュートリアルに入る。

Part0のtrexファイルをエディタで開き、<source-location>タグの<url>タグ内を、以下のように上書き修正。
 <url>http://localhost:8000/extensions-api-master/Tutorial/Part_0/MarksSelection.html

ここで、Tableau DeskTop 2018.3を起動し、
データソースは適当にサンプルストアを選択し、
適当にワークシートを作成し、
ダッシュボードで適当にワークシートを表示し、
「拡張子」を選択。
拡張ボタンからtrexファイルを選択し、
「許可」ボタンを選択すると、htmlの内容がダッシュボード内で表示された！

Part1-6も同様。

次に、デバッグモードを起動した。
ダウンロードしたディレクトリ直下のreadme.texを参照し、
$ open /Applications/Tableau Desktop 2018.3.app --args --remote-debugging-port=8696
を実行。
ただし、最初は失敗。
再度、

Applications ユーザー名$ open -a /Applications/Tableau Desktop 2018.3.app --args --remote-debugging-port=8696

と実行したら成功。

ブラウザで

http://localhost:8696/

としたらデバック画面へ。

（≒Tableauをサーバーに見立て、ブラウザからアクセス）

改めてExtensions APIとは？

・呼び出すためのおまじないは一手間かかるが、覚えて慣れればそんなに難しくない。

　→Tabpyみたいなもの。

・Tableauのダッシュボード画面をHTML/CSS/JavaScriptで自由に動的に作れる。

　→HTML/CSS/JavaScriptの知識は必要。

　→アイデアも必要。ギャラリーを見て何ができるかつかみながら考えていく。

・「Webページ」と「拡張子」の違い。

　→外部のWebページを呼び出してそのまま表示するのでなく、作ったものを表示できる。≒スマホアプリで言うところの、WebViewとハイブリッドモバイルアプリの違いみたいなものと理解。

　→ダッシュボード内で「Webページ」は一つしか表示できないが、「拡張子」は複数表示できる。

・Tableauの機能を使っていて物足りなくなってきたら使いたくなる？

2018-12-14

Nature RemoのテレビプリセットのWeb APIでリモコンアプリ（HTML/CSS/JavaScriptのMonaca）を作ってみた

1.Nature Remo APIをコマンドラインから叩いてテレビを操作する

2.Nature Remo APIをスマホアプリに設置したボタンから叩く

3.Nature Remoのリモコンボタンを連続して複数回操作する（2019.2.3追記）

4.Nature RemoのテレビプリセットのAPIでリモコンアプリ（HTML/CSS/JavaScriptのMonaca）を作ってみた（2019.1.27追記）

1.Nature Remo APIをコマンドラインから叩いてテレビを操作する

NatureRemo の Cloud API を使って Google Home からテレビを HDMI4 に変更する - おともだちティータイム

を参考とした。

Nature Remoは購入済みで、純正アプリもインストール済みだったので、まずはこれが動作することを確認した。

その後、http://home.nature.global/

にメアドを入力して、トークンを取得。

curl -H "Authorization: Bearer {YOUR_ACCESS_TOKEN}" "https://api.nature.global/1/users/me"

に貼り付けて実行したら、レスポンスが得られた。

curl -H "Authorization: Bearer {YOUR_ACCESS_TOKEN}" "https://api.nature.global/1/appliances"

もレスポンスが得られた。

ここで、JSONを見やすくするためのjqをインストールした。

まずbrewをインストールした。

macOS 用パッケージマネージャー — macOS 用パッケージマネージャー

を参考に、

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"

を実行。

その後、

環境変数の確認とパスの追加 - Qiita

を参考に、パスを追加。

$ echo export PATH='/usr/local/bin:$PATH' >> ~/.bash_profile

$ source ~/.bash_profile

$ brew doctor

も無事動作。

ここで、

Mac に jq コマンドのインストール - メモログ

を参考に、

$ brew install jq
でjqをインストール

Nature Remoの公式APIの使い方 - Qiita

を参考に、

コマンド|jq

としたら、JSONが読みやすくなった。

NatureRemo の Cloud API を使って Google Home からテレビを HDMI4 に変更する - おともだちティータイム

に戻り、

curl -X POST "https://api.nature.global/1/signals/550e8400-e29b-41d4-a716-446655440000/send" -H "Authorization: Bearer {YOUR_ACCESS_TOKEN}"

も実行できた。

2.Nature Remo APIをスマホアプリに設置したボタンから叩く

Monacaでアプリを作った。

jQueryライブラリをインストール。

ajaxからAPIをたたく方法は以下を参考にした。認証ヘッダーも送信可能。

jqueryのajaxから認証用のauthorization bearerヘッダーを送信する - システム開発・構築の神様

3.Nature Remoのリモコンボタンを連続して複数回操作する（2019.2.3追記）

setTimeoutで時間差をつけながら実装。

パナソニックのテレビでDlife（BS258）にチャンネルを切り替える場合の例。

$('#btn_tvapi_BS258').on('click', function(){
 bs();
 setTimeout(submenu,1000);
 setTimeout(down,2000);
 setTimeout(ok,3000);
 setTimeout(function(){
 ch2();
 ch5();
 ch8();
 },4000)
});
 

4.Nature RemoのテレビプリセットのAPIでリモコンアプリ（HTML/CSS/JavaScriptのMonaca）を作ってみた

20191.21に下記記事が公開されたので試してみる。

テレビのAPIを公開しました！ — Nature

Swagger UI

を開く。

POST /1/appliances/{appliance}/tv

のことのようだ。

Try it outボタンを押す。

Appliance ID ID

Button name power

と仮に入力して、Executeボタンを押す

以下のcurlコマンドが出た。

curl -X POST "https://api.nature.global/1/appliances/ID/tv" -H "accept: application/json" -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" -d "button=power"

curlコマンドをajaxに変換するのに、以下のサイトを参考にした。

jQuery - curlコマンドをjqueryのajaxで実行する方法｜teratail

ハイブリッドモバイルアプリ開発環境Monacaでリモコンアプリを作り、ボタンクリックでNature RemoのテレビプリセットのAPIが呼び出せた！

$('#btn_tvapi_power').on('click', function () {
 $.ajax({
 url: 'https://api.nature.global/1/appliances/ID/tv',
type: 'POST',
 dataType: 'json',
 data: 'button=power',
 headers: {
'accept': 'application/json',
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded',
 },
 beforeSend: function(xhr, settings) {
 xhr.setRequestHeader('Authorization', 'Bearer MYTOKEN')
 }
 }).done(function(data) {
 console.log(data);
 }).fail(function() {
 console.log('bad');
 });
 });