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Zoho 分析のコード Studio を使用したデータ変換では、分析のために生データを加工・準備します。カスタム Python コードを記述することで、データのクレンジング、フィルタリング、集計、再構成を行い、分析ニーズに合った形に整えることができます。このプロセスにより、複数のソースからのデータを連携し、欠損値を処理し、新しい計算項目を作成し、複雑なロジックを適用してデータ品質を向上させることができます。

例えば、さまざまなソースからデータが流入する CRM データを考えてみましょう。これらのソースからのデータを統合・整理することで、より価値の高い正確なインサイトや予測を得る必要があります。

コード Studio を使用してデータを変換するには

コード Studio を使用してデータを変換するには、次の手順を実行します。

1. 変換したいデータを含むワークスペースを開きます。
2. 左側ペインの+ 作成アイコンをクリックし、表示されるメニューからコード / ml Modelを選択します。
   
3. コード Studio 種類を選択ダイアログが開き、2 種類の中から選択するよう求められます：Data Transformation と ml Model。
4. Data Transformation を選択し、作成をクリックします。
   
5. サンプルコードが入力された状態で、コード Studio エディターページが開きます。
   
6. 初期設定のライブラリに加えて、左側ペインのLibraryタブから、コード Studio にファイルやライブラリをアップロードできます。
   
7. コード Studio エディターに Python スクリプトを入力し、分析用にデータを変換・準備します。
8. 完了したら、上部のテスト Runをクリックして、期待どおりの結果が得られるかスクリプトを検証します。最初の 100 行のデータが実行され、出力を確認することで結果を検証できます。
   
9. 下部のOutputおよびConsoleセクションで、テスト Runの結果とログを確認できます。
   
   1. Console: デバッグやトラブルシューティングに使用するテキストベースのインターフェイスです。
   2. Output: 実行されたスクリプトのサンプルレスポンスを含むテーブルのプレビューを表示します。
      
10. スクリプトが正常に実行され、結果が期待どおりであれば、右上のDeployボタンをクリックしてコードをデプロイします。
11. Deployダイアログボックスが開き、How often と Compute Size の 2 項目が表示されます。
    
    1. How Often - このオプションを使用して、デプロイを定期的な間隔でスケジュールできます。Python スクリプトのデプロイによって作成されたテーブルは、データの変更に応じて自動更新されません。再度デプロイしたときのみ更新されます。毎日または毎時間（1、2、3、6、12 時間）のデプロイ間隔から選択できます。

    2. Compute Size - Compute Size は、コードの実行とデプロイに割り当てられるメモリ設定を指します。
       

       メモ: コードをデプロイすると、すべての行のデータが実行され、最終出力はテーブルとして保存されます。このテーブルはExplorerページからアクセスできます。テーブル内のデータは、各デプロイ時にのみ更新され、データの変更によって自動的に更新されることはありません。
12. デプロイが完了すると、最終出力はテーブルとして保存されます。Explorerページからこのテーブルにアクセスし、その上にレポートやダッシュボードを作成できます。
    コード Studio と作成されたテーブルは直接接続されておらず、データは次回のデプロイ時にのみ更新されます。
13. 右上のその他 設定アイコンをクリックすると、次の機能にアクセスできます。
    
    1. Run Now:スクリプトを即時に実行・デプロイし、最新データで出力を更新します。
    2. 編集 Schedule: 定期的なデプロイ実行の間隔を変更します。
    3. 表示する Last Run Logs:直近の実行のステータスと詳細を表示します。