The Jupyter Notebookの評判・口コミ 全25件

改善してほしいポイントは何でしょうか？

最近「ひとつ前に戻る」操作をESCキーを押すことで操作できることを知ったのですが、やはりわかりづらいです。ブラウザーの「ひとつ先、ひとつ前矢印」のようなボタンがあれば最高なのですが。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

anacondaとjupyternotebookでpythonを習得したといっても過言ではありません。当初のデータ解析（回帰や分類）だけでなく、仮想環境を作ることで画像解析や自然言語処理も全てjupyternotebookで行っています。豊富なモジュール・ライブラリーを引用し、＃日本語入力で議事録、備忘メモとしても使いやすい、見やすい製品で重宝しています。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

オンプレミス環境だと処理が重たい事がある。コード入力だけではなく予めモデル学習がプリセットされていたら助かる。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

基本的な分析（ロジスティック回帰、SVM、決定木、ランダムフォレスト、k近傍法）は動作確認できた。初学者がデータ分析のイロハを知るに良いと思う。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

表示が重いような気がします。GitHubにアップしたノートブックは開くのに時間がかかるのであまりGitHubとは相性が良くないのが勿体ないです。
書く人の問題ですがコードが使い捨てになりがちなので管理が大変です。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

データを見ながら分析ができるのでレポートの作成に便利です。
jupyter上でデータを見て仮説を立て検証して結論を書くという一連の流れが簡潔するので、後から見ても思考の流れが辿れ、分析をキャッチアップしやすいです。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

拡張機能（nbextensions）が独立した環境で作成できないため、仮想環境を切り替えたときに不自由な点があります。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

データ分析基盤のほかに、コードの試し書きやテスト、インフラに至るまで、さまざまな用途で使えます。GitHub、nbviewer、binderなど、さまざまなサービスと組み合わせることでNotebookを共有できます。

改善してほしいポイントは何でしょうか？

あまり思い当たらないが、あえて言うなら公式でサポートするカーネルの種類を増やしてほしい。現状、ほとんどpython専用の実行環境という状態になっている。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

・複数人でコードスニペットと、その実行結果を共有するための効率の良い方法が得られた。
・カーネル起動、コード実行、結果表示をスピーティーに実行できることから、都度実験が必要な課題を解く効率が上がった。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・実行結果が長い行のソース（例えば300行のレコードのプリント等）を実行した際に
　出てきた結果で画面が埋め尽くされてしまう点

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

今までのプログラムでは修正と最初から実行を繰り返していたが、
JupyterNotebookを活用することで途中結果から、エラーを吐いた行だけ実行すればいいような形となり、
開発や分析にかかる時間が大幅に短縮された。

改善してほしいポイント

特に大きな不満はありませんが、ローカル環境でAnacondaを使うと、リソースを多く消費するように感じます。
Google ColabでJupyter Notebookを使うという手もあるのですが、最終的に動かしたい環境と異なってしまうのが難点です。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

邪道な使い方かもしれませんが、インフラの構築ツールとして利用しています。
ただこの使い方は非常に便利なので、興味があればぜひ参考にしてください。

具体的には作業手順書を書く時のように設定作業の説明を書いて、その下に実行すべきコマンド（BashやAnsibleで記述）を記述します。コマンドをJupyterから実行すれば、コマンドの下に実行結果（ログとして利用可能）が保存されるので、間違いがなかったかを確認できる上、作業のエビデンス（ログ）としても後で利用することができます。

この使い方を始めてから、構築にかかる時間が大幅に減少した上、作業ミスもなくなり、効率が劇的に向上しました。

改善してほしいポイント

インストールを行うためには「Anaconda」というアプリをインストールする必要があり、これが全て英語であるため苦手な人にとっては中々Jupyterまで辿り着くことができず、ここが鬼門になる可能性がある。
「Anaconda」抜きで単体でのインストールができるようになると、利用人口は増えるのではないだろうか。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

Numpy、Pandas、Matplot等を組み合わせたコードを組むことにより、複数のCSVファイルを瞬時にグラフとして描画することができる。これにより、導入前は某表計算ソフトで一からグラフを起こしていた作業の時短ができるようになり、他の業務に時間を割くことができるようになった。

改善してほしいポイント

欲しい機能・分かりづらい点
・デフォルトでPDF形式にエクスポートできる機能が欲しい
・エクスポートする際に、デフォルトでセル内容(コード)は一括非表示にして、出力結果のみエクスポートするという機能が欲しい

その理由
・分析結果を報告する際に、HTML形式だと戸惑う方もいるので、PDF形式にデフォルトでエクスポートできると便利だと思うからです。機能を拡張すれば、PDF形式にエクスポートする機能を追加することはできるのですが、標準機能になると有難いと思います。
・プログラマでない方や社外に情報共有する際に、Pythonのコードはできれば全て非表示にしてエクスポートできれば良いと思うからです。機能を拡張したり、セルを一個ずつ非表示にしたりすることで対応はできるのですが、標準機能になると有難いと思います。

どのような課題解決に貢献しましたか？どのようなメリットが得られましたか？

機械学習などのデータ分析をする際、データ内容やグラフを都度確認して、その結果によってコードを書いていくという方法が一般的です。
Jupyter Notebookを利用することによって、セルの単位でPythonのコードを変更して再実行するという事が可能になりました。またエラーが出た場合には、エラーが出たセルから再実行すれば事足りるので、分析を途中から再開することもできるようになりました。
Jupyter Notebookを利用する前のように、実験的なデータ分析の際にPythonのコードを一括で実行する必要がなくなり、分析にかかる手間も大幅に効率化することができていると思います。

検討者へお勧めするポイント

Jupyter Notebookではセル単位でメモリが保存されるので、機械学習などに利用する際には、非常に便利だと思います。