Salesforce データを取得するには PYTHON を使用しますか?
Salesforceは、システムがデータにアクセスし、それを活用して自ら学習できるようなプログラムの開発に重点を置いています。Salesforceは様々なプログラミング言語で実装できますが、その中でもPythonは最も広く使用されている言語として群を抜いています。大手テクノロジー企業はいずれもこれらの分野に多大なリソースを投入しており、新たな人材を求めています セブ島留学。
Python を使用して Salesforce を取得するには、Salesforce 機械学習で使用される一般的な用語に関する知識が必要です。以下にその用語を示します。
アルゴリズム
モデル
特徴
ラベル
前処理
なぜ Python なのか?
Salesforceへの移行は、レガシーシステムからSalesforceソフトウェアへのデータ移行を伴う複雑な作業です。クライアントはSalesforceチームに、Salesforceにロードする必要があるクライアントアクセスのバッチを提供します。データをSalesforceにロードする前に、チームは重要な情報を分析、クリーンアップ、準備する必要があります。このプロセスはデータ変換と呼ばれます。この変換は、Excelで手動で実行すると難しく、時間のかかる作業になる可能性があります。そこで、Pythonを使用することで、Salesforceにデータをロードする前のデータ変換を自動化できます。ExcelではなくPythonを使用することで得られる主なメリットをいくつかご紹介します。
Pythonは無料で使える
Pythonは大規模なデータセットの処理に優れていますが、Excelはクラッシュする傾向があります。
PythonはExcelよりもはるかに高速に演算を実行します
PythonはExcelよりも大きなファイルを読み取ることができます
Pythonは期待通りにデータをフォーマットします
Pythonを使用してSalesforceデータを取得する方法
データフレームの作成
データキャプチャには、NUMPYおよびPANDASデータフレームのN次元配列を使用します。データフレームは、行と列にインデックスや名前を定義できるExcelシートのようなものです。
データ前処理
テキスト データを数値データに変換するには、OneHotEncoder または LabelEncoder を使用することをお勧めしますが、これは完全に開発者の選択に依存します。
データフレームの分割
上記で指定したデータ フレームは、単純に入力ラベルと出力ラベルに分割できます。
再帰的特徴除去
再帰的特徴除去は、特徴を再帰的に削除し、指定された数の特性に基づいてモデルを作成する方法です。
K分割交差検証とモデル適合
これらすべてが完了したら、K分割検証に進みます。K分割交差検証は、限られたデータセットでモデルを評価するために用いられるリサンプリング手法です。あらゆる種類のK分割検証を使用できますが、ここでは層別K分割を推奨します。
モデルの永続性
最後に、将来の予測のために pickle ライブラリを使用してモデルが保存されます。
結論
上記の手順は、Salesforce の機械学習の初歩的な概念を理解するのに役立ち、Python を使った機械学習の学習をスムーズに進めるための第一歩となります。もちろん、Python Salesforce 以外にも開発環境はいくつかあり、一般的なものとしては Java、Scala、Go などがあります。
しかし、Pythonを使ったSalesforceは、企業やライブラリが独占しています。様々なものを試してみたい方には、選択肢は豊富です。しかし、手間を省いて製品そのものに集中したいのであれば、Pythonを使ったSalesforceはまさに最適な選択肢です。