[CC-795] 応用チュートリアルの追加 #16
Conversation
Walkthrough銀行データと高級時計データのIDベース安全マッチング（セーフジョイン）とその後の集計によるクロス表生成を説明する新規Jupyter Notebookを追加。 Changes
Sequence Diagram(s)sequenceDiagram
autonumber
actor U as User
participant CLI as APC CLI
participant L as Data Loader
participant N as Normalizer
participant M as ID Matcher
participant SJ as Safe Join
participant C as Counter
participant O as Output (Cross-Table)
U->>CLI: 実行（入力パス・ハンドラ指定）
CLI->>L: 銀行データ/時計データ読み込み
L-->>N: 生データ
N-->>CLI: 正規化済みデータ
CLI->>M: レコードIDマッチング要求
M-->>CLI: マッチ結果（リンク情報のみ）
CLI->>SJ: セーフジョイン（最小限公開データ）
SJ-->>CLI: 結合済み集計データ
CLI->>C: 集計・クロスタブ生成
C-->>O: クロス表（例出力）
O-->>U: 表と解釈提示
rect rgba(200,230,255,0.25)
note over M,SJ: 変更箇所：プライバシー重視のIDマッチング→セーフジョイン→集計フローを明示
end
Estimated code review effort🎯 2 (Simple) | ⏱️ ~10 minutes Poem
Pre-merge checks and finishing touches✅ Passed checks (3 passed)
✨ Finishing touches🧪 Generate unit tests (beta)
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sakamoto-souta
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sakamoto-souta
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概ね良いと思いますが、分析結果の考察が急に出てくるのには難しさを感じる場合もあると思います
クロステーブル→分析結果 の作成のところで、「例えば最近なら LLM にこの表を食わせることで簡単にこのような図や分析結果を得ることができます」みたいなクッションがあると嬉しいです
![coderabbitai[bot]](https://avatars.githubusercontent.com/in/347564?s=60&v=4){kind=small}
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notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb (1)
1-214: 実行可能なコードセルの追加を検討してください（任意）。このノートブックは現在すべてマークダウンセルで構成されており、実行可能なコードは含まれていません。基本チュートリアルを参照する設計は理解できますが、以下を追加することでユーザーエクスペリエンスが向上する可能性があります:
- 環境変数設定の例を示すコードセル
- 結果の可視化やLLM分析のサンプルコード
- パスの検証を行う簡単なスクリプト
ただし、基本チュートリアルで実行方法を既に説明している場合は、現在の構成でも問題ありません。
📜 Review details
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📒 Files selected for processing (1)
notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb(1 hunks)
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notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb (5)
29-52: LGTM!データスキーマの説明は明確で、銀行データと高級時計会社データの両方の属性が適切に記載されています。期待される分析結果も具体的で理解しやすい構成です。
104-143: LGTM!クロス集計結果の例示と解釈が明確で、
number_of_rowsと各カラムのプレフィックス（0:は銀行データ、1:は高級時計会社データ）の説明が分かりやすいです。具体的な行の解釈例も理解を助けます。
144-205: LGTM!分析結果の考察セクションは非常に充実しており、以下の点が優れています:
- LLMを活用した分析の提案が実用的
- 4つの具体的な顧客セグメントとアクション例が明確
- 5つの他業界での応用例が多様で参考になる
各ユースケースに対して「目的」「例」「得られる知見」が構造化されており、読者が自身のビジネスに応用しやすい内容です。
65-65: 画像ファイルのパスは正しく、ファイルが存在することを確認しました。スクリプト実行結果から、参照されている画像ファイル (
../img/cross_table_overview.svg) はnotebooks/tutorial/ディレクトリからの相対パスで正しく解決され、実際のファイルが./notebooks/img/cross_table_overview.svgに存在することが確認されました。このため、ファイルパスは正確かつ有効です。
11-11: 基本チュートリアルファイルの存在確認済み
参照されているbasic_apc_cli_tutorial.ipynbがnotebooks/tutorial/に存在することを確認しました。
| "- **関数のパス**: `FUNCTION_SOURCE_PATH=../../functions/cross_table`\n", | ||
| "- **入力データのパス**:\n", | ||
| " - `INPUT_1_PATH=../../functions/cross_table/inputs/bank_input`（銀行データ）\n", | ||
| " - `INPUT_2_PATH=../../functions/cross_table/inputs/luxury_watch_input`（高級時計会社データ）\n", | ||
| "- **handler.pyで読み込むファイル名**: `functions/cross_table/function/handler.py`内の入力ファイル名を以下のように変更：\n", | ||
| " ```python\n", | ||
| " # 変更前\n", | ||
| " df_cross_table = cross_table_data(\n", | ||
| " f\"{INPUT_1_DIR}/input_1.csv\", f\"{INPUT_2_DIR}/input_2.csv\"\n", | ||
| " )\n", | ||
| " \n", | ||
| " # 変更後\n", | ||
| " df_cross_table = cross_table_data(\n", | ||
| " f\"{INPUT_1_DIR}/data.csv\", f\"{INPUT_2_DIR}/data.csv\"\n", | ||
| " )\n", | ||
| " ```\n", |
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🧩 Analysis chain
handler.pyのパスとファイル名の変更が正しいか確認してください。
functions/cross_table/function/handler.py のファイルパスと、その中での入力ファイル名の変更（input_1.csv/input_2.csv から data.csv へ）が正しいことを確認してください。
以下のスクリプトを実行して、handler.pyの存在と現在の実装を確認してください:
🏁 Script executed:
#!/bin/bash
# handler.pyの存在確認と内容の確認
if [ -f "functions/cross_table/function/handler.py" ]; then
echo "=== handler.py found ==="
# 入力ファイル名の使用箇所を確認
rg -n "input_[12]\.csv|data\.csv" functions/cross_table/function/handler.py
else
echo "handler.py not found at expected path"
fi
# 入力データファイルの存在も確認
echo "=== Checking input data files ==="
fd -t f "data.csv" functions/cross_table/inputs/Length of output: 238
handler.pyの入力ファイル名をdata.csvに更新
functions/cross_table/function/handler.pyの72行目で、input_1.csv/input_2.csvをそれぞれdata.csvに置換してください。
🤖 Prompt for AI Agents
In notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb around lines
80 to 95, update the referenced input filenames used by the cross_table_data
call in functions/cross_table/function/handler.py: locate line 72 in
functions/cross_table/function/handler.py and replace the two occurrences of
"input_1.csv" and "input_2.csv" with "data.csv" so the call reads
cross_table_data(f"{INPUT_1_DIR}/data.csv", f"{INPUT_2_DIR}/data.csv"); keep the
directory variables unchanged.
という文章を加えました。なぜかJupyterNotebookのJSON構造も変化しており（JupyterNotebook上のUIに変化はない）、それも差分に含まれてしまっていたため、ここで追加した文章の差分について言及しています。 |
|
@sakamoto-souta |
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notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb (1)
148-184: 分析の考察が実務的で有用です。クロス集計表から得られる4つの知見とそれぞれのアクション例が具体的で、マーケティング施策に直結する内容となっています。
任意の改善提案: PRコメントで言及されている「LLMを使った分析のヒント」をこのセクションに追加することで、ユーザーがより深い洞察を得やすくなります。例：「このCSV結果をChatGPTやClaudeに入力して追加の分析を依頼することも可能です」といった一文を追加することを検討してください。
📜 Review details
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⛔ Files ignored due to path filters (1)
notebooks/img/cross_table_overview.svgis excluded by!**/*.svg
📒 Files selected for processing (1)
notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb(1 hunks)
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notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb (6)
33-50: データスキーマの説明が明確です。銀行データと高級時計会社データの各フィールドが適切に説明されており、期待される分析結果も具体的で理解しやすいです。
114-141: 結果例とその解説が分かりやすいです。CSV形式の出力例が具体的で、各列の意味（
0:が銀行データ、1:が高級時計会社データ）が明確に説明されています。具体的な行の解釈例も理解を助けます。
193-240: 他の応用ユースケースの提示が効果的です。5つの異なるドメインでの応用例が具体的に示されており、クロス集計分析の汎用性と価値が明確に伝わります。各ユースケースが「目的」「例」「得られる知見」の形式で統一されており、理解しやすい構成です。
245-252: Notebookメタデータは適切です。標準的なJupyter Notebookのメタデータ構造で、問題ありません。
65-65: 画像ファイルは正常に存在しています。スクリプトの実行結果により、参照されている
../img/cross_table_overview.svgファイルが正常に存在することが確認されました。ノートブックの場所（notebooks/tutorial/）から相対パスで指定された../img/cross_table_overview.svgは、notebooks/img/cross_table_overview.svgに正しく解決されており、ファイルは実際に存在します。このため、画像参照に関する問題は発生していません。
11-11: 基本チュートリアルファイルの確認完了 - 参照されているファイルは存在しています。検証により、
./basic_apc_cli_tutorial.ipynbの存在が確認されました。相対パス（./）の使用は Jupyter Notebook のベストプラクティスであり、このノートブックの参照方法は適切です。
| "- **handler.pyで読み込むファイル名**: `functions/cross_table/function/handler.py`内の入力ファイル名を以下のように変更：\n", | ||
| " ```python\n", | ||
| " # 変更前\n", | ||
| " df_cross_table = cross_table_data(\n", | ||
| " f\"{INPUT_1_DIR}/input_1.csv\", f\"{INPUT_2_DIR}/input_2.csv\"\n", | ||
| " )\n", | ||
| " \n", | ||
| " # 変更後\n", | ||
| " df_cross_table = cross_table_data(\n", | ||
| " f\"{INPUT_1_DIR}/data.csv\", f\"{INPUT_2_DIR}/data.csv\"\n", | ||
| " )\n", | ||
| " ```\n", |
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🧩 Analysis chain
ソースコードの手動変更をユーザーに求めるのは避けるべきです。
チュートリアルでユーザーに handler.py の直接編集を求めていますが、これは保守性と再現性の観点から問題があります。以下のいずれかの改善を検討してください：
- 推奨:
handler.py自体をdata.csvを読み込むように更新する - 環境変数や設定ファイルで入力ファイル名を制御できるようにする
- このチュートリアル専用の別のハンドラーファイルを用意する
過去のレビューコメントでも同様の指摘がされており、リポジトリ側での対応が望ましいです。
以下のスクリプトを実行して、handler.pyの現在の実装を確認してください：
🏁 Script executed:
#!/bin/bash
# handler.pyの存在確認と入力ファイル名の使用状況を確認
if [ -f "functions/cross_table/function/handler.py" ]; then
echo "=== handler.py の内容確認 ==="
rg -n "input_[12]\.csv|data\.csv" functions/cross_table/function/handler.py
else
echo "✗ handler.py が見つかりません"
fi
# 入力データディレクトリの確認
echo ""
echo "=== 入力データディレクトリの確認 ==="
fd -t d "bank_input|luxury_watch_input" functions/cross_table/inputs/ 2>/dev/null || echo "入力ディレクトリが見つかりません"
# data.csvの存在確認
echo ""
echo "=== data.csv の存在確認 ==="
fd -t f "data.csv" functions/cross_table/inputs/Length of output: 342
---
🏁 Script executed:
```shell
#!/bin/bash
# Get more context around line 72 in handler.py
echo "=== handler.py context around line 72 ==="
sed -n '60,85p' functions/cross_table/function/handler.py
# Check what INPUT_1_DIR and INPUT_2_DIR are set to
echo ""
echo "=== INPUT directory variable definitions ==="
rg -n "INPUT_[12]_DIR\s*=" functions/cross_table/function/handler.py -A1 -B1
# Check if there's any input_1.csv or input_2.csv anywhere
echo ""
echo "=== Search for input_1.csv or input_2.csv files ==="
fd -t f "input_[12]\.csv" functions/cross_table/
Length of output: 1177
---
🏁 Script executed:
```shell
#!/bin/bash
# Check the full directory structure
echo "=== Complete input directory structure ==="
find functions/cross_table/inputs/ -type f -name "*.csv" | sort
# Check if bank_input/luxury_watch_input directories are new or modified
echo ""
echo "=== Check git status for input directories ==="
git status functions/cross_table/inputs/ 2>/dev/null || echo "Git not available"
# Check for any references to bank_input or luxury_watch_input in handler.py
echo ""
echo "=== References to bank_input/luxury_watch_input in codebase ==="
rg "bank_input|luxury_watch_input" functions/cross_table/function/handler.py
Length of output: 421
チュートリアルの指示は不完全で実行時エラーが発生します。
検証結果により、以下の問題が確認されました：
問題の詳細:
- handler.py は現在
input_1/input_1.csvとinput_2/input_2.csvを参照しています - チュートリアルでは
data.csvへの変更のみを指示していますが、実際のデータ.csvファイルはbank_input/data.csvとluxury_watch_input/data.csvにあります - ユーザーが指示通りに変更しても、
input_1/data.csvを探すことになり、ファイルが見つからずエラーになります
必要な対応:
functions/cross_table/function/handler.py の以下を更新してください：
INPUT_1_DIRをf"{INPUT_DIR}/bank_input"に変更INPUT_2_DIRをf"{INPUT_DIR}/luxury_watch_input"に変更- ファイル参照を
data.csvに更新
これにより、handler.py がチュートリアルの新しい入力ディレクトリ構造に対応し、ユーザーは手動編集なくチュートリアルを進められます。
🤖 Prompt for AI Agents
In notebooks/tutorial/advanced_apc_cli_tutorial_cross_table.ipynb around lines
84 to 95, the tutorial instructions leave handler.py pointing at incorrect input
paths causing runtime file-not-found errors; update
functions/cross_table/function/handler.py so INPUT_1_DIR is set to
f"{INPUT_DIR}/bank_input" and INPUT_2_DIR is set to
f"{INPUT_DIR}/luxury_watch_input", and change any file references that still
point to input_1.csv/input_2.csv (or input_1/data.csv, input_2/data.csv) to use
data.csv (i.e., read f"{INPUT_1_DIR}/data.csv" and f"{INPUT_2_DIR}/data.csv") so
the handler matches the actual directory layout.
背景
具体的にどのようなことができるかを想起できる形の応用的なチュートリアルの作成を行った。
チケット
https://www.notion.so/acompany-ac/23f269d85586808fb8bcd7d564cd6d82
Summary by CodeRabbit
動作確認
ドキュメント