Co-evolution of human and technology
SQL Server ではデータベースダイアグラムが廃止されて久しい．テーブル間のリレーションシップなど視覚的に把握できて便利だったのになぜ廃止されたのかよく分からなかった．
2019 年 6 月 12 日，そのデータベースダイアグラムが SQL Server Management Studio 18.1 で復活したというので，早速インストールしてみた．
SQL Server 2017 デベロッパーエディションをカスタムインストールする
SQL Server Data Tools 2017 をインストールする
SQL Server 2017 Reporting Services をインストールする
SQL Serverのデータベースをバックアップから復元する
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SQL Server に蓄積したデータを SPSS で解析する際には一旦 EXCEL のワークシートに出力していたのだが，この一手間が面倒になってきた．SPSS のメニューを眺めていると「データベースを開く」というメニューがある．これを使えないか？と試行錯誤した結果を備忘録として記す．
4月初旬はソメイヨシノの開花に心が躍る．古い歌にあるように，
世の中にたえてさくらのなかりせば春の心はのどけからまし
あっという間に散っていく様は日本人の心を捉えて離さない．この桜の開花日の予測は気象庁でも行われている．
桜だけではない．生物季節観測の情報では各種の植物，動物を観測しており，過去のデータを公表している．
時節柄，過去の桜開花日をダウンロードして検索しやすいようにしようと考えた．
ファイルは最初に置いておく．好きに使ってくれて構わない．
テキストファイルから SQL Server に気象データをインポートする
Excelのピボットテーブルでクロス集計から統計解析まででも書いたが，統計解析の醍醐味は多変量解析にある．単変量解析では変数間の交絡の可能性が否定できず，重要なポイントを見落とすことがある．
統計の専門家ではないので完全に我流の方法であるが，多変量解析における変数選択の参考になるかと思い，記しておく．
過去に査読者とのやり取りの中で，変数選択の方法をかなり具体的に指示され，その通りにしないと通さないぞという言外の圧力を感じたことがある．
その時は違和感を感じつつもその通りにしたら通ったのだが，どうにもその違和感がずっと残っていた．いわく，単変量解析で有意になった変数のみを組み合わせて多変量解析に持ち込む，という手法だったのだが，本当にそれで良かったのだろうか？
Google フォームから SQL Server にデータを移行する作業が続いたので，その際に得られた知見を公開する．
先週の記事では SQL Server 2017 のデータベースエンジンをインストールした．今回は SQL Server Data Tools 2017 をインストールしたので備忘録を兼ねて公開する．
リレーショナルデータベースを端末にインストールする必要が出てきた．今どきだとクラウド上に構築するのが流行りなのだが，あいにく運用経験がない．使い慣れた Microsoft SQL Server をインストールすることにした．
最新版は 2017. 最近だとディスクからのインストールではなく，本家のサイトからインストーラをダウンロードしてセットアップすることになる．
最近，Twitter でフォローしているスーパーサイヤさん (@ri_supersaiyan) に協力してアンケートを実施した．結果や考察についてはスーパーサイヤさんのブログなりツイートで公開されると思う．今回はスプレッドシートからのフォーム作成の経緯を記す．