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  • ビッグデータ分析の留意点
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2015.06.17 14:58

「データレイク」のコンセプトを理解しよう|Treasure Data(トレジャーデータ)は、まさにデータレイクだ

データレイクは登場したばかり。既存のサービスと比べて理解を深めよう! こんにちは、技術チームの岩谷です。前回、データレイクについての記事を執筆させていただきましたところ、何人かの方々から「それならデータレイクはトレジャーデータのソリューシ...

2015.04.03 09:08

カラムナー、キューブ、インメモリ…ビックデータ分析におけるデータベースのまとめ|いまさら訊けないビッグデータ分析

データベースの「タイプ」を知ってますか? こんにちは、ギックス技術チームの岩谷です。 先日とある方より「ビッグデータ分析処理で、Tableauはキューブを作成しないからシステムの運用がしやすいって聞いたんだけど、どういう事なのかな?...

2014.03.16 11:08

全量データで多重クロス集計を行い、擬似相関を見破り、交互作用を発見|ビッグデータ分析の留意点③

本日は、全量分析の優位性②にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性②:性別、年齢、居住地、嗜好など、非常に多くの要素による多重クロス集計を行うことができる。 購買行動や意識などを分析する時、性・年代別ごとのクロス集計を取...

2014.03.09 10:56

「確率がとても低い事象の分析」に全量データ分析は威力を発揮|ビッグデータ分析の留意点②

「ロングテール」に代表される確率が低い事象には全量データ分析 本日は、全量データ分析の優位性①にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性①:確率が低い事象を扱う場合に、サンプルデータでは得られない知見が得られるという点で、...

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