re:Inventの歩き方 その2:技術セッションの攻略法 ~海外旅行レベル1の技術者によるAWS re:Invent 2015 参加レポート~

会場は非常に広く、同時に複数のセッションが開催されるため、事前準備が必要 米国時間の10/6～10/9の4日間、ラスベガスでAWS社主催のグローバル・カンファレンス「AWS re:Invent 2015」が開催されました。そこに、海外旅行...

MapReduceとHadoopの違い(１)｜データ分析用語を解説

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） MapReduceは「処理方法の名前」・Hadoopは「ソフトウェアの名前」 本日は「MapReduce・Hadoop」...

リフレクション解説第二回～プログラムの内部構造をデータとして取得～｜オブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいしよう（８）

プログラムも「一個のデータ」です。 こんにちは。技術チームの岩谷です。本連載ではオブジェクト指向プログラミング(OOP)をおさらいする連載を書かせていただいています。前回「リフレクション」について説明させていただいたのですが、その中で ...

構造化データと非構造化データとデータの規則性｜データ分析用語を解説

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 非構造化データには規則性が"ある"データと"ない"データの2種類がある 近年、ビックデータ分析として、非構造化データの分...

re:Inventの歩き方 その1:英語力は技術力でカバーせよ！ ~海外旅行レベル1の技術者によるAWS re:Invent 2015 参加レポート~

re:Inventへの参加は、英語が殆ど話せなくても何とかなる！ 米国時間の10/6～10/9の4日間、ラスベガスでAWS社主催のグローバル・カンファレンス「AWS re:Invent 2015」が開催されました。そこに、海外旅行3回目、...

中間テーブルのススメ：大規模データ分析を行う場合は中間データを作ろう | データ分析のお作法

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 最初からビッグデータに挑んでませんか？ 段階的に巨大なデータを掘り下げることが重要 データ分析を行うとき、10万件程度の...

AWS re:Invent 2015 新サービスから見るAWSの狙いを勝手に予想 ～あらゆるオンプレをクラウドに～

BIツール、Iot、そして全てのオンプレDBをクラウドに 米国時間の10/6～10/9に開催されましたAWS最大のイベント「re:Invent 2015」で様々な情報が発表されました。その中で、新しいAWSサービスからAWSの狙いについて...

売上ベースか？会員ベースか？ ~データの親子関係を明確にする~ | データ分析のお作法

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 情報を結合してデータ分析を行う場合、ベースとなる情報をどちらにするかで分析結果が異なる データ分析を行う場合、売上情報と...

生年月日から年齢を計算する ～年齢算出の基準日は1つではない～ | データ分析のお作法

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 年齢算出の基準日によって、データ分析の用途が異なる データ分析において、年齢は、頻繁に利用される分析軸です。そして、この...

TableauのLOD表現とは(4) | FIXEDの概要と使い方について | Tableau分析塾

本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） FIXEDは、集計の粒度を独自に設定して計算を行う 本稿ではTableau9.0より追加された新機能、LOD表現について...