文字コードや文字化けを理解しよう(その1)|いまさら訊けないビッグデータ分析

文字コード？文字化け？このモヤモヤ、気になっていませんか？ こんにちは、技術チームの岩谷です。前回のデータフォーマットに関する連載で私は文字コードについて少しだけふれました。あれから何人かの方から「文字コードについて"ああ～あらためて言わ...

計算フィールドの利用｜プロ野球データでクロス集計with Tableau　第8回

2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...

第7回(最終回)：何が良いかはケースバイケースだ！｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える

テキストフォーマット比較・最終回は独断と偏見のまとめです 前回(第6回)は、各フォーマット説明の最後としてJSONフォーマットについて説明しました。今回は本連載の最終回として、これらのまとめを説明します。フォーマット同士の比較や各々のメリ...

第7回 　STEP4 データ加工（2次属性付け）　その1｜POSデータで事業構造分析 with Power BI

Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２　分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...

第6回 　STEP3 分析方針の検討｜POSデータで事業構造分析 with Power BI

Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２　分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...

第5回 　STEP2 データの格納・確認・前処理｜POSデータで事業構造分析 with Power BI

Power BIで実践するPOSデータの事業構造分析を公開 この連載では、2013年11月に弊社CEOの網野が出版した「会社を強くするビッグデータ分析」「Part２　分析の実践」の部分を「Power BIでPOSデータを使って事業構造分析...

第6回・JSONファイル｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える

フォーマット解説の第四弾(最後)はJSONフォーマットです 前回(第5回)は、各フォーマットを説明していく第三弾としてXMLフォーマットについて説明しました。今回は第四弾としてJSONフォーマットについて説明します。JSONは第4回(フォ...

火事場泥棒・焼け石に水な打者（パ・リーグ）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau　第7回

2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...

火事場泥棒・焼け石に水な打者（セ・リーグ）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau　第6回　

2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...

大差なときに打つ打者（概要）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau　第5回

2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...