人流分析（People-Flow Analysis / People-Counting Analysis）とは｜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） リアルチャネルを「web」のように分析するための秘策 本日は「人流分析（じんりゅうぶんせき）」について解説します。 人の...

POSデータ分析とは　～「何が売れたか」こそが”己”を知るための最重要手段～｜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） POSデータ分析が小売ビジネス把握の「根幹」 POSデータが、販売情報であり、それを情報系システムで活用することが鍵であ...

POSデータとは　～何が、いつ、どれだけ、いくらで売れたのかが分かる～｜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） POSの積み上げが小売ビジネスを成立させる POSデータは、まず「ポス」と発音します。「ピーオーエス」とは言いません。で...

グループによる2次属性づけ｜プロ野球データでクロス集計with Tableau　第9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...

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...