2015.01.05 09:02
第1回 事業構造分析と分析ステップ｜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 2013年11月に弊社CEOの網野が「会社を強くするビッグデータ活用入門」を出版しました。後半の約100ページは「Part2 分析の実践」が掲載されていますが、この本の出版以降も...
2015.01.02 09:02
第4回 分析結果と考えられる「打ち手」｜POSデータでマーケットバスケット分析の実践 with R
POSデータでマーケットバスケット分析をした結果を公開していきます 本連載では、4回にわたり、ある書店の実際のPOSデータをもとに、マーケットバスケット分析の事例をRで実装しながら紹介します。マーケットバスケット分析について紹介した本やW...
2015.01.20 09:10
第2回・テキストデータ処理における取り決め｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える
データ処理には共通的な取り決めがある 前回はデータフォーマットの変遷を振り返っていく上で、取り上げるデータの概要を説明しました。今回はそれらの変遷や特徴を考える上で前提として知っておいたほうがよい「データを処理する際の共通的な取り決め」に...
2015.01.27 09:11
第3回 Power BIのコンポーネント｜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...
2015.01.28 08:59
第3回・フラットファイル(固定長フォーマット)｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える
まずはじめはフラットフォーマットから 本連載の第1回はデータフォーマットの変遷を考える上で取り上げるデータの概要を説明しました。また第2回(前回)は、テキストデータ処理を考える上で必要となる「データを処理する際の共通的な取り決め」について...
2015.02.20 09:05
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...
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...
2020.12.11 08:21
pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（前編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の11日目の記事です。昨日は、非エンジニアの Kaggler がエンジニア指南を受けて気づいた、たった1つのことでした。 Technology div. の緒方です。 本記事では、 ...
2020.12.01 09:32
GiXo Advent Calendar 2020
MLOps Div. の廣津です。2020年も残すところあと1ヶ月となりました。皆さんにとって、今年はどんな1年だったでしょうか。 毎年12月といえば、「Advent Calendar」を楽しみにしている方も多くいらっしゃるのではな...
2020.12.12 07:45
pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（後編）
この記事は GiXo アドベントカレンダー の12日目の記事です。昨日は、pandas でヘッダーが複数ある POS データを縦持ち横持ち変換する（前編）でした。 Technology div. の緒方です。 本記事では前回の...
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