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、...
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...
2014.03.23 11:01
べき分布のデータには注意しよう｜ビッグデータ分析の留意点④
購買系のビッグデータには「べき分布」が多く注意が必要 （第2回）と（第3回）で全量分析の優位点について紹介しました。本日からは、全量データに注意すべき点を説明します。本日は注意点①の以下のポイントです。 注意点①：サンプルデータは中...
2014.03.30 11:04
ビッグデータでは統計的検定は意味がない｜ビッグデータ分析の留意点⑤
統計的検定とは？ （第2回）と（第3回）で全量分析の優位点について、（第4回）で全量データを分析する際の注意点①を紹介しました。本日は、２つ目の注意すべき点である以下について説明します・ 注意点②：標本統計を前提とした統計的検定は、ビッ...
2013.12.09 13:00
ビジネスへのインパクトを「常に」念頭に置こう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ③
「ビジネスの理解」と「データの理解・準備」 今回からギックスの分析体系の中身についてお話していきます。本日は「ビジネスの理解」と「データの理解・準備」の話です。ギックスのビックデータ分析体系では以下の赤枠にあたる部分です。 ビジ...
2014.01.13 12:58
Quick Startのための分析ツールとは｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑧
手軽に利用できるビッグデータ分析ツール ここまで７回にわたってギックスのビッグデータ分析体系の中の分析プロセスについて説明しました。本日は分析体系の中の「ギックスで利用するビッグデータ分析ツール」の紹介に進みます。ビックデータ分析体系の中...
2015.01.26 09:06
第2回 分析ツール群（AktblitzII / AWS Redshift / Tableau / R / Power BI)｜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...
2016.02.17 08:15
効率的なデータ分析を実現するための4つのコツ
データ分析の価値は何？ データ分析の価値とは何でしょうか？ 一つに「今まで知らなかった新しい情報を知ることができる」ということがあげられます。特にこれまであまりデータ分析をしてこなかった組織や個人がデータ分析を実施すると、得ることが...
2016.11.16 08:12
データベースを”倉庫”ではなく”道具”として使う発想 ～データベース上で分析データを下ごしらえする～
データベースの特性を活かすことで "誰でも"、"確実に" データ分析が行える データ分析 ＝ データベース。こんな公式を書いて何の違和感もないほど、データベースは、データ分析のために「なくてはならない存在」です。まさに、両者は切っても切れ...
2017.03.17 09:06
ゲーミングパソコンはデータ分析に使えるのか？ ～DELL ALIENWARE AURORA で検証～
データ分析パソコン選びの基準は「NVMe接続」 きっかけは非常に単純だった。オンプレミスPCでデータ分析がどのくらいできるか？ 大量データを高速で処理したい場合は、どうしても大掛かりなサーバー環境が必要になり、そのため比較的手軽に使...
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