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...
2013.12.16 13:13
2次属性を理解しよう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ④
ギックスならではの分析プロセス 「２次属性の作成」 前回は分析プロセスの最初の段階となる「ビジネスの理解」と「データの理解・準備」のプロセスについてご説明しました。今回は、いよいよギックスデータ分析体系ならではの分析プロセスであたる「2次...
2014.04.03 12:08
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Pivotを使ってみた① ~データ処理速度は「実用に耐える」~
Power Pivot の「処理速度」は実用レベルとしては十分 ギックスでは、従来より「Aktblitz（アクトブリッツ）」という高速データ処理ソフトウェアを活用しています。今回は、こちらと比較しながら、処理性能について考察を進めていきま...
2015.02.23 09:03
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...
2015.03.11 08:52
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...
2015.06.18 14:50
Amazon Redshiftを利用料金そのままでds1.xlarge(旧：dw1.xlarge)からds2.xlargeにアップグレードしてみた｜AWSを使い倒せ
ds2.xlargeは、従来のCPU性能、メモリ容量が2倍、I/Oが1.5倍！なのにお値段そのまま！！ 先日(2015/6/9)、AmazonよりRedshiftの新しいインスタンスタイプ「DS2」が発表されました。DS2インスタンスは、...
2018.01.24 12:13
BigQueryの標準SQL対応によって競合サービスからの乗り換えが発生するか？ ～Redshiftと使用感を比較してみた～
分析の試行錯誤フェーズではRedshift。分析の”型”が決まったらBigQuery。 ビッグデータ分析においてデータベースは必要不可欠であることは言うまでもありません。これらのビックデータ向けデータベースの代表格としてオンプレミスではO...
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