2014.03.02 10:58
ビックデータを全量分析できる時代になった｜ビッグデータ分析の留意点①
サンプル分析から全量分析へ 近代統計学の学問体系は、無限に近い大規模な母集団から無作為に抽出された、数百から数万のサンプルデータが持つ統計的な性質を中心に論じられてきました。たとえば、内閣府が行っている「社会意識に関する世論調査」では、1...
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...
2014.04.10 12:19
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Pivotを使ってみた② ~お手軽導入の”限界”~
「お手軽導入」の限界を知ろう 前回は”Power Pivotがどれくらい早いか”の検証を行いました。Power BI for Office 365 + Office 365 ProPlusのお手軽導入版でも、速度的には、弊社が実施している...
2014.05.14 08:55
回帰分析とその応用③ ～ロジスティック回帰分析
各種回帰分析の実施方法を解説 本連載では、回帰分析の実施方法について、5日間に渡り説明してまいります。第3回目の本日は、ロジスティック回帰分析の解説です。 ロジスティック回帰分析とは 第２回までは、被説明変数が、来店者数、ビール売上高...
2014.07.23 08:52
”R”で実践する統計分析｜序：R（アール）とは？【外部寄稿】
Rの分析手法や使い方を連載形式でご紹介します（※外部寄稿） 本連載は、Yuu.Kimy氏にご寄稿頂いて、Rでの分析手法やその使い方について紹介していきます。初回である今記事は「Rの概要」について説明します。 「R（アール）」とは？ 数...
2014.11.25 09:00
第2回：CRISP-DMとギックス分析プロセスの違い (1/2)｜ギックスのビッグデータ分析体系2.0
データマイニングだけでなく、仮説検証にも活用したい 前回の記事で紹介したように、2014年10月にギックスの分析体系を更新しました。その更新に伴い、弊社の分析業務を棚卸しすると同時に、様々な文献をあたり、また専門家と議論しながら改めて分析...
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...
2017.06.12 08:35
データレイクとクラウドサービス ～②クラウドサービスが支えるこれからのデータレイク～
クラウドサービス進化によってデータレイクの運命が決まる 前回、データレイクとはどういうものか、データベースと何が違うかについて触れました。今回はクラウドサービスがデータレイクにどの様に影響しているか、そして、今後、データレイクはどの様に変...
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