Tech & Science 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...
Tech & Science 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、...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 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...
Tech & Science 2014.03.24 18:12 Microsoft Power BI 導入レポート:導入の全体像 ~要件にあわせて「お手軽」か「本格」かを選ぼう~ Microsoft Power BIの導入は「お手軽」と「本格」の2種類ある 今回は、Microsoft Power BIの導入についてご紹介します。 「分析要件」に応じたPower BIの”導入形態”を紹介いただく 前回の記事で、お...
Tech & Science 2014.06.16 09:08 Microsoft Power BI 導入レポート:本格導入① ~SQL Serverの構成を知ろう~ Power BI本格導入(=SQL Server 導入)してみよう Power BIの本格導入とは? これまで、Microsoft Office 365+Office 365 ProPlusをインストールするだけで使える『お手軽導入編』...
Tech & Science 2015.02.24 09:02 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...
Tech & Science 2015.03.31 08:52 「データマート」と「キューブ」の違いとは?|いまさら訊けないビッグデータ分析 データマートとキューブの違いって? こんにちは、ギックス技術チームの岩谷です。 先日とある方より「データマートとキューブの違いって?」という質問をいただきました。この手の質問を時折耳にしますので、この場を借りて、ちょっと解説させてく...
Tech & Science 2015.06.13 09:50 データレイクはビッグデータのストレージ:データウェアハウス(DWH)やデータマートへの取込口です データレイク(Data Lake)はファイル置き場 こんにちは、技術チームの岩谷です。先日とある方より「このごろデータレイクって言葉をよく聞くけど、"Data Lake→データの湖"ってどういう事?」という質問をいただきました。この場を借...