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...
2014.03.09 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...
2014.03.30 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...
2014.04.22 09:12
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Viewを使ってみた① ～多次元構造データをサクサクとビジュアライズ
Power Viewは「負荷を感じさせない速度」が特徴 本特集では、Poiwer BIの導入・活用についてレポートしています。今回はPower BIファミリーの一つのコンポーネントである、「Power View」で何ができるのか、どのよう...
2014.07.29 09:02
「Tableau(タブロー)」を使ってみた|利用頻度の高いグラフ作成① ～月次数値の対前年比較
利用頻度の高いグラフを作成し、Tableauの操作チップスを紹介する 前回の記事でご紹介したとおり、Tableauは感覚的に操作でき試行錯誤しながらグラフを作れる、自由度の高いソフトです。ただ「試行錯誤でき自由度が高い」という優位性のトレ...
2014.09.09 09:06
Geek at GiXoの分析ツール使いこなし術｜TableauとRの連携 第2回
TableauとRを連携させる 前回は、TableauとR連携の準備を進めてきました。意外と簡単に設定が出来たかと思います。今回は、実際にTableau-R連携環境で何ができ、どのような仕組でTableauとRが連携されているのかを確認し...
2015.01.30 09:01
第4回 STEP1 データ収集｜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...
2015.11.04 08:24
データアレンジメントがビッグデータ時代の新潮流になる。｜データクレンジングの限界を越えよう
データを深掘るならデータアレンジメントのスキルが必要！！ 「ビッグデータ」という言葉が一般的に使われるようになった近年、今まで分析できなかったデータウェアハウス(DWH)上の1TBを超えるような大量データもクラウドデータベースなどによって...
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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