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...
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...
2014.03.24 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...
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』...
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...
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...
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...
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