2014.01.06 13:03
大規模投資の前のトライ＆エラーが重要｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑦
大規模システムを作る前にまず試す ここまで「ビジネスの理解」「データの準備・理解」「2次属性の作成」「セグメントの特徴把握」というビックデータ分析を試みる際にまず実施すべき一連の流れと、「モデリング」という統計的探索手法をご紹介しました。...
2014.05.09 12:01
エンジニアの感じる「Microsoft Power BI」のインパクト｜第3回：本格導入（SQL Server）のインパクト
本格導入（SQLサーバー）は複数人での分析に適す BIシーンに大きなインパクトをもたらす可能性を秘めた「Power BI」。ギックスでも、これまで何度も取り上げてきました。（関連記事リスト：Microsoft Power BIはデータアー...
2015.01.06 09:06
Python vs R 実行速度比較（ロジスティック回帰分析）/PythonとRのビッグデータ統計分析の比較 第4回
200万件データのロジスティック回帰モデルでPythonはRより4倍早かった 前回の記事では、Pythonからロジスティック回帰のプログラムを実行しました。最終回である今回は、PythonとRで同じデータを使って同じ統計モデルを実行し、処...
2015.05.23 09:01
「フルマネージド」クラウドサービス～第五回・クラウドサービスは「フルマネージド(Fully Managed)」へ～
「フルマネージド(Fully Managed)のクラウドサービス」これからの展望 これまで四回に渡って「フルマネージド(Fully Managed)のクラウドサービス」について書かせていただきました。前々回・前回は「フルマネージドのアプリ...
2015.06.11 14:35
最速！アプリ開発マニュアル「これだけ読めば、すぐにつくれる！」～Watsonをクラウドサービス「Bluemix」から使う(第二回)
20分で作るWatson連携アプリ 前回は連載第一回として「Watson・Bluemix・クラウド」の関係を簡単に説明させていただきました。その中で高度な質疑応答システムであるWatsonの機能をクラウドサービスのBluemixから利用で...
2015.08.05 08:21
「今年の夏は暑い」は本当か？(2)：身近なネタで考えるグラフの使い方｜冷やしデータ分析はじめました
”何” と ”どう”比べて「暑い」と言っているのか？ ますます暑い日が続きますね。暑さが過ぎると、アイスではなくかき氷が売れるようになるそうですよ。というわけで、前回に引き続き、「今年の夏が本当に暑いのか」をかき氷片手に考えてみたいと思い...
2015.09.04 08:25
DB作成からデータインポートまで：Microsoft Azure SQL Data Warehouse を使ってみた(1)
Azure SQL Data Warehouseのデータインポートには注意が必要 先日、Microsoft社から「Azure SQL Data Warehouse」のプレビュー版がリリースされました。システム構成と価格に対して、Amazo...
2016.04.27 19:58
Power BIとRの連携はデータビジュアライズの幅を驚異的に広げる！｜Power BIのR Script Visualを使ってみた
Power BIが苦手とする細部のカスタマイズをRで作り込め Power BI DesktopがRスクリプトをサポートしました。本記事では、Power BIとRの役割や、操作・設定方法などを紹介いたします。なお、Power BIに関する記...
2020.12.09 07:54
Apache Superset の可視化例紹介
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 9 日目の記事です。昨日は、SPA の First View 表示速度を改善するでした。 Technology Div.の幸田です。本記事では、OSSのBIツールであるApache S...
2021.12.15 09:00
コロナ禍におけるD&Sチームのリモートワーク活用記
この記事は GiXo アドベントカレンダー の 15 日目の記事です。昨日は、Business Planning Div. 紹介でした。 はじめまして、Design & Science Div.の田原です。DIコンサルティン...
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