2013.12.23 13:08
クロス集計で「セグメント間の違い」を見出せ｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑤
セグメントの特徴把握 前回はギックスならではの分析プロセス「2次属性の作成」について説明しました。今回はその付けられた2次属性を利用して、2次属性がついた人や製品の特徴を知るというプロセス、「セグメントの特徴把握」について紹介します。ギッ...
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...
2014.12.12 08:45
「クロス集計」は最強の分析手法である｜習得すべき分析手法は5つでいい（日経ビッグデータ2014年12月号）/ニュースななめ斬りbyギックス
「クロス集計」は最強の分析手法である 本日は、日経ビッグデータ2014年12月号の「習得すべき分析手法は5つでいい」をななめ斬ります。 記事概要 8社の事業部門のデータ活用についてインタビューをした結果、普段使っているデータ分析...
2015.03.04 08:49
計算フィールドの利用｜プロ野球データでクロス集計with Tableau 第8回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2015.03.11 08:52
グループによる2次属性づけ｜プロ野球データでクロス集計with Tableau 第9回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
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、...
2015.02.18 09:10
火事場泥棒・焼け石に水な打者（パ・リーグ）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau 第7回
2014年のプロ野球全打席データをクロス集計していきます 2014年のプロ野球の打席データを全量（約6.6万件)手元に置き、さまざまな切り口でクロス集計して、プロ野球全体の打席の傾向を見ていく「プロ野球データでクロス集計 with Tab...
2015.04.13 08:26
「仮説探索型分析」と「仮説検証型分析」：分析のアプローチは2つだけ
分析のアプローチはたった2つしかない 分析のやり方には大きく2種類のアプローチがあります。「仮説探索型分析」と「仮説検証型分析」になります。「2種類以外にも他には無いのか？」と聞かれるとドキッとしますが、とりあえずビジネスのシーンで活用す...
2016.06.13 08:42
Google BigQueryは「速い・安い・シンプル」の3拍子揃ったビッグデータ処理サービス ～3大クラウドサービス比較～
Google BigQueryをAmazon Redshift、Microsoft Azure SQL Data Warehouseと比較 世の中にコンピュータが登場したから多くの種類のデータベース(DB)が登場し、使用用途、データ特性な...
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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