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...
2017.06.19 08:43
ETL処理とELT処理の違い ～ビッグデータ処理の新トレンド～
ELT処理はクラウドデータベースだから可能になった荒業 皆さんは「ELT処理」をご存知でしょうか？ 決して「Every Little Thing」ではありません。 ELT処理は、ETL(Extract/Transform/Load)...
2013.12.02 13:00
CRISP-DMをマーケティング領域へ適用させる｜ギックスのビッグデータ分析体系 ②
ギックスの分析プロセス ギックスのビックデータ分析体系の第一回では、「ぜひ企画部の皆様にビックデータ分析をしてみてほしい。テクノロジーが進歩してそういう環境が整ってきています」というお話をしました。 今回、第二回は、具体的にどのよう...
2013.12.30 13:05
もう一歩踏み込みたい方は「モデリング」を学ぼう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑥
分析の花形のモデリング 前回の第５回までで、「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をご紹介しました。ここまでのプロセスは数学的にみると...
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。...
2014.06.17 12:01
Microsoft Power BI 導入レポート：本格導入② ～オンプレミス環境へのSQL Serverのインストール／セットアップ～
Power BI本格導入(=SQL Server 導入)してみよう オンプレ環境にSQL Serverを導入する 前回はSQL Serverの構成について紹介しました。複雑なシステムでしたが、導入前に知っておくべきポイントは、「①RDB...
2014.07.30 09:08
”R”で実践する統計分析｜回帰分析編：①単回帰分析【外部寄稿】
Rによる回帰分析の実施手順を紹介 本日からRの使い方の実践として、「回帰分析」について紹介していきます。なお、回帰分析の理論については、こちらの特集内の【寄稿】回帰分析とその応用を参照ください。 『”R”で実践する統計分析｜回帰分析...
2015.02.25 09:13
第7回 STEP4 データ加工（2次属性付け） その1｜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...
2016.02.17 08:15
効率的なデータ分析を実現するための4つのコツ
データ分析の価値は何？ データ分析の価値とは何でしょうか？ 一つに「今まで知らなかった新しい情報を知ることができる」ということがあげられます。特にこれまであまりデータ分析をしてこなかった組織や個人がデータ分析を実施すると、得ることが...
2017.05.18 17:31
クラウドサーバーが、常にオンプレミスより優れているとは限らない ～スモールローカルサーバーという新たな選択肢～
クラウドサービスの空白地帯を考えたオンプレミスの導入 Amazon社がクラウドサービスの Amazon Web Services (通称、AWS)を公開して10年。新規システムならクラウドサービス内で作るのが当たり前となり、既存のオンプレ...
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