2017.03.22 12:55
最小最速のデータ分析パソコンを自作してみた～ディスク読み書き速度の限界突破を目指す～
データ分析機能に特化すれば低予算でパソコンが作れる 前回、DELLのゲーミングパソコンはALIENWARE AURORA R5を使用して、データ分析に向いているかの検証を行いました。その結果「ディスク読書きが速いゲーミングパソコンはデータ...
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...
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...
2014.03.02 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...
2014.03.23 11:01
べき分布のデータには注意しよう｜ビッグデータ分析の留意点④
購買系のビッグデータには「べき分布」が多く注意が必要 （第2回）と（第3回）で全量分析の優位点について紹介しました。本日からは、全量データに注意すべき点を説明します。本日は注意点①の以下のポイントです。 注意点①：サンプルデータは中...
2014.04.03 12:08
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Pivotを使ってみた① ~データ処理速度は「実用に耐える」~
Power Pivot の「処理速度」は実用レベルとしては十分 ギックスでは、従来より「Aktblitz（アクトブリッツ）」という高速データ処理ソフトウェアを活用しています。今回は、こちらと比較しながら、処理性能について考察を進めていきま...
2015.01.26 09:06
第2回 分析ツール群（AktblitzII / AWS Redshift / Tableau / R / Power BI)｜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...
2015.02.24 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...
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...
2016.11.16 08:12
データベースを”倉庫”ではなく”道具”として使う発想 ～データベース上で分析データを下ごしらえする～
データベースの特性を活かすことで "誰でも"、"確実に" データ分析が行える データ分析 ＝ データベース。こんな公式を書いて何の違和感もないほど、データベースは、データ分析のために「なくてはならない存在」です。まさに、両者は切っても切れ...
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