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、...
2014.03.23 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...
2014.03.30 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...
2014.04.22 09:12
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Viewを使ってみた① ～多次元構造データをサクサクとビジュアライズ
Power Viewは「負荷を感じさせない速度」が特徴 本特集では、Poiwer BIの導入・活用についてレポートしています。今回はPower BIファミリーの一つのコンポーネントである、「Power View」で何ができるのか、どのよう...
2015.02.23 09:03
第5回 STEP2 データの格納・確認・前処理｜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...
2015.04.17 09:15
文字コードや文字化けを理解しよう(その2)|いまさら訊けないビッグデータ分析
第2回は「文字化けあるある」です。 前回は文字コード関する基本的な知識をまとめてみました。第2回の今回は「じゃあ文字化けはどういった場合に起こるの？」という場面についてパターン分けして説明していきたいと思います。皆さんも心当たりがあったら...
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...
2015.04.03 09:08
カラムナー、キューブ、インメモリ…ビックデータ分析におけるデータベースのまとめ｜いまさら訊けないビッグデータ分析
データベースの「タイプ」を知ってますか？ 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「ビッグデータ分析処理で、Tableauはキューブを作成しないからシステムの運用がしやすいって聞いたんだけど、どういう事なのかな？...
2015.06.18 14:50
Amazon Redshiftを利用料金そのままでds1.xlarge(旧：dw1.xlarge)からds2.xlargeにアップグレードしてみた｜AWSを使い倒せ
ds2.xlargeは、従来のCPU性能、メモリ容量が2倍、I/Oが1.5倍！なのにお値段そのまま！！ 先日(2015/6/9)、AmazonよりRedshiftの新しいインスタンスタイプ「DS2」が発表されました。DS2インスタンスは、...
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