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...
2014.01.20 08:04
Quick Startのための分析インフラとは｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑨
ビッグデータを分析するためのインフラ ここまで8回にわたってギックスのビッグデータ分析体系について説明してきました。今回が本連載の最終回となります。本日は「分析インフラ」についてご紹介します。ビックデータ分析体系の中では以下の赤枠の部分に...
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...
2014.05.14 08:55
回帰分析とその応用③ ～ロジスティック回帰分析
各種回帰分析の実施方法を解説 本連載では、回帰分析の実施方法について、5日間に渡り説明してまいります。第3回目の本日は、ロジスティック回帰分析の解説です。 ロジスティック回帰分析とは 第２回までは、被説明変数が、来店者数、ビール売上高...
2014.07.23 08:52
”R”で実践する統計分析｜序：R（アール）とは？【外部寄稿】
Rの分析手法や使い方を連載形式でご紹介します（※外部寄稿） 本連載は、Yuu.Kimy氏にご寄稿頂いて、Rでの分析手法やその使い方について紹介していきます。初回である今記事は「Rの概要」について説明します。 「R（アール）」とは？ 数...
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...
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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