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、...
2014.03.16 11:08
全量データで多重クロス集計を行い、擬似相関を見破り、交互作用を発見｜ビッグデータ分析の留意点③
本日は、全量分析の優位性②にあたる、以下のポイントについて説明します。 優位性②：性別、年齢、居住地、嗜好など、非常に多くの要素による多重クロス集計を行うことができる。 購買行動や意識などを分析する時、性・年代別ごとのクロス集計を取...
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...
2014.02.23 09:01
ビッグデータ分析の基礎から応用まで、実践的なノウハウ集！
ギックスの考えるビッグデータ分析のあり方 ギックスで実施しているビッグデータ分析の「具体的な実践例」を皆さんにご提供することで、従来の”大規模システム投資”を前提としたビッグデータ分析から脱却し、現業部門（＝企画部門）が「システム部門に頼...
2014.03.20 14:41
巷で”噂”のビッグデータ分析ツール「Microsoft Power BI」を使ってみた
Microsoft Power BIは、データアーティストの活躍の場を拡げる 本稿は、エクセルアドイン版のPower BI = Power BI for Office365 に関する記事です。 2015/4/24にPower BI...
2014.07.08 09:12
高速データ視覚化ツール「Tableau(タブロー)」を使ってみた｜速く・安く データが”視える”
高速処理の視覚化ツール Tableauを紹介 弊社では、Tableauを主要な分析ツールの一つとして利用しています。2013年9月にITproの「記者の眼」の記事で弊社がTableauを使っている旨を紹介していただいたのを皮切りに、2014...
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...
2015.03.11 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...
2015.06.18 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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