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...
2014.03.23 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...
2013.11.25 13:00
PC上で数千万件データを手軽に扱える時代がやってきた｜ギックスのビッグデータ分析体系 ①
ギックスのビックデータ分析体系 ギックスはTeam CMOというサービスを提供しており、様々なお客様と顧客分析・会員分析を実施してきました。それらの経験の中から、以下の図で示すような独自の顧客データのビックデータ分析体系を持っています。こ...
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...
2014.06.17 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...
2014.06.18 12:04
Microsoft Power BI 導入レポート：本格導入③ ～クラウド環境への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)をしてみよう クラウド環境にSQL Serverを導入する 前回は、SQL Serverをオンプレ環境に構築する手順を紹介しましたが、今回はSQL Serverをクラウド環境（Mi...
2017.12.05 11:52
Redshiftの弱点をRDSとRedshift Spectrumでカバーする ～SQL命令だけでデータ分析ができる環境を考える～
RDSの機能を使えばRedshiftのデータを使用したGIS環境も構築できる クラウド上のデータベース（クラウドデータベース）は、非常に高性能、かつ安定していながら、費用的や技術的にも容易に環境構築することが可能です。しかし、これらの利点...
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