第2回:CRISP-DMとギックス分析プロセスの違い (1/2)|ギックスのビッグデータ分析体系2.0
データマイニングだけでなく、仮説検証にも活用したい 前回の記事で紹介したように、2014年10月にギックスの分析体系を更新しました。その更新に伴い、弊社の分析業務を棚卸しすると同時に、様々な文献をあたり、また専門家と議論しながら改めて分析...
データマイニングだけでなく、仮説検証にも活用したい 前回の記事で紹介したように、2014年10月にギックスの分析体系を更新しました。その更新に伴い、弊社の分析業務を棚卸しすると同時に、様々な文献をあたり、また専門家と議論しながら改めて分析...
より実態に即したカタチで再度、体系化。 1年前の2013年11月~2014年1月にギックスのビックデータ分析体系を9回に渡る連載形式で紹介しました。その連載以降も、ギックスではより多くの業界に関わるさまざまな種類の分析業務を実施しており、...
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...
手軽に利用できるビッグデータ分析ツール ここまで7回にわたってギックスのビッグデータ分析体系の中の分析プロセスについて説明しました。本日は分析体系の中の「ギックスで利用するビッグデータ分析ツール」の紹介に進みます。ビックデータ分析体系の中...
大規模システムを作る前にまず試す ここまで「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と、「モデリング」という統計的探索手法をご紹介しました。...
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...