第7回 　STEP4 データ加工（2次属性付け）　その1｜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...

第6回 　STEP3 分析方針の検討｜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...

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...

第6回・JSONファイル｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える

フォーマット解説の第四弾(最後)はJSONフォーマットです 前回(第5回)は、各フォーマットを説明していく第三弾としてXMLフォーマットについて説明しました。今回は第四弾としてJSONフォーマットについて説明します。JSONは第4回(フォ...

火事場泥棒・焼け石に水な打者（パ・リーグ）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau　第7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...

火事場泥棒・焼け石に水な打者（セ・リーグ）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau　第6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...

大差なときに打つ打者（概要）｜プロ野球データでクロス集計 with Tableau　第5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...

第5回・XMLファイル｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える

フォーマット解説の第三弾はXMLフォーマットです 前回(第4回)は、各フォーマットを説明していく第二弾としてみなさんもよくご存知のCSVフォーマットについて説明しました。今回は第三弾としてXMLフォーマットについて説明します。XMLはイン...

第4回・CSVファイル｜CSV、XML、JSON…データフォーマットの変遷について考える

フォーマット解説の第二弾はおなじみCSVフォーマットです 前回(第3回)は、各フォーマットを説明していく第一弾として「フラットフォーマット」について説明しました。今回は第二弾としてCSVフォーマットについて説明します。これまでの記事と同様...

Rでの決定木の実装｜プロ野球データで決定木(Decision Tree)　with R 第3回

プロ野球データで決定木を行った結果を公開していきます 本連載では、3回にわたり、プロ野球のデータで実際に決定木を行った事例を紹介していきます。第3回目の今回は、実践編として、Rを用いた決定木の実装について説明しています。 Rでの決定木の...