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...
2014.01.13 12:58
Quick Startのための分析ツールとは｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑧
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...
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...
2014.05.27 09:04
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Mapを使ってみた ～お手軽で強力な地図プロットツール
Power BIの目玉コンポーネント：Power Map 本特集では、Power BIの導入・活用についてレポートしています。これまでPower BIファミリーのコンポーネントである、「Power Pivot」「Power View」につ...
2014.07.10 15:48
Microsoft Power BI 活用レポート：データマイニングを使ってみた① ~データマイニングでできること~
Microsoft独自のアルゴリズムにより、Excel上でデータマイニング Power BIの連載も本格導入編に入り、これまで3回にわたってPower BIの本格導入の方法(=SQL Serverの導入方法）をお伝えしてきました。本格導入...
2015.04.17 09:15
文字コードや文字化けを理解しよう(その2)|いまさら訊けないビッグデータ分析
第2回は「文字化けあるある」です。 前回は文字コード関する基本的な知識をまとめてみました。第2回の今回は「じゃあ文字化けはどういった場合に起こるの？」という場面についてパターン分けして説明していきたいと思います。皆さんも心当たりがあったら...
2017.06.19 08:43
ETL処理とELT処理の違い ～ビッグデータ処理の新トレンド～
ELT処理はクラウドデータベースだから可能になった荒業 皆さんは「ELT処理」をご存知でしょうか？ 決して「Every Little Thing」ではありません。 ELT処理は、ETL(Extract/Transform/Load)...
RECOMMEND
SERVICE
