2015.11.04 08:24
データアレンジメントがビッグデータ時代の新潮流になる。｜データクレンジングの限界を越えよう
データを深掘るならデータアレンジメントのスキルが必要！！ 「ビッグデータ」という言葉が一般的に使われるようになった近年、今まで分析できなかったデータウェアハウス(DWH)上の1TBを超えるような大量データもクラウドデータベースなどによって...
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)...
2013.12.16 13:13
2次属性を理解しよう｜ギックスのビッグデータ分析体系 ④
ギックスならではの分析プロセス 「２次属性の作成」 前回は分析プロセスの最初の段階となる「ビジネスの理解」と「データの理解・準備」のプロセスについてご説明しました。今回は、いよいよギックスデータ分析体系ならではの分析プロセスであたる「2次...
2013.12.23 13:08
クロス集計で「セグメント間の違い」を見出せ｜ギックスのビッグデータ分析体系 ⑤
セグメントの特徴把握 前回はギックスならではの分析プロセス「2次属性の作成」について説明しました。今回はその付けられた2次属性を利用して、2次属性がついた人や製品の特徴を知るというプロセス、「セグメントの特徴把握」について紹介します。ギッ...
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...
2014.04.03 12:08
Microsoft Power BI 活用レポート：Power Pivotを使ってみた① ~データ処理速度は「実用に耐える」~
Power Pivot の「処理速度」は実用レベルとしては十分 ギックスでは、従来より「Aktblitz（アクトブリッツ）」という高速データ処理ソフトウェアを活用しています。今回は、こちらと比較しながら、処理性能について考察を進めていきま...
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、...
2017.04.24 15:26
Amazon Redshift Spectrum を使ってみた ～Redshift Spectrum は Redshift のデータレイクの入り口になる～
Amazon Redshift Spectrum によってデータ分析の業務フローが変わる 先日、サンフランシスコで開催された AWS Summit 2017(2017.4.18 - 19)で Amazon Redshift(以下、Reds...
RECOMMEND
SERVICE
