2015.05.20 12:58
データベースの「データ型」を変える | 第3回 データクレンジング手法
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） データベースのデータ型によって、分析できる範囲が変わる データベースのデータ型によって、計算、比較の結果が異なります。そ...
2016.04.07 08:09
データ分析の成果物は”答え”ではなく”判断できる材料”を出すこと
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） データ分析結果は1つとは限らない。複数の分析結果を並べて”答え”を導き出せる道を作ることが大切 近年、データ分析は様々な...
2017.10.30 16:59
成果物の試験(テスト)を面倒にしているのは”やり方”が悪いから ～重要なのは後ろを振り返らない事～
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 効率的な試験をしてますか？ 数でごまかしていませんか？ システム開発やデータ分析結果などでは、できた”成果物”が求められ...
2015.03.29 10:00
ISM （In-store Merchandising/インストア・マーチャンダイジング） 製配販コラボレーションによる売場作り（財団法人 流通経済研究所）／graffeの本棚
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 小売関係で読んでないとモグリと呼ばれても仕方ない一冊 本日は、公益財団法人 流通経済研究所の「インストア・マーチャンダ...
2015.05.21 08:31
SKUとは：「管理したい」最小の単位｜データ分析用語を解説
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） SKUは「管理したい単位」なので、店・商売によって変わって良い POSデータ分析を行う際に「SKU」という言葉が出てくる...
2015.06.04 09:00
具体例：「足せる平均値」と「足せない平均値」｜クロス集計の落とし穴
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 常に「母集団」を意識して数字を扱うことが失敗を防ぐ 以前、『「全体の平均」と「平均の平均」は違う｜クロス集計の落とし穴』...
2015.07.14 09:12
ETLとは～あらゆるデータファイルを理解してデータベース化する～｜第7回 データクレンジング手法
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 外部データファイルの特徴を理解して、データベースに取込めるインポートファイルを作成する 以前、データクレンジングの技法と...
2015.08.13 08:57
レシートを「場所」や「時間」で集計すると、店の利用のされ方が見えてくる｜レシートから考えるPOSデータ分析(14)
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 「レシート（=購買）」を「場所」や「時間」で集計することがPOS分析の基本 レシートに紐づく「場所」と「時間」 レシート...
2015.09.02 13:04
Wi-Fi電波で匿名性を維持したまま人数カウント｜簡単に人数が分かると、人流分析の幅は広がる（グラーフの眼）
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 新しいテクノロジーは「どうできるか」ではなく「何ができるか」に注目しよう 本日は、WIREDの記事 「そこにい...
2015.10.15 08:51
中間テーブルのススメ：大規模データ分析を行う場合は中間データを作ろう | データ分析のお作法
本記事は、株式会社ギックスの運営していた分析情報サイト graffe/グラーフ より移設されました（2019/7/1） 最初からビッグデータに挑んでませんか？ 段階的に巨大なデータを掘り下げることが重要 データ分析を行うとき、10万件程度の...
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