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CIO 向けのデータ アナリティクス / 機械学習ガイドを公開 | Google Cloud 公式ブログ
編集部注 : 『CIO's guide to data analytics and machine learning』は、こちらからダウンロードできます。 AI（人工知能）の飛躍的な進歩が、ビジネスやテクノロジーのリーダーたちの想像力を捉えて離さなくなってきています。たとえば、宇宙の元素数よりも手の数が多いボード ゲームの世界で、コンピュータは人間界のチャンピオンを打ち破りました。また、人気のビデオ ゲームをマスターしたり、皮膚ガンの診断を手助けしたりしています。 こうしたブレークスルーを支える AI のテクニックは、産業の違いを越えて多様な分野へと広がりを見せており、すでにアーリー アダプターの一部は結果を出しています。特に勇気を与えてくれるのは、小売業、金融サービス、製造業といった古くから確立された産業のプロセスが AI によって変化しつつあることです。 しかし、AI のブレークスルー
データ分析基盤Night #2 (2017/04/26 19:00〜)
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スタディサプリを支えるデータ分析基盤 ～設計の勘所と利活用事例～
Tetsuo YamabeBig Data Engineer at Recruit Marketing Partners Co.,Ltd.
とあるスタートアップの評価指標（メトリクス）
スタートアップは経済環境に合わせてその事業スピードを調整する必要があり、そのためにもメトリクスをうまく利用することが重要です。 冬の時代が来ると言われ、ユニットエコノミクスが注目されている 2016 年こそ、どのように戦略からメトリクスに落としこむかはスタートアップの力の見せ所ではないかなと思います。本スライドがその一助になれば幸いです。
客に知らせず顔データ化…客層把握や万引き防止 （読売新聞） - Yahoo!ニュース
カメラで撮影した顔の特徴から同一人物を自動的に検知する。そんな顔認識システムが、小売店で客層把握や万引き防止に使われ始めている。 こうした顔データは、今秋改正された個人情報保護法で個人識別符号と位置づけられ、取得にあたって利用目的を示さなければいけない個人情報であることが明確にされたが、本人が気付かないうちに顔データが活用されているケースも少なくない。 今月上旬、作業着を扱う全国チェーンの埼玉県内の店舗。商品を選んでレジに来た客の顔を店員の背中側にあるカメラがとらえると、レジ裏のパソコンに「男性 ３８歳 ＩＤ／○△×……」と表示された。 「目や鼻の位置などの特徴をデータ化し、ＩＤを割り振る仕組み。レジのＰＯＳ（販売時点情報管理システム）と合わせれば、客の購買履歴を簡単に管理できる」と説明するのは、今年７月からチェーンの一部店舗に顔認識システムを導入した役員。「建設業界の労働人口は高齢
カギはTableauとRの使い分け！データの可視化で、数値からユーザー行動を読み解く！ | SELECK
今回のソリューション：【Tableau/タブロー】 〜ニュースアプリ「カメリオ」のユーザー行動をデータから見える化し、UI改善につなげた事例〜 Webサービスやアプリのグロースハックを行う上で欠かせない、ユーザー行動分析。昨今その領域において注目されているのが、「データサイエンティスト」と呼ばれるデータのプロフェッショナルだ。彼らはデータ領域に特化したそのスキルを活かし、数値分析によってサービスのグロースに貢献する。 ビッグデータ・テクノロジーのエキスパートで、ニュースアプリ「カメリオ」を運営する株式会社白ヤギコーポレーション。 カメリオは、独自のアルゴリズムを使って特定のキーワードに基づく情報を収集することで、ユーザーが「読みたい」という情報だけを届けるキュレーションサービスだ。そんな同社に2015年4月にデータサイエンティストとして参加したのが、堅田 洋資さんだ。 堅田さんはBIツール
「Kaizen Platform」、ヒートマップ解析ツール「クリックテール」とデータ連携
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
実践的データ活用 - 実践で活かされる分析と解釈「事例①」｜オンライン動画授業・講座のSchoo（スクー）
この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。 データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。 ■第3回：分析と解釈(1) 第3回と第4回では、6つの切り口のうち「分析」と「解釈」について学びます。 どれほど正しく精緻な分析を行ったとしても、意思決定、およびアクションに繋がるとは限りません。 実際にビジネスの現場でデータ分析を武器とされているゲストをお招きして、今までにどのような分析を行い、どのような解釈、および意思決定がなされてきたのか、具体的な事例を通して「分析・解釈のポイント」を学んでいきます。
実践的データ活用 - 実践で活かされる分析と解釈「事例②」｜オンライン動画授業・講座のSchoo（スクー）
この授業は、分析のプロフェッショナルではないビジネスパーソンのための実務的なデータ活用の一連の流れを解説する全6回のシリーズ授業です。 データ分析をビジネスにおいて活用していくための流れ、およびデータ分析手法の概観を整理した上で、 データを武器に事業を推進してきたゲスト登壇者達の“実体験”をお伝えしていきます。 ■第4回：分析と解釈(2) 第3回と第4回では、6つの切り口のうち「分析」と「解釈」について学びます。 どれほど正しく精緻な分析を行ったとしても、意思決定、およびアクションに繋がるとは限りません。 実際にビジネスの現場でデータ分析を武器とされているゲストをお招きして、今までにどのような分析を行い、どのような解釈、および意思決定がなされてきたのか、具体的な事例を通して「分析・解釈のポイント」を学んでいきます。
7歳の少女が“データサイエンティスト”になる時代
誰もが自らデータ分析を行える「セルフサービスBI」。ツールや導入企業の数は増える一方だが、誰もが簡単にデータを分析できるようになると、企業のビジネスや私たちの生活はどうなるのだろうか。 業務部門が情シスに頼らず、自らデータ分析やリポート作成を行う「セルフサービスBIツール」。「Tableau」や「Qlik Sense」をはじめ、大手ITベンダーもさまざまなツールを展開しており、導入企業も増えてきている。 誰もが簡単にデータ分析を行えるようになると、企業のビジネスや私たちの生活はどう変わっていくのだろうか。Tableau Softwareのバイスプレジデント、Dave Story（デイヴ・ストーリー）氏に話を聞いた。 データ分析が次の「産業革命」を起こす Tableau社でモバイル、成長戦略分野のバイスプレジデントを務めるDave Story（デイヴ・ストーリー）氏。11月10日～11日に開
データによるストーリーテリング - Qiita
今回、サンフランシスコ空港のすぐ近くで開催されたODSCというカンファレンスに参加してきたのですが、その中の一つの講演が、ほぼ「大学生向け文章の書き方の可視化バージョン」といった趣きだったので、興味のある方もいるかと思い、メモを公開します。プログラマの場合も、このあたりの知識があるとデザイナーとの連携もスムーズになるではないでしょうか。さらに言えば、データ・ダッシュボード系のアプリケーション作成の場合、こういった知識を念頭に作れば、そのまま使えるレベルのシンプルなモックを作ることもできると思います。 ポイントは、（コンピュータを使った）データ表現のためのスキルは、センスや才能ではなく学ぶものであるという点に尽きます。コードを書いて作るタイプの可視化も、Excelで作る各種チャートも根本は同じで、適切にスキルを学んでいれば、手書きの技術に左右されないために、ダイレクトにアウトプットの質を向上
現代のデータ環境に必要な 3 つの変化
Tableau を使う理由 Toggle sub-navigation Tableau とは データカルチャーの構築 Tableau Economy コミュニティ Salesforce Advantage Tableau のお客様 Tableau について Toggle sub-navigation ミッション 研究 受賞と称賛 Tableau Foundation Tableau における平等 採用 製品 Toggle sub-navigation プランと価格 Toggle sub-navigation Pricing Calculator Tableau プラットフォーム Tableau Pulse Tableau AI Tableau Desktop Tableau Server Tableau Cloud Tableau Prep CRM Analytics Tableau Pu
Google Cloud Datalabを使ってBigQueryのデータを分析する | 株式会社VASILY(ヴァシリー)
こんにちは。VASILYでインターンとして働いている永井です。大学では統計の研究をしていて、VASILYでは主にデータ分析に取り組んでいます。今回は先月の10月13日にβ版で提供開始となったGoogle Cloud Datalabを試してみたので、その紹介をしたいと思います。 1.Cloud Datalabとは？ 2.準備 3.Notebookの作成 4.BigQueryからのデータ取得 5.取得したデータの可視化 という流れで紹介していきます。 Cloud Datalabとは？ Cloud Datalabの特徴 Cloud Datalabは、Google Cloud Platform上で起動するJupyter Notebook（旧IPython Notebook）のことです。 特徴としては、 ・BigQuery、Compute Engine、Cloud Storage
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Jupyter(Python)とBigQueryによるデータ分析基盤のDevOps #pyconjp // Speaker Deck
https://d0.awsstatic.com/events/jp/2017/summit/slide/D4T3-2.pdf
Googleの無料BIツール「Google Data Portal(グーグルデータポータル)」の使い方 | 解析レポート作成時間がゼロに！ | Ledge.ai
みんなのウェディングのデータ分析基盤の作り方。
151213_地方創生☆政策アイデアコンテスト2015 ２／６ 高校生以下の部プレゼンテーション （４組）
TechCrunch
