Microsoft Clarity - Free Heatmaps & Session RecordingsClarity is a free user behavior analytics tool that helps you understand how users are interacting with your website through session replays and heatmaps.
業界No.1テキストマイニングツール「見える化エンジン」音声認識・チャットボットの会話データ活用を支援する新機能を搭載
業界No.1テキストマイニングツール「見える化エンジン」音声認識・チャットボットの会話データ活用を支援する新機能を搭載～音声データクレンジング、会話フェーズ分析、会話傾向の見える化～ 株式会社プラスアルファ・コンサルティング（本社：東京都港区、代表取締役社長：三室克哉、証券コード：4071）は、 顧客の声をはじめとする定性データ活用支援において、11年連続国内シェアNo.1(※)のSaaS型テキストマイニングツール「見える化エンジン」に音声認識・チャットボットの会話データ活用を支援する新機能を搭載しました。 ※富士キメラ総研「ソフトウェアビジネス新市場2022年版」より ■提供背景 「見える化エンジン」は、多様な生活者ニーズ・インサイト把握を行えるマーケティング支援ツールとして、累積1,600社以上に導入され、企業のデータ活用を支援しております。デジタル化の流れの中で、企業に寄せられるお問
Hightouch｜株式会社メソドロジック
hightouchの特徴 Reverse ETL データウェアハウスへとデータを同期させる通常の ETL とは逆方向の処理を行います。 データウェアハウスで分析をした結果を、再びビジネスツールに同期します。
Seminar / Movie｜株式会社データフォーシーズ｜データ解析・AI開発コンサルティング
開催｜ 2024年04月09日 15:00～2024年04月12日 15:00 【配信セミナー】5分で理解する！DX組織のデータ活用実践事例！【第三回】～マーケティング(データ統合×小売流通)編～収益最大化を実現する売上影響要因の解明
理想の就活/転職のための自己分析サイト
あなたが就活生で自己分析に悩んでいるのなら、この「自己分析コース・就活編」がオススメ！全11の診断を通して、就活に必要な自己分析を楽しく行えます。
政府が発表した「こども未来戦略」案を題材にレビューとテスト設計を考えてみる - ブロッコリーのブログ
はじめに 本記事はソフトウェアテスト Advent Calendar 2023やソフトウェアテストの小ネタ Advent Calendar 2023にエントリーできなかった、アドベントカレンダーとは関係ない通常投稿です*1。 岸田首相の方針表明を要求定義、今回公表された「こども未来戦略」案を設計とすると、色々なレビュー指摘事項やテスト設計が想像できて面白そう。 https://t.co/63fLBtumb7— broccoli (@nihonbuson) 2023年12月12日 ということで、実際に考えてみることにしました。 なお、本記事は政策の批評を目的としておらず、あくまでもレビューやテスト設計の題材として利用しているだけです*2。 目次 はじめに 目次 政府方針 要求の抽出 要件定義 要件定義レビュー 要件が曖昧になっていないか 「子どもの大学授業料などを無償化する」の「など」には何
BigQuery や Google Workspace のログを使って分析環境を管理する｜Mercari Analytics Blog
BI Product チームの野本です。 メルカリでは Google BigQuery 監査ログと Google Workspace ログイベントを BigQuery にエクスポートして、データ分析環境の管理に活用しています。アクセス履歴を詳細に調べられる BigQuery 監査ログは、分析環境のコスト最適化やテーブルの変更時の影響範囲調査などの管理業務にとても便利です。 BigQuery の利用が増えてくると、過剰に高頻度なクエリジョブや、使われずに放置されたテーブルなどにかかる無駄なコストも増大していきます。これらの使われていないジョブやテーブルを抽出し削減することで、BigQuery の計算やデータの保管にかかるコストを削減することができます。 メルカリでは、BigQuery 監査ログ、Google Workspace ログイベントを活用して、分析環境の管理業務に役立てていますので、
BigQuery スロット需給バランスの改善 〜クエリのパフォーマンス改善の事例から〜｜Mercari Analytics Blog
メルカリ Analytics Infra チームの na0 です。この記事では、メルカリにおける BigQuery クエリの改善によるスロット需給バランスの改善について紹介します。 2023-03-30 には、新料金体系 BigQuery Editions も発表されています。こちらには、読み取りデータ量課金（オンデマンド モデル）の値上げも含まれており、スロット量課金（BigQuery Editions）との損益分岐点の変化から、クエリのパフォーマンスについて意識する組織は増えていくことでしょう。 今回紹介するクエリの改善は、データ利用者が意識することで、メリットとなる施策です。この記事をきっかけに、BigQuery 利用者がパフォーマンスを意識してクエリを書くことや、必要に応じて詳しい人に相談できるようになることを期待しています。 「クエリが遅い！」問題メルカリ社内の BigQuery
データセットを手にしたら、 Pythonでサクッと半自動EDA（探索的データ分析）をしよう
データセット手にしたら、数理モデルを作ったりする前に、通常はEDA（探索的データ分析）を実施します。 端的に言うと、データと仲良くなるための会話です。 ざっくり次のような流れになります。 データコンディションチェック（欠測値や基本統計量など） 単変量の分析（各変数の分布など） 多変量の分析（変数間の関係性など） 正直、EDA（探索的データ分析）はほぼ半分は似たような分析を実施します。 そこで、EDA（探索的データ分析）の中で似たような分析は自動化しようということで幾つかのライブラリーがあります。 今回は、「データセット手にしたら、Pythonでサクッと半自動EDA（探索的データ分析）をしよう」というお話しをします。 Rに関しては「Rでシンプル半自動EDA（探索的データ分析）」で紹介しています。 半自動EDAライブラリー 色々な半自動EDAライブラリーがあります。 今回紹介するのは、以下の3
GA4用のBigQuery クエリ集
本ページはSQLを覚えることを目的にしたページではなく、SQLを使ってGA4のBigQueryからよく使いそうなSQLをまとめたものになります。対象は今までSQLを使ってデータをだした事が無い方、昔一度試して挫折あるいはどうすればよいか分からなくなってしまった方が対象です。そのため「とりあえず使ってみる」事を意識しております。必要な限りコメントを入れて、わかりやすさ優先の記述となっています。そのため必ずしも効率的書き方では無いことをご了承下さい。また本SQLの内容等に関してはサポート対象外となりますので、自己責任でご利用ください。 作成ご協力：@macchaice・@kirin0890・他皆様（感謝！） 利用前の確認事項 自分のデータセットを指定する 例えば以下のようにデータが格納されている場合 fromの部分は以下の通りとなります。保存データごとに変わるので、必ず自社のプロジェクトIDに
戦略と実行をつなぐデータ
Introduction of Mercari BI team and Case Studies of Analytics for Service in US
経済センサス‐活動調査 令和３年経済センサス‐活動調査 速報集計 企業等に関する集計 | ファイル | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口
■検索時の絞込み対象は「政府統計」「データセット一覧」「データセット」で切替えが可能です。 ・「政府統計」…政府統計名、政府統計の説明(統計概要) ・「データセット一覧」…データセットを提供分類や提供周期、調査年月でまとめたもの ・「データセット」…個別のファイル、データベースの内容 ■検索対象(検索オプション) ・「提供分類、表題を検索」 …提供分類や表題といったメタ情報(付属情報)を検索します。 ・「データベース、ファイル内を検索」 …集計項目や項目解説といったデータリソースを検索します。 ■検索条件には以下の演算子が指定できます。 ・「空白」または「and」…すべてのキーワードを含むページが検索されます。 ・「or」…いずれかのキーワードを含むページが検索されます。 ・「-」…キーワードを含むページが検索対象から除外されます。 ・ダブルクォーテーション「" "」…ダブルクォーテーショ
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amplitude, Inc.｜note
Amplitude, Inc.｜note
Data Engineering & Analytics Courses | Google Cloud Training
https://juas.or.jp/cms/media/2022/04/JUAS_IT2022.pdf
https://www.soumu.go.jp/main_content/000600070.pdf
McKinsey&Company 日本の営業生産性はなぜ低いのか (2021年2月)
https://www.jfc.go.jp/n/findings/pdf/sme_findings2_201710_04a.pdf
経済センサス‐活動調査 1-3-1 企業産業（大分類）別企業等数，事業所数，従業者数，売上（収入）金額，費用，付加価値額及び設備投資額－市区町村 （総数） | データベース | 統計データを探す | 政府統計の総合窓口