Googleドキュメントを使って、2ステップで画像から文字起こしする方法【今日のワークハック】 | ライフハッカー・ジャパン「これ、マストだわ」モニター購入して気づいた、あったほうがいい周辺機器4選 #Amazon新生活セール
オウンドメディア担当者が知っておきたい GA4 × BigQuery 前編（寄稿：小川卓） - はてなビジネスブログ
株式会社HAPPY ANALYTICSの小川卓（id:ryuka01）です。 今回は、全2回で Google アナリティクス4（以下「GA4」) × BigQuery に関して紹介をしていきます。 第1回は、BigQueryについての基本的なご説明と、GA4連携におけるメリットなどについてご紹介していきます。 GA4 × BigQuery を活用することで、オウンドメディアの分析や効果の可視化に大きく役立つと思いますので、ぜひ参考にしてみてください。 BigQueryとは？ 注目される３つの理由とBigQueryの料金体系 GA4と連携するメリット・デメリット 主なメリット GA4のデータを集計前の状態で恒久的に保存することができる GA4の画面だけでは出しにくい（出せないあるいは出すのに手間がかかる）データを簡単に出せる GA4のデータを他のサービスと連携することが可能になる 上記に伴い
GoogleのBIツール、LookerとLooker Studioを比較してみた - G-gen Tech Blog
こんにちは、G-genの開原です。当記事では Google Cloud が提供する Looker と Looker Studio (旧称データポータル) という2つのデータ可視化サービスの特徴についてご紹介した上で、選定のポイントを解説します。 Looker とは？ Looker Studio とは？ データ分析における課題 Looker の特徴 データのアップロード不要 LookML によるデータの一元管理 豊富な業務連携 Looker Studio の特徴 無料で魅力的なダッシュボード 簡単・すぐに始められる手軽さ 多様なデータソース 機能比較と選定基準 機能比較 選定基準 追加情報 Looker Studio Pro Looker Modeler ハンズオンセミナー Looker とは？ Looker は Google Cloud が提供する次世代型の「データプラットフォーム製品」で
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した
Google が公開している、より良いデータ分析のためのガイドブック「Good Data Analysis」で、データ分析の要所が簡潔にまとめられていて感動した 2022-03-08 Google の非公式ブログで、The Unofficial Google Data Science Blog というデータサイエンスをテーマにしたブログがある。 その中で、 Practical advice for analysis of large, complex data sets の記事を元にして作られた Google Developers Guides: Machine Learning Guides > Good Data Analysis を昨日見かけて読んでいたら素晴らしいドキュメントだったので、ここでその感動を共有したかったので筆をとったしだい。 Good Data Analysis の概
GAS 家計簿 - Google Apps ScriptとVueで作られたWeb家計簿
MOONGIFTはオープンソース・ソフトウェアを紹介するブログです。2021年07月16日で更新停止しました IT技術の発展はめざましく、日々新しい技術が登場しています。例えばサーバレス、VueやReactの仮想DOM、ちょっと前であればRESTful APIなどがあります。それらを漏れなくキャッチアップするのは大変です。 今回紹介するGAS 家計簿はサーバレスにGAS（Google Apps Script）を使って家計簿Webアプリケーションを作るハンズオンを兼ねたソフトウェアです。 GAS 家計簿の使い方 デモです。動作しているのはGitHub Pagesです。サーバの管理が不要ですね。 データの追加用モーダルウィンドウ。フロントエンドはVueを使っています。 設定画面です。データはGoogle Apps Scriptを使ってGoogleスプレッドシートに保存されています。 GAS 家
Google スプレッドシートでテラバイト規模のデータの分析がさらに簡単に | Google Workspace ブログ
Google Workspace を無料で体験ビジネス メール、ストレージ、ビデオ会議など、さまざまな機能をご利用いただけます。 登録する ※この投稿は米国時間 2020 年 7 月 1 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。 Google Cloud では、複雑なクエリを記述できる専門家だけではなく、誰でもデータの力を利用できるようにしたいと考えています。企業が新しい社会に対応する際には、有用なデータに従業員がアクセスして、情報に基づいた意思決定をすばやく行い、ビジネスの成果を向上できるようにすることが重要です。この目標を実現するために、誰でも Google スプレッドシートを使用して膨大なデータセットを簡単に操作できるようにしました。また、データの準備と分析の自動化に役立つインテリジェントな新機能も追加しています。 組み合わせることでさらに便利に: Bi
GAFA出身の日本人が集結するデータ企業「FLYWHEEL」の正体 - CNET Japan
「GAFA」や「GAFAM」などの代名詞で呼ばれるようになった巨大IT企業のGoogle、Apple、Facebook、Amazon、Microsoft。これらテックジャイアントの出身者が、新たなスタートアップやベンチャーを立ち上げて注目を集めるのは珍しいことではない。 しかし、ほぼ全社員がそのテックジャイアントからスピンアウトしたメンバーからなるベンチャー企業となると、まだ少ないのではないだろうか。それが全員日本人だとすれば、なおさらだ。 2018年4月に設立されたフライウィール（FLYWHEEL）は、共同創業者の2人がGoogle、Facebook、Microsoftなどで要職を務め、他の社員もGoogle、Microsoft、Amazonいずれかの出身者。最先端企業のなかで磨かれた経験や知識、ノウハウをベースに、データとAIで日本企業の生産性向上を目指すことをビジョンに掲げる。 「プ
有名企業で働く人々の給料や職種が丸わかりになる「salar.ly」
By Kendall アメリカの就労用ビザを申請した外国人労働者の給料データは、アメリカ合衆国労働省のウェブサイト上で公開されており、これを利用して2009年から2013年までに就労用ビザを申請した約120万人分の給料データを集計することで「どこの企業でどんな職種に就くとどれくらいの給料がもらえるのか？」という疑問を一瞬にして解決できるようになっているウェブサイトが「salar.ly」です。世界中のさまざまな有名企業で働く人々が果たしてどれくらいの給料をもらっているのかが一目で分かり、どの地域でどんな職種の人が働いていたのか、なども簡単に調べられるようになっています。 salar.ly | Main http://www.salar.ly/ 「salar.ly」には4つの検索ページがあります。 その内のひとつは「Find Salaries」で、ここでは「職種(job title)」「企業名
Go言語がダメな理由 | POSTD
私はGo言語が気に入っていますし、多くの場面で使用します。現にこのブログもGoで書いています。Goは便利な言語ですが、優れた言語とは言えません。つまり、悪くはないけれど、十分ではないということです。 満足できない言語を使用する際は注意が必要です。注意を怠ると、その言語を次の20年間使い続ける羽目になるかもしれないからです。 私のGoに対する主な不満を本文にまとめました。既に何度も指摘されていることも含まれていますが、中にはこれまでほとんど話題になっていない指摘もあります。 これから列挙する全ての課題には既に解決策があることを示すため、私が優良な言語と考えるRustやHaskellと比較して説明します。 汎用プログラミング 課題 誰でもさまざまな事柄に幅広く対応できるコードを記述したいと考えます。例えば数のリストの合計を求めるために定義した関数が、小数、整数、またその他の合計を求められるもの
Googleがビッグデータを解析してW杯を予測すると全試合的中、準々決勝も当ててしまうのか？
2014年6月12日にブラジルで開幕し、世界中の人をくぎ付けにしている2014 FIFAワールドカップは、日本時間の7月5日と6日に渡って、ベスト4を決める準々決勝が行われます。2010年に南アフリカで開催されたワールドカップでは、ドイツの水族館で飼育されていたマダコのパウルくんが、予想した全8試合を全て的中させ話題を呼びましたが、2014年はGoogleが世界中から集められたビッグデータを使って勝敗予測をぶち上げ、なんと決勝トーナメント1回戦の勝敗全てを的中させ、次に行われる準々決勝の勝敗予測を公開しています。 Google Cloud Platform Blog: Google Cloud Platform goes 8 for 8 in World Cup predictions http://googlecloudplatform.blogspot.ch/2014/07/googl
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Google アナリティクス 4はいつ導入すべき？ UAとGA4の違いは？ 担当者が知っておくべきポイント | 【レポート】デジタルマーケターズサミット2021 Winter
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GoogleスプレッドシートをAPIにしてくれる『Sheetsu』がすごいな | 100SHIKI