ゆるやかにBigQuery（データ基盤）を安定活用するプラクティス集 #bq_sushi / 20180424#bq_sushi tokyo #7 の登壇資料となります。 Shunketsu Oh 氏との共同発表です。 https://bq-sushi.connpass.com/event/82711/ refs. https://yuzutas0.hatenablog.com/entry/2018/05/30/090000
かっこいいグラフを作るPythonモジュールPyCoolPlotを作った - MyEnigma
外資系コンサルが実践する 資料作成の基本 パワーポイント、ワード、エクセルを使い分けて「伝える」→「動かす」王道70posted with カエレバ吉澤 準特 日本能率協会マネジメントセンター 2014-08-20 Amazonで最安値を探す楽天市場で最安値を探すYahooショッピングで最安値を探す 目次 目次 はじめに PyCoolPlot 必要なもの ダウンロードの仕方 使い方 Horizontal bar plot Line graph Time bar chart 参考資料 MyEnigma Supporters はじめに いつもグラフを書く時にデザインに迷うのですが、 下記の記事を見て、すぐにmaplotlibで実装したくなりました。 note.mu しかし、 もたもたしているうちに先を越されてしまったのですが、 「データ視覚化のデザイン #1」をmatplotlibで実装する
行政プロセスにデータ分析を取り入れるために知っておきたい知識と事例
2020年2月6日に開催された「令和元年度 政策評価に関する統一研修」（埼玉会場）の講義資料です。 (2020-02-09追記) 受講者以外の方々にもたくさんご覧頂いているようでありがとうございます。 注意点として、口頭での説明を前提とした資料であるため、スライド中の文章は最小限にとどめてある点ご了承下さい。
開発現場に“データ文化”を浸透させる「データ基盤」大解剖
「ゼクシィ縁結び・恋結び」の開発現場において、筆者が実際に行ったことを題材として、「データ基盤」の構築事例を紹介する連載。最終回は、「データ活用文化を、どのように組織に装着するか」についてお伝えします。
事業のグロースを支えるDataOpsの現場 #DataOps #DevSumi #デブサミ / 20180727 - Speaker Deck
Developers Summit 2018 Summer 【C-1】の発表資料です。 https://event.shoeisha.jp/devsumi/20180727/session/1764/ データの民主化、データ基盤の構築、分析チームの立ち上げ、機械学習プロジェクト。世を見渡せばキラキラした事例に溢れています。 しかし、いざ自分たちでやろうとしてもなかなか上手くいきません。理想に辿り着くためには、泥臭い過程が存在します。 本セッションでは「登り方や道のりを知りたいんだ！」という方に向けて、DataOpsの観点から案件・システム・プロセス・文化・組織をエンジニアリングしてきた現場のリアルをご紹介します。 データ活用に携わる全てのエンジニアが今すぐ行動するためのヒントを持ち帰っていただければ幸いです。 以下のブログで補足・裏話を掲載しています。 - http://yuzutas0.
探索的データ解析における正しい可視化手法の選び方と描き方 - Qiita
データ分析における関数の使い方については様々な記事が上がっています。関数を知らなかったり使い方が分からないときは調べればだいたい答えが見つかります。 一方で、実際に分析を始めようとすると、たとえ関数の使い方がわかっていても、データをどのような切り口から何を分析・可視化していけば良いのか困ってしまうことがよくあります。 この記事では、あんちべさんが書いたデータ解析の実務プロセス入門という本をベースに、どのようなデータから何を見たいときにどのような可視化手法を使えばよいのかを、具体例を交えながら整理していきます。 探索的データ解析とは データ解析のアプローチは、大きく分けて仮説をデータで検証する「仮説検証型」とデータから仮説を生み出す「探索型」に分けられます。 実際にデータ解析を行うときは、仮説検証型と探索型を行き来しつつ知見を見出していきます。 データ解析には検証すべき仮説を設定することが必
BigQueryで作る分析環境
2. • (Masachika Yamaguchi) • twitter @tyakachika • • • Innova Structure(2015/04 ~ ) • DATUM STUDIO(2016/12 ~ ) • Toreta(2017/07 ) <-
イミュータブルデータモデルと webアプリケーションにおける現実解 - Qiita
これは第2のドワンゴ Advent Calendar 2017の5日目です 5日11時時点で2日担当の yonex がまだ記事書いてないですが、気にせず続けます。niconico(く)のリリースが来年と聞いて残念な気持ちです。 おめー誰よ？ ドワンゴ Advent Calendar皆勤賞っぽいですが、私はドワンゴ社員ではありません。 定年をとうに過ぎたおじさんです。 前置き web アプリケーションの開発において、データモデリングはとても重要です。 SIerではDBAとか言って専門の設計担当がいるみたいですが、中小webサービス企業でそこまでの分業ができるわけもなく、大体においてwebアプリケーション(サーバサイド)エンジニアが担当することになります。 詳細はリンクに譲りますが、「履歴を全て残すようなデータ設計にし、 UPDATE を廃することで情報の追跡可能性を確保、堅牢な設計にする」モ
株式会社ALBERT（レコメンドエンジン）
データ分析から導き出されたインサイト無しにAI（人工知能）の活用は始まりません。私たちは、各業界知識とデータ・アナリティクス技術を駆使しデータドリブン経営を強力に支援します。 データ、アナリティクス、AIは企業にとって競合他社との差別化を図るかつてないほど大きな要因になっています。今日の経営幹部が効率を向上しながら新たな収益源を開拓し、新しいビジネスモデルをタイムリーに構築する方法を模索する中、価値を生み出し成長を続ける企業には「データ活用」という共通項があります。私たちは、無数のデータから企業にとって本当に必要なデータを活用するための方法を知っています。 将来を見据えたオペレーション体制を備えている企業の半数以上（52％）は、すでにデータとアナリティクスを大規模に活用しています。データとAIに関する取り組みをビジネス戦略に沿って実施することで投資利益率を迅速に最大化し、最終的にはAIをビ
あまりにも多くのスタートアップがデータ分析するときに犯す４つの失敗パターン - Qiita
ホテルを直前に予約する時に人気のあるHotel Tonightというサービスを提供しているスタートアップがこちらシリコンバレーにあります。そこでデータ分析のチームを率いているAmanda Richardsonが、スタートアップがデータを使うときによく犯す間違いをこちらの"The Four Cringe-Worthy Mistakes Too Many Startups Make with Data"という記事の中で4つにまとめていますが、今日はそちらを紹介したいと思います。これらはもちろんスタートアップに限らず、どのようなサイズの会社でも、とくに新しいデータ分析のプロジェクトを始める時によく見られる失敗パターンだと思いますが、こちらの記事では間違いだけでなく、逆にこうすればいいという提案も最後にわかりやすくまとめられているので、是非参考にしてみて下さい。 それでは、以下抜粋です。 間違い１
BigQuery 活用術: UNNEST 関数
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データドリブンな意思決定 〜鳥の目と虫の目でグロースさせるディレクターのデータ活用事例〜 / Data-driven decision making with bird's-eye view - Speaker Deck
NVIDIA、大規模データ分析およびマシンラーニング向けGPUアクセラレーションプラットフォーム「RAPIDS」リリース | Think IT（シンクイット）
アナリティクスをPostgreSQLで始めるべき10の理由＠第6回 関西DB勉強会
hikaru / 樫田光 on Twitter: "『分析の流れのフレームワーク @メルカリ版』 一人前のデータアナリストになるには、この流れでどこが弱いか？を考えて全ステップをオールラウンドにこなせるようになるのが良いと思う https://t.co/q2F2d9k9d4"
オープンデータの形式は”CSV”の先にどこに向かうのか (2ページ目)
https://slideship.com/users/@driller/presentations/2017/10/C9HQJ3vwMoAyzuMkeEdEV1/
