トレジャーデータで実践：Path 分析（アウトプット編１：頻出パターンマイニング） - トレジャーデータ（Treasure Data）ブログ
はじめに 「トレジャーデータで実践：Path 分析」シリーズでは，過去にWeb，広告，リアル店舗でのログを元に，コンバージョンパステーブルの作成例とその分析事例を紹介していました。 blog-jp.treasuredata.com それに続く本記事では，より具体的かつ汎用的な分析事例として，コンバージョンパスを分析インプットとした時に，どんな分析アウトプットが出せるか，について以下の3つを紹介する事にします。 頻出パターンマイニング（今回） コンバージョンパス ダイアグラム 決定木モデル 上記の資料はパス分析の概念から始まり，トレジャーデータにおけるデータの持たせ方から分析アウトプットまで，パス分析のいろはを詳細に述べた資料です。 コンバージョンパステーブル ここで，生データとコンバージョンマスタテーブルを元に，トレジャーデータ上で作成するコンバージョンパステーブル（パス分析のインプットと
【前編】トレジャーデータCTOと紐解く。日米で異なるCTOの役割とは？
Twitterでハッシュタグ「#naoya_sushi」が生まれてしまうほど、無類の寿司好きとして知られる伊藤直也氏（@naoya_ito）。そんな伊藤氏をホスト役とし、トップエンジニアをゲストに招いて、寿司をつまみつつホンネで語ってもらおうという、この企画。 第六回のゲストは、弱冠20歳にしてCTOとしてのキャリアをスタートさせ、現在はシリコンバレー発のベンチャー企業『トレジャーデータ株式会社』のCTOとして活躍中の太田一樹氏（＠kzk_mover）が登場！日米両方でCTOを務めた経験から、そのギャップや空気感、そしてシリコンバレーから世界を相手に勝負するため起業した真意などをお聞かせいただきました。日米を股にかけるkzk氏だからこその視点で、議論していただきます。お楽しみに！ — 伊藤直也（以下「naoya」）：久しぶりですね。日本に戻ってくるタイミングだとやっぱり飲み会続きですか？
Treasure Data Platform で始めるデータ分析入門 〜1. イントロダクション〜 - doryokujin's blog
はじめに これから全7回に渡ってTreasure Data Platformを使ったデータ分析の紹介をします。教科書はこちらになります。 Treasure Data Intro for Data Enthusiast!! from Takahiro Inoue 本シリーズの目的は2つ。 Treasure Data Platform Service の概要を理解してもらう。 本シリーズを理解すればデータ分析が誰でも容易にレポーティングが可能になる。 今やデータサイエンティスト() という言葉は，高度な分析手法を駆使してあらゆる問題を解決するプロフェッショナル集団という響きがありますが，それは本質ではありません。データサイエンティストの本質は， 意思決定者（経営者，ディレクター，マネージャー）が容易に理解できるようなシンプルかつ説得力のある分析結果を提供することができること， データ収集からレ
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