ETLでのDWHへのデータ統合 テーブルの作成 事前準備として下の表の内容でデータベースsalesおよびデータベースpentaho_dwhにテーブルを作成しておく。今回は項目を最小限にしぼっている。また、pentaho_dwhはスタースキーマでの定義としている。
DWHを自分で作ろう！環境構築からデータ登録まで (2/3)
ETLでのDWHへのデータ統合 テーブルの作成 事前準備として下の表の内容でデータベースsalesおよびデータベースpentaho_dwhにテーブルを作成しておく。今回は項目を最小限にしぼっている。また、pentaho_dwhはスタースキーマでの定義としている。
「データから“声”が聞こえてくるんです」――NHN Japanは「ハンゲーム」の“ビッグデータ”収集・分析をどのように行っているのか
「データから“声”が聞こえてくるんです」――NHN Japanは「ハンゲーム」の“ビッグデータ”収集・分析をどのように行っているのか 副編集長：TAITAI ライター：川崎政一郎 「ユーザーからのフィードバックを受け，サービスを改善させる」。言葉にすると当たり前のようにも聞こえるが，これを“オンラインゲーム”の分野で実践するのは，一筋縄ではいかない。フィードバックなどの各種情報は，現在では“ビッグデータ”とも呼ばれるほどに膨れ上がっており，これらを効率よく収集・分析し，的確な形でサービスに反映するには，さまざまなテクニックが必要になってくる。ある意味，運営各社のノウハウが結集している部分といえるだろう。 今回はこの門外不出ともいうべきノウハウについて，「ハンゲーム」を展開するNHN Japanの経営企画室を取材した。普段我々が窺い知ることのない“分析者”の業務を，掲載できる範囲で解き明かし
ログ解析を支えるNoSQLの技術
Kubernetesでの性能解析 ～なんとなく遅いからの脱却～ （Kubernetes Meetup Tokyo #33 発表資料） 2020/08/26 NTT DATA Yasuhiro Horiuchi
「Mobageの大規模データマイニング」- #PRMU 2011 Big Data and Cloud で講演してきました - hamadakoichi blog
電子情報通信学会「パターン認識とメディア理解研究会 (PRMU: Pattern Recognition and Media Understanding)」＠幕張メッセ国際会議場 で招待講演をしてきました。 「Mobageの大規模データマイニング」に関して、話しています。 Large Scale Data Mining of the Mobage Service - #PRMU 2011 #Mahout #Hadoop View more presentations from Koichi Hamada 2900万人以上の登録会員をかかえるモバイルソーシャルゲームプラットフォーム「Mobage」では、１日20億超の行動情報が蓄積されています。これらの大規模行動データを対象に、データマイニング・機械学習の各種方法論を適用することにより、隠された法則を解明・より良い解を導出し、迅速なサービス洗
【CEDEC 2011】Mobageのデータによるゲーム改善サイクルの一端を見た / GameBusiness.jp
ソーシャルゲームにおいてはアクセスログなどのデータマイニングを通じてゲームを絶えず改善するPDCAサイクルを回しているというのはつとに知られていますが、その実情は余り語られる事はありません。しかしCEDEC 2011のディー・エヌ・エーのスポンサーセッションで同社の山田憲晋氏が「Mobageの大規模分析基盤」と題してその一端を明らかにしました。 もはやMobageの紹介は不要でしょうが、Mobageとはモバイル(フィーチャーフォン、スマートフォン)を中心に展開するソーシャルネットワーキングサイト。中でもゲームに注力しており、オープン化後の積極施策もあり、会員数は3000万人近くまで拡大しています。ページビューも大ヒットした『怪盗ロワイヤル』を期に急拡大。これらの膨大なユーザーデータを適切に解析して更なる成長に繋げることが山田氏らの分析チームの役割です。 ■Mobageの開発体制 Mobag
Amebaサービスのログ解析基盤
This document summarizes the Ameba and Neutral Technology Group's Patriot and Stinger big data platforms. Patriot is based on Hadoop and Hive and allows analyzing log data through a web UI and Hue. It loads data from MySQL into HDFS and analyzes it with HiveQL. Stinger collects log data with Flume agents and stores it incrementally in HBase for real-time analytics of hourly and daily metrics throu
【楽天株式会社】ニュースリリース
楽天トラベル、WEBシステム連動型の電話サービスの提供開始 -- フュージョンとTISから、楽天トラベルのコールセンターに導入 -- 楽天トラベル株式会社（本社：東京都品川区、代表取締役社長：岡武 公士、以下 楽天トラベル）は、フュージョン・コミュニケーションズ株式会社（本社：東京都千代田区、代表取締役社長：相木 孝仁、以下 フュージョン)、TIS株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長：藤宮 宏章、以下TIS）の両社から、楽天トラベルのコールセンターに、フュージョンのIP電話番号にWebアクセスの情報を紐付けコールセンターに伝送できる技術を導入しましたので、お知らせいたします。 この技術は、TISのSaaSシステム「Callクレヨン※」を採用し、TIS独自の“PhoneCookie”技術とフュージョンの持つ電話網を組み合わせ、ユーザーが閲覧しているモバイルページ情報をフュージョンの
もしもtoyota.jpを解析するなら（後半：カタログ請求フォーム編） [第2回] | 有名サイト、かってに解析！
木曜9時は「かってに解析！」。ということで、新連載「有名サイト、かってに解析！」では、毎回1つの有名サイトを取り上げ、アクセス解析で実際に解析データを見る前に、あらかじめサイトの問題点やチェックポイントにあたりをつける方法を解説していく。第1回に続いて、今回もトヨタ自動車のブランドサイトを取り上げる。 「TOYOTAブランドサイト」の閲覧シチュエーションを想定前回に引き続きなので、最初に閲覧シチュエーションその他をおさらいしておこう。トヨタ自動車の「TOYOTAブランドサイト」は、トヨタ自動車が製造・販売しているさまざまな自動車の製品紹介を主に担っているWebサイトである。 なお、今回の記事は2010年11月10日時点の「TOYOTAブランドサイト」にもとづいて執筆しているが、2010年12月下旬にサイトを確認したところ、一部リニューアルが行われていた（図1）。大手企業の有名サイトの場合、
![もしもtoyota.jpを解析するなら（後半：カタログ請求フォーム編） [第2回] | 有名サイト、かってに解析！](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8c67aa2184ccf3ff946517fd56c653f8d7587055/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fwebtan.impress.co.jp%2Fsites%2Fdefault%2Ffiles%2Fstyles%2F1200x630%2Fpublic%2Fimages%2Farticle2011%2Fkatte%2Fkatte_icon.png%3Fitok%3DtLD2V8dP){kind=icon}
第8回データマイニング+WEB勉強会＠東京で発表してきました。「MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析」 - doryokujin's blog
お久しぶりです。@doryokujinです。11/14(日)に行われました、第８回 データマイニング+WEB 勉強会＠東京−大規模解析・ウェブ・クオンツ 祭り−で発表してきました。Togetterも参考にして下さい。 発表者・参加者双方の議論を重視するこの勉強会、今回もアツイ議論が絶えず巻起こって、とてもエキサイティングで有意義な勉強会でした。僕は前回に引き続き、今回も発表側として参加させていただきました。その時の資料は以下になります。 MongoDBとAjaxで作る解析フロントエンド＆GraphDBを用いたソーシャルデータ解析 View more presentations from doryokujin. 前回のログ解析バックエンドの続編として、散在する各種ログを集計してMongoDBに入っているデータを表・グラフとして可視化するためのフロントエンドのお話と、ソーシャルデータの解析をG
株式会社マクニカ
この度の令和6年能登半島地震におきまして、被災された地域の皆さま、関係者の皆さまに謹んでお見舞い申し上げます。 皆さまの安全と一日も早い復興を心よりお祈り申し上げます。
【GDC2010】家庭用からソーシャルゲームへ・・・1億ユーザー『FirmVille』開発者が語る「計測的開発手法」 / GameBusiness.jp
「自分たちがソーシャルゲームを作れば、もっと良い物ができる」・・・。そう考えているコンソールゲームの開発者は少なくありません。これは日本でも海外でも変わらないようです。 しかも日本ではソーシャルゲームの開発者自らが「自分たちはゲーム作りのノウハウがないので・・・」とへりくだる姿がよく見られます。これにも「だから一緒に、もっとおもしろいソーシャルゲームを作りませんか？」という本音が隠されていたりするのですが・・・。コンソールゲームとソーシャルゲームの開発文化には、広くて深い溝が横たわっています。 Zynga社のプロダクト開発副社長、マーク・スカッグス氏がGDCで11日に行った講演「Creating Successful Social Games:Understanding Player Behavior」は、こうした状況に活を入れるような内容でした。同氏はFacebookで大旋風を巻き起
楽天経済圏を支えるアクセス解析の全貌（後編）
アクセス解析を浸透させるには、専門部署がそれぞれの事業で直面するアクセス解析の問題を解決し、無駄をなくしていくことが重要だ。40近くのオンライン事業で構成される「楽天経済圏」におけるアクセス解析の文化をどう浸透させていったかを振り返る。 40近くのオンライン事業を手掛ける楽天は、社内にアクセス解析の専任チームを設置し、1300人超のスタッフがアクセス解析の結果を用いてビジネスの改善に取り組んでいる。 アクセス解析を企業に浸透させるためには、それを専門とする部門が各事業の試行錯誤を肩代わりし、無駄をそぎ落とすことが重要だ。現場がアクセス解析のメリットを享受できる状態にしてから、本来の役割分担や手続きの体制を整備していくことが効果的である。 楽天が運営するオンライン事業のエコシステム「楽天経済圏」において、その成長の鍵を握るアクセス解析をどのように浸透させていったか――。本稿ではその詳細を振り
Peter Kafka - AllThingsD
(Almost) No One Is Reading Your Tweets Peter Kafka in Media on December 23, 2013 at 11:00 am PT Until Friday afternoon, Justine Sacco was just like you: A Twitter user whose tweets went unread by almost everyone. Happy Holidays! Facebook Stuffs More Ads in Its Stockings. Peter Kafka in Media on December 23, 2013 at 6:00 am PT ’Tis the season to increase your News Feed ad load. Did you notice? Wall
楽天経済圏を支えるアクセス解析の全貌（前編）
企業において、経営視点を取り入れたデータ中心のWeb戦略が不可欠になりつつある。40ものオンライン事業を手掛ける楽天は、アクセス解析を浸透させる組織を作り、ビジネスの成功に結び付けている。楽天の取り組みの全貌を伝える。 楽天は約40ものオンライン事業を手掛け、会員数は6400万人以上、「楽天市場」と「楽天ブックス」だけでも流通総額8000億円以上（2009年）を稼ぎ出している。ひとたびWebページを開けばさまざまなサービスが存在し、ユーザーは自由に何度でもサイトを横断できる――。楽天ではこの循環型のエコシステムを「楽天経済圏」と呼び、会員データベースを軸にしたマーケティングの強化やリアルビジネスとの融合を視野に入れた価値の創造にも挑んでいる。 楽天経済圏の成長の鍵を握るのがアクセス解析である。JavaScriptやcookieを駆使する最近のアクセス解析ツールは、一昔前のログ解析ツールとは
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/ WSJ日本版 - jp.WSJ.com - Wsj.com
ConnectMinds - The power of multiple minds
Why IBM’s acquisition of Coremetrics will change web analytics – Econsultancy