『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
ECのカゴ落ち、理由は「送料・手数料の高さ」／10代のQR決済利用率は約3割【ジャストシステム調査】
『MarkeZine』が主催するマーケティング・イベント『MarkeZine Day』『MarkeZine Academy』『MarkeZine プレミアムセミナー』の 最新情報をはじめ、様々なイベント情報をまとめてご紹介します。 MarkeZine Day
1兆円市場は7ジャンル！16兆円を超えた国内Eコマース市場データまとめ（＋世界と越境EC）
今回は、日本のEコマース市場の全体像について改めておさらいします。 ソースは2018年4月に経産省が公開した「我が国におけるデータ駆動型社会に係る基盤整備 （電子商取引に関する市場調査）」という報告書で、この中で特に重要だと思ったデータを一通りグラフ化していきたいと思います。 日本のEコマース市場（消費者向け）は16.5兆円の規模があり、2007年の5.3兆円と比べると、10年で3倍規模にまで拡大しています。 このうち物販系Eコマースのオンライン比率が「EC化率」とされますが、この割合も5.8%にまで拡大。 後述しますが、世界全体のEC化率は10％強と言われているため、まだまだアップサイドがあると言えそうです。 さて、消費者向けEコマース市場は大きく「物販系」「サービス系」「デジタル系」の三つに分類することができます。 物販系は、家具とかパソコンとか、名前の通り「ものを買う」オンライン通販
BigQueryで「日付別テーブル」や「テーブルパーティショニング」を活用して大規模データを扱う - Qiita
概要 BigQueryで大量のデータを扱う場合、日付別テーブルもしくはパーティショニングされたテーブルを利用すると便利です。 これらのテーブルの種類についてはドキュメントにもありますが、いくつかのページにまたがっていたりして見つけるのに苦労しているので、ここにまとめておきます。 ３つの選択肢 「日付別テーブル」、「取り込み時間で分割されたテーブル」、「分割テーブル」の３つの選択肢があります。 後ろの２つがパーティショニングされたテーブルです。テーブルとしては１つですが内部的に分割（パーティションニング）されていて、実行するクエリで読み込むパーティションを指定することでスキャン対象のデータサイズを減らすことができ、パフォーマンスとコストを向上させることができます。 「日付別テーブル」は、その名の通り日付ごとに作成した複数のテーブルです。命名規則に従ったテーブル名をつけることで、Webコンソー
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
処理を実行中です
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
