高速データ視覚化ツール「Tableau(タブロー)」を使ってみた｜速く・安く データが”視える” - GiXo Ltd.
高速処理の視覚化ツール Tableauを紹介 弊社では、Tableauを主要な分析ツールの一つとして利用しています。2013年9月にITproの「記者の眼」の記事で弊社がTableauを使っている旨を紹介していただいたのを皮切りに、2014年3月には私がITpro内で連載させていただいた記事でもTableauの使い方を紹介してきました。また、この自社メディア内の記事でもTableauの利用について触れています。このようにTableauを利用しているということは折に触れて紹介していました。 しかしながら、この”使い勝手がよく”、”表現力に優れた”Tableauの機能や使い方の奥深さを詳細に紹介する機会を持てずにいました。 私自身、Tableauを日頃から利用し、その機能の詳細を紹介するに値する優れたツールだと感じていますので、今回から「Tableauを主役に据えて、Tableauの機能・使い
“ユニコーン”なデータサイエンティストは不要、専門家不在でもうまく回る企業とは (1/2)
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | ビッグデータ | データサイエンティスト | データ分析 医療給付の管理業務を手掛ける米eviCore Healthcareは2013年に、リアルタイム予測アナリティクスを活用する方法を検討し始めた。ただし、アナリティクスチームの構造が同社のビジネス部門から切り離された形になるのは避けたかったという。 併せて読みたいお薦め記事 データサイエンティストに頼らずどこまでできるか 米Netflxも実践、ユーザーの本気を引き出すセルフサービスBI導入の鉄則 次のExcelになる――セルフサービスBIの全社導入は可能か データサイエンティストに縁遠い人のための「機械学習」入門 データサイエンティストという仕事 「データサイエンティストはつらいよ」、注目職種も求人が多くない理由 「データサイエンティスト」として成功するための条件
労働の二極化に抵抗する、上級者への簡単な道～とあるカキ氷屋の統計技師（データサイエンティスト） - ネガティブにデータサイエンティストでもないブログ
本記事は長くなりすぎて端折った前回の続きです。前回を読まなくても読めます。 労働の二極化に抵抗する、捨てるを捨てないという1つの選択肢 http://negative.hateblo.jp/entry/2013/09/02/202445 前回言及できなかった意味不明なままのカキ氷まで話を広げます。 前回論じたように、スキルの差は拡大していく一方です。世の中には確実に上級者と呼ばれる人が存在します。これは一体なぜでしょうか。 経済金融だって医療だってネット広告だってどの分野でも同じことですが、上級者は皆、特化した戦力を持っています。経済を俯瞰する私のスコープから見れば、上級者とは需要に選ばれし者であり供給に見放された者のことではないかと思っています。 皆さん、特別なことではありません。会社組織業務のスコープを変えれば、個人家族友人共同体のスコープを変えるだけで、誰でもそうなりえます。 極一部
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