ナウでイケてる格安の分析基盤&BIツールをGoogleスプレッドシートとBigQueryを中心に構築する方法 - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? こんにちは！株式会社LITALICOでエンジニアをしております石田です。 『LITALICO Engineers Advent Calendar 2016』 2日目の記事となります。 1日目は弊社CTOの岸田がサービス開発は9割が失敗する - 5つの診断パターンからみるサービス設計がうまくなるコツ（導入編）としてサービスを開発する際に考慮すべき事が記事でした。 2日目は、実際にサービスをリリースしたあとに、ユーザの行動を分析し改善するための、分析基盤&BIツールをLITALICOはどのように構築しているかを説明します。 サービスを運用す
BigQueryを簡単にグラフにするGoogle Apps Script : TORETA（トレタ） ブログ
アプリを作ると、ユーザなどへサービスを提供する部分以外に、管理画面やサービス統計などの裏方のページを作る必要がでてきます。
（83億レコード移行の続編）BigQueryを導入して改善サイクルがスピードアップした話 - Money Forward Developers Blog
みなさん、こんにちは。 PFM本部（家計簿アプリのマネーフォワードをつくってる組織）の伊藤です。 先日、当ブログでこんな記事をアップしました。 83億レコードを移行し、日々2,500万レコードのアクセスログをBigQueryに記録している話（インフラ編） ありがたいことに良い反響を多くいただき、沢山のブクマを頂戴しました。 そんな中で、 83億レコードを移行し、日々2,500万レコードのアクセスログをBigQueryに記録している話（インフラ編） | Money Forward Engineers' Blog 次回はこのビッグデータを何に使ってんのか書いてほしい 2016/08/03 19:00 というコメントをいただいているので、導入してどのように活用しているかの記事を書いてみたいと思います。 まとめ なぜBigQueryを推進したのか 詳細な分析をするのに便利なツール RにBigQue
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