アソシエーション分析入門 #03 | uxmeetsdata.com
すべてのユーザーの行動の観察はできないため、似たユーザーをセグメント（Segment）に分類し、観察すべきセグメントを選定します。優良化の要因となる行動特性を把握するには、優良化している会員と優良化していない会員との間に存在する違いを比較観察すればよいので、観察すべきセグメントとはその二つになりますが、もう少し絞り込むために優良化との相関が強いサブセグメントを見つけます。例えば、優良化と高齢者の相関が強ければ、高齢者同士で比較すれば違いを発見しやすくなるということです。 優良化との相関が強いサブセグメントを見つけるには、まず二つの事象間の相関が仮説として想定されるものについて事実を検証していく検証的アプローチ（Verifying Approach）による分析を行います。今回の場合でいうと、特定の性別や年代、あるいは購買商品カテゴリなどの変数と優良化との間に相関があるという仮説を検証していき
RedshiftとBigQueryでよく使うSQLの違いTips - Gunosyデータ分析ブログ
データ分析部インターン生の小川です。インターンでは主に動画収集のロジック実装に取り組んでいました。 Gunosyではログの管理にRedshiftとBigQueryを使用しています。 サービスはAWS上で動いているものも多いので基本はRedshiftで、ログの量が多いものやアドホック分析に用いるものはBigQueryに格納しています。 この2つのサービスでSQLの書き方が微妙に異なるところがあり、もどかしい経験をしたので、今回は、よく使うSQLの文法でRedshiftとBigQueryで表現が異なる所をまとめてみようと思います。 BigQueryの導入についてはこちらの記事をご覧ください。 また、この記事ではBigQueryはStandard SQLで記述していきます。 data.gunosy.io 日付・時刻関数 現在時刻(UTC) 現在時刻(JST) 現在の日付(UTC) 現在の日付(J
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SQL4BIGDATA/5-extract-data-for-understanding-user.Rmd at master · nonsabotage/SQL4BIGDATA
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これでBigQueryをドヤ顔で語れる！BigQueryの基本
