Treasure Data を使って開発者向けチャットアプリ AsakusaSatellite メッセージログの解析をしてみた - mallowlabsの備忘録
HerokuからTreasure Dataに標準出力でデータインポートできるようになって多幸感がすごい - ハードコイルド・ワンダーランド というエントリを見て、Treasure Data が導入の手間をこれだけ下げてくれているのに使わないのは失礼にあたる、ということで使ってみました。 また前提として、プロダクションコードには一切手を入れないということも意識しました。 構成 今回の構成は、すでに Heroku 上で動作している AsakusaSatellite に対して、Heroku 上に立てた bot (as-treasure-data-logger) が AsakusaSatellite API を定期的にキックして、データを JSON で標準出力に吐き続ける、という形にしました。 AsakusaSatellite の裏にいる MongoDB (MongoLab) を直接触ってもよかっ
Treasure Data Analytics 第4回 〜ブックレビューデータセットによるデータ解析入門（実践編1）〜 - doryokujin's blog
はじめに 準備編ではデータセット：Book-Crossing Dataset を用意し， Treasure Data のツールベルト一式を導入した上でインポートし，簡単なクエリを実行するところまで行いました。本シリーズでは Treasure Data のデモアカウントが必要になりますのでまだの方は準備編の方を先に参照下さい。 今回は「データを俯瞰する」をテーマに，解析対象としているデータセットがどのような姿をしているのかを視野広く眺めることにしましょう。このフェーズでは全く難しいことは行いません。ここでのキーポイントは セグメント：ノードやアクションのステータスから様々なセグメントを作成しその分布を眺める というステップを地道に行う事にあります。それによってどの「切り口」でデータを深掘りしていけば良いかが見えてくるのです。 データを俯瞰する データ解析は解析対象とするデータセットの概要を知
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