OLAPキューブ - Wikipedia
OLAPキューブの例 OLAPキューブは、データの多次元配列である[1]。Online Analytical Processing（OLAP）[2]は、洞察のためにデータを分析するコンピューターベースの手法である。ここでキューブという用語は、多次元データセットを指し、次元数が3より大きい場合、ハイパーキューブとも呼ばれる。 用語[編集] キューブは、2次元または3次元のスプレッドシートの多次元の一般化と考えることができる。例えば企業が製品ごと、期間ごと、および都市ごとに財務データを集計して、実際の費用と予算の費用を比較したい場合すると、製品、時間、都市、シナリオ（実際と予算）はデータのディメンションである[3]。 データが任意の数の次元を持つことができる場合、キューブは多次元データセットの省略形である。ハイパーキューブという用語は、特に3次元を超えるデータで使用されることがあるが、厳密な数
PythonでTableau風 BIツールによる視覚的データ探索をやってみよう 〜PyGWalker〜 - Qiita
更新情報 -目次- はやくもUI改善等 Ver.upが図られています。以下内容の記事を追加しました。 1. データフレーム表示 2. ヒストグラムの描き方 3. ダークモード対応 4. オンライン版 5. 海外のデータイノベーション支援団体でも人気 はじめに Tableauはご存じでしょうか？ 私は使ったことはありませんが、名前だけはよく耳にします。 これは、専門家でなくてもデータの収集・分析・加工ができるBI(ビジネス・インテリジェンス)ツールのひとつです。 なんと、Jupyter Notebook上（Google ColabもOK）で実行できる Tableau風 BIツール「PyGWalker」が登場しました。 Tableauそのものではありませんが、ドラッグ＆ドロップの簡単な操作でデータ分析や視覚的な探索が実行できます。 こんなのが出てくるとは・・・すごい。 しかも、数行のコードで実
Azure Synapse Analytics | Microsoft Azure
Azure を探索 Azure について 安全かつ将来を見据えた、オンプレミス、ハイブリッド、マルチクラウド、エッジのクラウド ソリューションについて調べる グローバル インフラストラクチャ 他のどのプロバイダーよりも多くのリージョンを備える持続可能で信頼できるクラウド インフラストラクチャについての詳細情報 クラウドの経済性 Azure の財務上および技術的に重要なガイダンスを利用して、クラウドのビジネス ケースを作成する 顧客イネーブルメント 実績のあるツール、ガイダンス、リソースを使用して、クラウド移行の明確なパスを計画する お客様事例 成功を収めたあらゆる規模と業界の企業によるイノベーションの例を参照する
Modern Data Stack / モダンデータスタックというトレンドについて - satoshihirose.log
はじめに Modern Data Stack ? Modern Data Stack の特徴やメリット、関連するトレンド データインフラのクラウドサービス化 / Data infrastructure as a service データ連携サービスの発展 ELT! ELT! ELT! Reverse ETL テンプレート化された SQL and YAML などによるデータの管理 セマンティックレイヤーの凋落と Headless BI 計算フレームワーク (Computation Frameworks) 分析プロセスの民主化、データガバナンスとデータメッシュの試み プロダクト組み込み用データサービス リアルタイム Analytics Engineer の登場 各社ファウンダーが考える Modern Data Stack さいごに Further Readings はじめに Modern Dat
KARTE DatahubにBIと機械学習の新機能を追加。ビッグデータの分析から可視化、活用までがさらに高速に | CX Clip by KARTE
KARTE DatahubにBIと機械学習の新機能を追加。ビッグデータの分析から可視化、活用までがさらに高速にデータ統合・利活用プラットフォーム「KARTE Datahub」に、ビッグデータの加工・分析と可視化が簡単に実行できる「Datahub BI」と、機械学習による予測分析を簡単に実行できる「Parameterized ML」（パラメタライズドML）を追加するメジャーアップデートを実施しました。この記事ではアップデート内容について、株式会社プレイドで新機能のプロダクトマネジメントを担当している笠原がご紹介させていただきます。 KARTE Datahub 2020年12月3日、データ統合・利活用プラットフォーム「KARTE Datahub」に対して、ビッグデータの加工・分析と可視化が簡単に実行できる「Datahub BI※」と機械学習による予測分析を簡単に実行できる「Parameteri
料金 - Amazon QuickSight | AWS
作成者は、ダッシュボードを作成し、アカウント内の他のユーザーと共有することができます。Q を使えば、作成者は質問をするだけでデータを探索し、検証済みの回答を設定し、ビジネスドメインに合わせて Q を微調整することができます。 請求上、QuickSight の作成者と管理者はどちらも「作成者」として認識されます。
Amazon とは QuickSight - Amazon QuickSight
重要:Amazon QuickSight 分析ワークスペースを再設計しました。コンソールの新しい外観を反映していないスクリーンショットや手順のテキストが表示される場合があります。 QuickSight 現在、スクリーンショットと手順のテキストを更新しています。 機能または項目を検索するには、クイック検索バーを使用します。 QuickSightの新しい外観について詳しくは、「Amazon での新しい分析機能の紹介」を参照してください QuickSight。 翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 Amazon とは QuickSight Amazon QuickSight は、クラウド規模のビジネスインテリジェンス (BI) サービスで、どこにいても、作業する人に easy-to-understand イン
Looker business intelligence platform embedded analytics
Analyze governed data, deliver business insights, and build AI-powered applications Build the foundation for responsible data insights with Looker. Leveraging Google’s deep roots and track record of AI-led innovation, Looker delivers the most intelligent BI solution by combining foundational AI, cloud-first infrastructure, industry leading APIs, and our flexible semantic layer.
Cloud-based data analytics exploration for all | Chartio
Chartio has joined Atlassian! For over a decade, we have loved serving tens of millions of charts on millions of dashboards for thousands of incredible companies. All of you have helped us create a product that truly enables anyone in a company, not just data teams, to explore and understand their data. We are excited to announce that we have joined Atlassian and are now focused on bringing our te
ピボットテーブル - Wikipedia
ピボットテーブル（英: pivot table）は表計算ソフトまたはビジネスインテリジェンスソフトウェアにて利用されるデータ可視化要約機能である。対象集計データは（“ピボットテーブル”と呼ばれる）第2のテーブルに表示され、自動的に表内格納データの並替、合計値、平均値、総数、標準偏差が出力できるほか、クロス集計が利用できる。任意に表内の表示項目をドラッグアンドドロップを用いて変更できる。 「ピボットテーブル」は複数の開発会社が使用する一般的な名称であり、起源はLotus Improvであるが[1][2]、米国ではマイクロソフト社が商標登録している[3]、 OLAPの簡易機能と位置づけられることも多い。Excelの場合OLAPサーバからスプレッドシートにデータを直接照会する機能が含まれている。 利用例[編集] 典型的なデータ入力の場合、データは二次元の行列で構成され表示される。以下の画像例はシ
エンジニアがGoogle Analytics,Google DataPortalに30minで入門 - Qiita
はじめに (この会社からは)はじめまして！ 株式会社マクアケにて、SESでサーバサイドエンジニアをやっているasazumaと申します。 Google Analyticsだけだと分かりづらい部分も、Google DataPortalを使うとGoogleのマーケティングツール全般がエンジニア脳で理解出来る様になるよ！という内容になります。 Web系のサーバサイドエンジニアをやっていると、サーバサイドアプリケーションの設計/コーディングの他にも、時にフロントエンド、時にインフラ、時にマーケティングといった感じで、結構マルチな世界に足を踏み入れる事になる方が多いのでは無いでしょうか？ その時、「非エンジニア向け」「非プログラマ向け」と言われると、なにか門前払いを食らった様な悲しい気持ちになりますよね(笑) そんな訳で、今回は特に「非エンジニア向け」の多い分野であるマーケティングの、特にGoogle
Google データポータル（旧 データスタジオ）の基本的な使い方：伝わるレポートでビジネスの意思決定を加速させる｜アナグラム株式会社
Google データポータル（旧 データスタジオ）とは？ Google データポータル（Google Data Portal）とはGoogleが無償で提供するBI（ビジネス・インテリジェンス）ツールです。BIツールは経営や会計などの分野から生まれたもので、膨大なデータを収集、蓄積、分析、報告することでビジネスの意思決定に役立てるためのツールとして登場しました。 運用型広告においても、広告運用のプラットフォームの増加や計測の高度化に伴う指標の増加などの環境変化があり、データの分析やレポート作成に関する業務量は右肩上がりで増えています。 Google データポータルではさまざまなデータを接続させ、膨大なデータを簡単に視覚化できます。また、オンラインツールですから、チームやクライアントとの共有も容易で使い方次第でビジネスの意思決定スピードを加速させ、事業の成果につながるアクションが採りやすくなる
Looker Studio へようこそ - Looker Studioのヘルプ
この記事では、Looker Studio について説明します。Looker のドキュメントについては、https://cloud.google.com/looker/docs/intro をご覧ください。 データでストーリーを伝える 詳細な設定が可能なグラフや表を使ってデータを視覚化できます さまざまなデータソースに簡単に接続することができます インサイトをチームと共有したり、公開したりすることができます レポートでチームと共同作業することができます 組み込みのサンプル レポートを活用し、迅速にレポートを作成することができます Looker Studio でできることを学びます。 Looker Studio でできることを学びます。 データを視覚化する Looker Studio は、お使いのデータを、読み取りや共有が容易で柔軟にカスタマイズできる便利なダッシュボードとレポートに落とし込む
Amazon QuickSight（あらゆるデバイスからアクセス可能な高速BIサービス）| AWS
Amazon QuickSight を使用すれば、組織内のすべての人が自然言語で質問したり、インタラクティブなダッシュボードを探索したり、機械学習を利用したパターンや外れ値を自動的に探したりすることで、データを理解できます。 QuickSight は、お客様向けに毎週数百万のダッシュボードビューを提供し、エンドユーザーがより適切なデータ駆動型の意思決定を行えるようにします。
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無料 BI ツールの決定版！ Google データポータルを使ってみよう（旧名：データスタジオ） - エブリデイGoogle Workspace
Google connectors - Looker Studio Help
データを集約・可視化 BIダッシュボード MotionBoard｜ウイングアーク１ｓｔ
Holistics | Self-service BI Platform
