Looker Blocksを活用してユーザーの行動を可視化する | CX Clip by KARTE
こんにちは。プレイドの石塚です。 データフォーカスチームの一員として、社内のデータ民主化に取り組んでいます。 KARTEをすでにご利用いただいているユーザーの方に向けて、KARTEを使う中で役立つTipsをブログ形式で発信しています。今回はKARTEとLookerを組み合わせたLookerBlocks（＝Customer Experience Analytics by KARTE）を用いたユーザー行動の可視化について紹介します。（その他のエントリーはこちら） ※以降のLookerのDashboard画面はLooker社のリリースより引用 Lookerとは / Looker Blocksとは Lookerとは Lookerは、データドリブンな意思決定する上で必要なデータ探索・共有・洞察を提供するためのBI（ビジネス・インテリジェンス）機能を兼ね備えた次世代型データプラットホームです。 Ama
6,000スロットを使うBigQueryのリソース配分最適化への挑戦
BigQueryのリソース配分最適化のため、プロジェクトへのコミットメントの割り当てパターンや、スロット消費の多いクエリの見つけ方などについて調査した結果をまとめてみました
銀行に“体験のデザイナー”が入ったら、組織がユーザー目線になった。三井住友銀行アプリのCX向上プロジェクト｜Experience Insights #7 | CX Clip by KARTE
KARTE Friends StoryCX（顧客体験）プラットフォーム「KARTE」をご利用頂いているお客様（KARTE Friends）によるCX向上のストーリー。 記事一覧
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Build Your Own Application KARTE はユーザーの情報とコミュニケーションの あらゆる側面を自由自在に拡張可能です。 API と SDK を使って自由にカスタマイズしてください。 Developer First The way which developers Love. KARTE のすべてがコードで拡張可能です。 開発者の最もやりやすい方法で、自由自在にコントロールしてください。 詳しく知る tracker.track("user", { name: "Miho Kato", email: "[email protected]", age: 28, is_goldmember: true });Tracker.track("identify", values: [ "name": "Miho Kato", "email": "[email protected
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
Datahub Direct Link | KARTE DatahubとGoogle BigQuery をシームレスに連携
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「KARTE Blocksリリースの裏側」の裏側 - 複数人で連載記事を書く方法
AWSが落ちてもGCPに逃がすことで落ちないシステムを作る技術
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既存データテーブルの一部のレコードを差分更新することはできますか？