当社データサイエンティストがこよなく愛している『mコマンド』で数億行を高速集計する話 - ハウテレビジョンブログ
どうも。 1月に入社したばかりの、データ分析担当のn_maoです。 と言いながら、最近はHTMLとjsばかりいじっております。 それはそれで楽しいです。 さて今回はデータ分析のざっくりとした仕事内容と、その分析にかかる手間を省くツールをご紹介します。 データ分析の仕事 まずは私の行っているデータ分析という仕事の内容をご紹介します。 私の主な仕事は大きく分けて４つです。 売上げ、会員登録数などの簡単な集計&自動レポーティング データベースからの知識発見（いわゆるデータ分析） 分析結果をもとにした企画立案 実施された企画の効果検証 あくまで私個人の仕事内容であり、データ分析者全員に当てはまるわけではありません。 アルゴリズムの研究開発の方や、インフラ寄りの方もいらっしゃるでしょう。 ですが、同じ職種の方で業務範囲が被っている方も少なからずいらっしゃると思います。 これら４つの業務の中で一番時間
GREEのUserAgent比率を公開します(2014/06) | GREE Engineering
人をダメにするソファとゴロ寝deスクを買ってしまったago（@kyo_ago）です。 これから定期的にGREEを利用して頂いているクライアントのUA比率を公開していきたいと思います。 OS Android iOS グラフは以下のデータを元に作成しています。 { "os":{ "Android":66.4, "iOS":33.5 }, "version":{ "Android":[ { "percent":35.8, "name":"4.2" }, { "percent":22.3, "name":"4.0" }, { "percent":21, "name":"4.1" }, { "percent":14.7, "name":"2.3" }, { "percent":4.2, "name":"4.3" }, { "percent":2, "name":"other" } ], "iOS":
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