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ブックマーク / treasure-data.hateblo.jp (6)

  • 「データに秘められた可能性」を最大限に引き出す,そのために Wave Analytics が求めたのは究極の「インタラクティビティ」② - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    はじめに 様々な BIツール,可視化ツールがひしめく近年において,2014年10月に Salesforce が満を持して「Wave」を基盤とするアナリティクスプラットフォームをローンチしました。その中の可視化ツール:Wave Analytics は可視化ツールとしては後発組ですが,まさにその名の通りこの世界に「Big Wave」を巻き起こす牽引役として台頭していく事は明らかです。 EC 分析事例 トレジャーデータでは,過去に多くの EC分析に関する記事を紹介してきましたが、EC分析でWaveを体感してみましょう! Treasure Data × Wave Analytics EC Demo from Takahiro Inoue ECデータセットはこれまでと同じ物を使用します。100万人の会員テーブル,1000万件の購買履歴テーブル,1億件のアクセスログテーブル,これらローデータをそのまま

    「データに秘められた可能性」を最大限に引き出す,そのために Wave Analytics が求めたのは究極の「インタラクティビティ」② - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
    tinsep19
    tinsep19 2016/07/05
    はじめに 様々な BIツール,可視化ツールがひしめく近年において,2014年10月に Salesforce が満を持して「Wave」を基盤とするアナリティクスプラットフォームをローンチしました。その中の可視化ツール:Wave Analytics は可視化
  • トレジャーデータで実践:Path 分析(アウトプット編1:頻出パターンマイニング) - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    はじめに 「トレジャーデータで実践:Path 分析」シリーズでは,過去にWeb,広告,リアル店舗でのログを元に,コンバージョンパステーブルの作成例とその分析事例を紹介していました。 blog-jp.treasuredata.com それに続く記事では,より具体的かつ汎用的な分析事例として,コンバージョンパスを分析インプットとした時に,どんな分析アウトプットが出せるか,について以下の3つを紹介する事にします。 頻出パターンマイニング(今回) コンバージョンパス ダイアグラム 決定木モデル 上記の資料はパス分析の概念から始まり,トレジャーデータにおけるデータの持たせ方から分析アウトプットまで,パス分析のいろはを詳細に述べた資料です。 コンバージョンパステーブル ここで,生データとコンバージョンマスタテーブルを元に,トレジャーデータ上で作成するコンバージョンパステーブル(パス分析のインプットと

    トレジャーデータで実践:Path 分析(アウトプット編1:頻出パターンマイニング) - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
    tinsep19
    tinsep19 2015/11/17
    はじめに 「トレジャーデータで実践:Path 分析」シリーズでは,過去にWeb,広告,リアル店舗でのログを元に,コンバージョンパステーブルの作成例とその分析事例を紹介していました。 blog-jp.treasuredata.com それに続く本記
  • 「データドリブン開発時代の技術とその選びかた」:デブサミレポート - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    はじめに 2015/10/14 にデータエンジニアのためのビッグイベント,Developers Summit Autumn が開催されました。今回のテーマは「データを巡るテクノロジーの冒険」 ,データ関連のテクノロジーにフォーカスしています。このイベントに弊社のソフトウェアエンジニアである田籠(@tagomoris)が登壇しました。今回は彼の発表内容について,多くの皆様に知ってもらうべく,解説していきます。 トレジャーデータ 田籠 聡 【データドリブン開発時代の技術とその選びかた】 Data-Driven Development Era and Its Technologies from SATOSHI TAGOMORI 要旨 ビッグデータやデータサイエンスといった用語が頻繁に用いられるようになって久しくなりました。データを中心とした開発も実際に各企業で行われるようになっておりそれはますま

    「データドリブン開発時代の技術とその選びかた」:デブサミレポート - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
    tinsep19
    tinsep19 2015/10/30
    はじめに 2015/10/14 にデータエンジニアのためのビッグイベント,Developers Summit Autumn が開催されました。今回のテーマは「データを巡るテクノロジーの冒険」 ,データ関連のテクノロジーにフォーカスしています。このイベ
  • 「マーケティングオートメーションとは」その1 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    はじめに トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 「マーケティングオートメーション」という何とも都合の良い言葉をはじめに聞いた人は,懐疑的な印象を持たれるかもしれません。私もそうでした。しかしながら,実際に社内で導入して実行してくと,マーケティングオートメーションがいかに便利で重要なものであるかを思い知らされる結果となりました。 記事ではマーケティングオートメーションとは何か,その役割は何か,どう使っていったら良いかなど,マーケティングオートメーションについて入門から深い理解を得るところまでを, Marketo というツールを使って紹介していきます。 また,記事はマーケティングサイドからではなく,データサイエンティストサイドからの視点で記述している事にご注意ください。 マーケティングとデータ分析の関係 まず始めに,マーケティングの役割とそのに関わるデ

    「マーケティングオートメーションとは」その1 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
    tinsep19
    tinsep19 2015/10/28
  • 新しいオープンソースEmbulkを発表1 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    はじめに トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 2015年1月,Fluentd のコミッター(弊社エンジニア)が中心となった「Embulk」というOSSが公開されました。このツールは大規模なデータセットのバルクインポートを行えるデータ収集ツールの1つに大別されるものです。 ↑ メインコミッターである当社エンジニア:古橋は Fluentd や MessagePack といったOSSを生み出してきました。そして,トレジャーデータのプラットフォームの根幹を作り上げたのも彼なのです。 Embulk とは何か? Embulkとはどのようなものなのでしょうか? バルクインポートを行うためのツールは,はるか以前からたくさん存在しますが,その中においてEmbulk の位置付けはどこにあるのでしょうか? 少しずつ紐といていきましょう。 「簡単に言うとFluentdのバッ

    新しいオープンソースEmbulkを発表1 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
    tinsep19
    tinsep19 2015/02/02
  • 『Prestoとは何か,Prestoで何ができるか』 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ

    トレジャーデータはクラウドでデータマネージメントサービスを提供しています。 Hadoop Conference Japan 2014 以前に告知したHadoop Conference Japan 2014で,弊社Software Architectの古橋が発表しました。 テーマは,Facebookが公開した新しい分散処理基盤,Presto。実はFacebookが彼らの超大規模なデータセットに対してインタラクティブに結果を返せるようにと開発されたものです。開発が始まってまだ2年も経っておりませんが,今ではトレジャーデータを初めとして多くのハッカー達がコミッターとして参加する活発的なプロジェクトに成長しています。 PrestoはHiveやImpalaと同じ「SQL Query Engine」であり,特に数百GBを超える大規模データに対してもインタラクティブなレスポンスを(コンマ0秒以下,遅くて

    『Prestoとは何か,Prestoで何ができるか』 - トレジャーデータ(Treasure Data)ブログ
    tinsep19
    tinsep19 2015/01/14
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