どこまでできる？ データ分析の壁を取り払う「Power BI」の実力とは
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | Office 365 | Microsoft（マイクロソフト） | ビッグデータ | データ分析 Power BIの公式Webサイト《クリックで拡大》 あらゆる分野の企業が、意思決定におけるビジネスインテリジェンス（BI）とデータ分析の重要性を認識するようになっている。BIにはデータ分析とそのデータの傾向分析が含まれる。その目標は、実用的な洞察を意思決定者に提供することだ。 BIは物事の本質や効率性を得られる可能性をもたらす。また、コスト効率や使いやすさ、データサイロによる悪影響の低さなどのメリットをもたらそうと試みることで真価を発揮する。 併せて読みたいお薦め記事 そもそもセルフサービスBIとは 急成長の「セルフサービスBI」、大流行には理由がある 次のExcelになる――セルフサービスBIの全社導入は可能か “やるかやらないか”で二
データ分析の2大問題、「Power BI」はどのように解決する？
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | Microsoft（マイクロソフト） | ビッグデータ | データ分析 | Office 365 分析における課題 セルフサービス型BIの利用意向 出典：IDC Japan（TechTargetジャパン記事「“やるかやらないか”で二極化するビッグデータ活用 一般企業への浸透が進む」から）《クリックで拡大》 ほとんどの場合、複数のデータソースを調査すれば、ビジネスの傾向に関する有益な洞察が得られる。今日の企業は、過去にはなかった膨大な量のデータを利用することができる。だが、そのデータは、かつてないほど広範囲に散乱している。企業がオンプレミスのアプリケーションとクラウドベースのアプリケーションだけでなく、パブリックデータベースまでを組み合わせて使っているのは、珍しいことではない。クラウドベースのデータ分析なら、データがある場所にかかわらずデ
Jupyterがすごい勢いでやってくるからお前ら備えとけ（IPython Notebook + R） - Qiita
今までIPython Notebook上でRを動かそうとするとrpy2やらをごにょごにょやるとかいう方法がありましたが、いちいち%%を打ったりといろいろ不便でした。 が、先月末（2015/02/27）のIPython 3.0のリリースでIPython Notebookが大きく変わり、（まだ開発版ですが）Rとの連携もかなり楽になりました！というか今後はRだけでなく、Juliaや他の言語もカバーする方向に進むそうで、特定の言語に依存しない部分をJupyterという別プロジェクトでやっていくそうです。 代表的な言語のJupyterカーネルとしては以下のようなものが存在する模様。 Python (https://github.com/ipython/ipython) Julia (https://github.com/JuliaLang/IJulia.jl) R (https://github.c
ML Studio (classic): Create a data science experiment - Azure
Important Support for Machine Learning Studio (classic) will end on 31 August 2024. We recommend you transition to Azure Machine Learning by that date. Beginning 1 December 2021, you will not be able to create new Machine Learning Studio (classic) resources. Through 31 August 2024, you can continue to use the existing Machine Learning Studio (classic) resources. See information on moving machine l
I am mitsuruog | Azure Machine Learningをやってみた
機械学習(以下、ML)についてもそろそろやったおかないといけないので、Azure Machine Learning(以下、AzureML)を試してみました。 内容はこちらにあるチュートリアルです。 Create a simple experiment in Machine Learning Studio | Azure こちらが上の日本語版です。 Machine Learning Studio での簡単な実験の作成 | Azure AzureML の中では、一連の ML の流れをexperiment(実験)と呼んでいるようです。 このチュートリアルでは、自動車の価格データを元に分析モデルを機械学習で構築するものです。 実験の手順を整理するとこちらの通りです。 モデルの作成 2. データを準備する 2. データの前処理をする モデルのトレーニング 4. トレーニングとテストへモデルを分配 3
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