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| ビッグデータ時代のSQL活用術・レシピ集 本書は、著者が普段の業務で実際に作成しているレポートやSQLのコードをより汎用化し、レシピ集としてまとめたものです。「データの加工」「売上の把握」「ユーザーの把握」「Webサイト内のユーザー行動の把握」「異常値の検出」「検索機能の評価」「レコメンド」など、具体的なシーン別に、実践的な手法とノウハウを解説しています。 ●読者対象 本書では、アクセス解析等を担当する社内の分析担当者と、実装を行うエンジニアの双方を対象として、下記の情報を提示します。 ・データ加工の手法 ・分析に使用するSQL ・レポーティング・分析の手法 分析担当者であれば、アクセス解析ツールが提供する指標やフィルタがなくても、それ以上のことを自らで実践できるようになること、エンジニアであれば、分析業務を十分に理解して、分析担当者や経営層に対して、適切な情報提供やレポート提出、そして助言できるようになることを、目指しています。 ●構成 1ビッグデータ時代に求められる分析力とは 2本書で扱うツールとデータ群 3データ加工のためのSQL 4売上を把握するためのデータ抽出 5ユーザーを把握するためのデータ抽出 6Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出 7データ活用の精度を高めるための分析術 8データを武器にするための分析術 9知識に留めず行動を起こす Chapter1~2は導入部で、Chapter1は基本を解説し、Chapter2で本書で扱うデータやミドルウェアについて説明しています。 Chapter3~8では、具体的なSQLを用いたコード例とともに、ビッグデータ活用の手法について紹介します。 Chapter3では基礎的なSQLの記述やデータ加工の手法について解説し、続くChapter4~8でデータ活用における具体的なシーン別に実践的な「分析手法」と「SQL」を解説しています。 Chapter9ではまとめとして、本書の提供する内容が知識で留まらないよう、データの活用の事例やヒントを紹介します。 ●本書で扱うミドルウェア PostgreSQL、ApacheHive、AmazonRedshift、GoogleBigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。 著者について 加嵜長門(カサキナガト) 株式会社DMM.comラボ所属。慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程修了。大学院や学生ベンチャーにて、マルチメディアデータベースを対象とした検索やレコメンドアルゴリズムの研究およびサービス開発に従事し、現在DMM.comラボではビッグデータ活用基盤の構築に携わり、SparkやSQLonHadoopを用いたレコメンド機能、ビッグデータ活用の研究開発を担当。共著に『詳解ApacheSpark』(技術評論社)。 田宮直人(タミヤナオト) データコンサルタント。エンジニアとして大手新聞社の関連サービス、求人サービス、コミュニティサービスの開発に携わり、株式会社サイバーエージェント在籍時にデータアナリストへ転身、株式会社DMM.comラボではマーケティング開発部マネージャーとしてビッグデータ部を立ち上げる。現在はフリーランスとして、データの解析のみならず、データ解析環境の設計・構築、ログの設計、レコメンドAPIの作成など、データに関連する業務全般を担当している。 編集者プロフィール: 丸山弘詩(マルヤマヒロシ) 書籍編集者。早稲田大学政治経済学部経済学科中退。国立大学大学院博士後期課程(システム生産科学専攻)編入、単位取得の上で満期退学。大手広告代理店勤務を経て、現在は書籍編集に加え、さまざまな分野のコンサルティング、プロダクトディレクション、開発マネージメントなどを手掛ける。著書は『スマートフォンアプリマーケティング現場の教科書』(マイナビ出版刊)など多数。 ※2017年3月現在のものです |
この商品の説明
目次
1 ビッグデータ時代に求められる分析力とは;2 本書で扱うツールとデータ群;3 データ加工のためのSQL;4 売上を把握するためのデータ抽出;5 ユーザーを把握するためのデータ抽出;6 Webサイトでの行動を把握するためのデータ抽出;7 データ活用の精度を高めるための分析術;8 データを武器にするための分析術;9 知識に留めず行動を起こす
商品仕様
- アイテム名:書籍
- ページ数:４８５ｐ
- 大きさ:２４×１９ｃｍ
- 出版社:マイナビ出版
- ISBN-10:4839961263
- ISBN-13:9784839961268
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