(*1) 過去 90 日間で変更されたテーブルまたはテーブル パーティションが含まれます。 (*2) 90 日間連続して変更されていないテーブルまたはテーブル パーティションが含まれます。 そのテーブルのストレージの料金は自動的に約 30% 値引きされます。 AWS の RedShift、Microsoft Azure の SQL Data Warehouse との比較 Amazon の RedShift も、Microsoft Azure の SQL Data Warehouse も Google Cloud の BigQuery もそれぞれ各社の クラウドプラットフォーム上で提供されるマネージドサービスである点は共通していますが、RedShift と SQL Data Warehouse はインスタンスの概念があり、使用時にリソースを占有することから、時間あたりの課金やインスタンスの種

About us データサイエンティスト協会とは データサイエンティストが活躍する場の確保、拡充を実現し、エンパワーメントする 2013年に発足した当協会は、データサイエンティストに求められるナレッジやスキルの定義、実態調査、ガバメントリレーションを含む情報発信、セミナー・トレーニング・検定プログラム等の提供、他団体との協業などを通じて、データサイエンティストを取り巻く環境を整備してきました。コミュニティ活動などを通し、データサイエンティストやそれを目指す学生や採用する企業、育成する教育機関のみなさまと交流し、業界の発展に貢献していきます。

“終わらないデータ集計”から社員を救え　カプコンがBI導入で挑む脱Excel：ゲーム市場の変化が後押し（1/3 ページ） 「バイオハザード」「モンスターハンター」「ストリートファイター」などの人気ゲームをはじめ、最近ではeスポーツも手掛けるカプコン。かつては担当者が数日かけてExcelでデータを集計していたという同社では、業界のデジタル化をきっかけに、全世界の拠点で“脱Excel”を敢行しているという。 データ活用や分析のニーズが高まる中、いまだに多くの企業を悩ませるのが脱Excel問題だ。「表計算」「リスト作り」といったExcelに適した用途なら良いものの、本来なら他のツールを使った方が早く済む用途にまでExcelを使い続け、かえってその状態から抜け出せなくなってしまう……。そんな“穴”から今着々と脱出中の大企業がある。大手ゲーム企業のカプコンだ。 「バイオハザード」「モンスターハンター

大容量テキストマイニングでは、より多くの文字数のテキストからワードクラウドを作成できます。 サンプル： 銀河鉄道の夜 例文）話した内容を自動でテキスト化してくれる音声入力機能がつきました。マイクをONにして、まず「音声認識を開始」ボタンを押して話したあとで「テキストマイニングする」ボタンを押してください。初回利用時に「マイクを使用する」というメッセージが表示された場合は「許可」ボタンをクリックしてください。パソコン内蔵マイクでも利用できますが、外付けマイクを利用したほうが音声認識の精度がアップします。

2022年7月2日追記 コメントをいただいて気づいたのですが、過去の「よくある質問集」にあった ホームページでの公開は、成果の発表にあたりますので、届出が必要です。 などの記述が消えて、 気象観測データをインターネット上のホームページ等で掲載する場合には、その観測データの特徴を踏まえた適切な利用につながるよう、観測データの特徴（例えば、観測の目的や観測場所等）を明示するよう努めていただきますようお願いします。 との記述が追加されていることを確認しました。 現実的な運用になり、嬉しく思います。 2022年7月3日追記 気象観測施設の届出と気象測器の検定 のページ内にある 解説資料「気象の観測を行う場合に」 ［PDF形式:218KB］ の6-7ページ（PDF上では7-8ページ）に、観測データの特徴の具体的な記載例が書かれています。 平成30年(西暦2018年)3月の文章です。 気づいてあげられ

2016年06月07日 日本の産業分類別年収/労働時間ヒートマップ Tweet 厚生労働省は毎年産業分類別に賃金や労働時間の調査を行っている。10名以上の従業員を抱える5万余の民間事業所に対する調査をまとめたものであり、最新の調査結果は今年2月に公表された平成27年賃金構造基本統計調査だ。 そこで同調査にもとづき、産業分類別の年収、月間労働時間をヒートマップにしてみた。男性・女性の降順にソートしたバージョンも用意しているのでそちらも見て欲しい。サムネイルをみるだけで、男女に厳然とした差があることが一目瞭然だ。 産業分類別年収テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業分類別月間労働時間テーブル（男性ソート版・女性ソート版） 産業別明細票 さらに産業分類ごとに調査結果を確認できる検索フォームも用意した。上部のプルダウンメニューを選択することで、所望の産業の給与/労働時間テーブルを参照すること

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By JAM Project ポケモンのキャラクターといえば「ピカチュウ」や「プリン」など単純明快なキャラクター名が特徴的ですが、プリンの英語名は「JIGGLYPUFF」という日本人からするとあまり聞き覚えのないものになっています。第一世代の「ポケットモンスター 赤・緑」から第六世代の「ポケットモンスター X・Y」まで、総勢720種類のポケットモンスターともなると不思議な名前もたくさん登場するもので、そこに着目した@pixelasticさんがビッグデータ関連の用語かポケモンの名前かをクイズ形式で答えていく「Is it Pokemon or Big Data？」を公開しています。 Is it Pokemon or Big Data？ https://pixelastic.github.io/pokemonorbigdata/ 上記URLをクリックするとさっそくクイズがスタート。画面中央に表示

追記（2017年7月） こちらのスキル要件ですが、2017年版を新たに書きましたので是非そちらをご覧ください。 「データサイエンティストというかデータ分析職に就くためのスキル要件」という話題が某所であったんですが、僕にとって馴染みのあるTokyoR界隈で実際に企業のデータ分析職で活躍している人たちのスキルを眺めてみるに、 みどりぼん程度の統計学の知識 はじパタ程度の機械学習の知識 RかPythonでコードが組める SQLが書ける というのが全員の最大公約数＝下限ラインかなぁと。そんなわけで、ちょろっと色々与太話を書いてみます。なお僕の周りの半径5mに限った真実かもしれませんので、皆さん自身がどこかのデータサイエンティスト（）募集に応募して蹴られたとしても何の保証もいたしかねますので悪しからず。 統計学の知識は「みどりぼん以上」 データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層

ENTERPRISE DATAHUB FOR IT & BUSINESS LEADERS Search, Discover, Catalog and Access Your Data Seamlessly EMPOWER YOUR BUSINESS LEADERS WITH ACCESSIBLE AND ACTIONABLE DATA - NO CODING INVOLVED. Knoema’s DataHub solves enterprise workflow challenges across all areas of the business by being the lens on top of any enterprise’s data assets. Learn More Search & Access Data 8x reduction in time to value i

データサイエンティストに必要な「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」とは？：データサイエンティスト協会発表 データサイエンティスト協会ならびにスキル定義委員会は12月10日、データサイエンティストの「ミッション、スキルセット、定義、スキルレベル」を公開した。 昨年5月、同協会が設立された際に課題となっていた「『データサイエンティスト』という言葉の定義の欠落とバズワード化」などに対して取り組んだ成果で、特に「データサイエンティストに必要とされるスキルセット」と「スキルの育成と評価のための軸、基準を作る」ことに主眼を置いて作成されたもの。2014年11月27日に開催された「データサイエンティスト協会1stシンポジウム」において、スキル定義委員会より「データ社会に求められる新しい才能とスキル」として発表された。 本発表において、まずデータサイエンティストのミッションとは、データ社会の中

関連キーワード 流通業 | ビッグデータ | データ分析 | データマイニング 現金を日常的に取り扱う小売業者などでは、「シュリンケージ」（従業員や顧客の故意または過失によって現金や在庫が目減りすること）の問題が発生することがある。一部の企業では、この問題に対応するために、ビッグデータマイニングを活用し始めている。 関連記事 iPad活用でAmazonとの差別化を図る大手スーパーの秘策 セール中はセキュリティ対策を後回し　小売業界の危ない慣習とは オープン化が契機となったデータ活用　京阪百貨店の取り組みとは 徹底入門：小売業で大切なバリューチェーン最適化　そのポイントとは？ ビッグデータの分析ツール導入で10倍の事案を解決可能に Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.

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脳と左脳の融合――マーケティング戦略立案におけるサイエンス的アプローチ：理想のマーケティング組織、そしてデータサイエンティストの役割とは？ 2013年は、先進的な企業が先導する形でビッグデータの効果的な活用方法が追求された。米オグルヴィ・ワン・NYのディミトリ・マークス氏にデータサイエンティストの役割、データ活用のための理想的な組織のあり方について聞いた。 質問 （ディミトリ・マークス氏自身が執筆した）「データサイエンティストに学ぶ『分析力』」の中で、マーケティング戦略立案時のポイントを「ターゲティング」「メッセージ」「ロケーション」「予算」「測定」「最適化」の6つに整理していました。これらのポイントはデータ分析を活用することでより効率的に機能し、結果的に、売り上げ増に貢献するマーケティング戦略の立案へとつながると主張されています。しかし、戦略の立案にデータ分析を活用している企業はまだ多く

「ビールと紙おむつ」のような相関関係を探る分析手法にはどんなものがある？――データ分析方法についての検討：ITエンジニアのためのデータサイエンティスト養成講座（5）（1/5 ページ） 連載バックナンバー 前回は「データを分析できる状態にする」をテーマに、ビジネスデータの分析で欠かすことのできない時系列データを中心に「データの取り扱い方」紹介しました。今回は、目的に応じた分析手法を選択するためにどのような分析手法があるかを簡単にご紹介し、実際に分析をする方法を実例を使いながら説明したいと思います。 ビジネスの課題に応じた手法を選択する 第1回でも説明した通り、与えられたビジネス課題を解くための分析手法を検討するのはデータ分析の最初のフェイズですが、解決するビジネス課題もさまざまであり解決するための手法も千差万別です。さらに1つの手法をとってみてもそれだけを説明する書籍があったり学術論文になっ

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