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商品の説明
内容紹介
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
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
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、Apache Hive、Amazon Redshift、Google BigQuery、SparkSQLで動作確認を行っています。
内容（「BOOK」データベースより）
「ビッグデータ時代」のSQL活用術・レシピ集!
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登録情報
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![前処理大全[データ分析のためのSQL/R/Python実践テクニック]](https://images-na.ssl-images-amazon.com/images/I/71uyA0YhryL._AC_UL160_SR127,160_.jpg)
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