データ分析 Archives

Fueling Data-Driven Businesses | 10 min read

Blending Art and Science: Using Data to Forecast and Manage Your Sales Pipeline

Nowadays, sales is both science and art. Best practice blends the application of advanced data models with the experience,...

Adam Murray

Builder Education | 1 min read

(製造データベースのための) SQL クエリを微調整する 8 つの方法

データウェアハウスなしで活動している、またはレポーティングのための分析データベースを分けている組織において、最新のデータの唯一のソースは、ライブ製造データベースにあるかもしれません。製造データベースにクエリを行う場合、最適化が重要です。非効率的なクエリは製造データベースのリソースに負担を増やし、クエリにエラーが含まれていれば、その他のユーザーに対して、パフォーマンスの低下やサービスの損失を生じる可能性があります。従って、データベースのパフォーマンスへの影響を最小限にするには、クエリを最適化することが重要です。 1.開始する前にビジネス要件を定義する前の記事では、BI のためのビジネス要件を定義するためのベストプラクティスを取り扱いました。SQL クエリを最適化する際、次の作業を適用する必要があります。関連する利害関係者の特定すべての関係者をクエリを開発するための議論に関係させるようにしてください。製造データベースにクエリを行う場合は、DBA チームを含めてください。ビジネスの結果に重点を置きます。クエリには確実で一意の目的が必要です。調査または重複報告書のために製造データベースに重い負担をかけることは不要な作業です。適切な要件のために議論の骨組みを作ります。その対象の読者を特定することによって、報告書の機能と範囲を定義します。これはクエリの焦点を正しいレベルの詳細があるテーブルに合わせます。重要な質問をすることで、適切な要件を策定します。この質問は通常、5つのWに従います – 誰 (Who)何 (What)どこ (Where)いつ (When)なぜ (Why)具体的な要件を書き、利害関係者と確認します。製造データベースのパフォーマンスはあまりにも重要なため、不明確または曖昧な要件を含むことはできません。要件はできる限り具体的にし、クエリを実行する前にすべての利害関係者と確認します。...

Shelby Blitz

ビジネスの展望 | 1 min read

データサイエンスとデータアナリティクスの違い

データサイエンスデータアナリティクス違い企業が集めうる実行可能なインサイトや結果のために、ビッグデータは今日、技術の世界においては大きな要素になっています。しかし、このような大きいデータセットの作成にはまた、適切な情報を見つけるために、それらを通じて構文解析するための適切なツールを理解し、手元に置くことが必要です。ビッグデータをよりよく理解するには、データサイエンスやアナリティクスの分野は大部分が学究的環境に移り、代わりにビジネスインテリジェンスやビッグデータのアナリティクスツールの不可欠な要素になりつつあります。しかし、データアナリティクスとデータサイエンスを区別するのは混乱を招くかもしれません。この2つは相互につながっているにもかかわらず、異なる結果を提供し、異なる手法を求めます。ビジネスが生むデータを研究する必要がある場合、何を提供するか、それぞれがどのように固有かを理解することが重要です。ビッグデータアナリティクスを最適化する支援をするため、弊社は両方のカテゴリーを分解し、その違いを調べ、提供する価値を明らかにします。データサイエンスデータサイエンスは、大きい未加工および非構造化データから実行可能なインサイトを発見することに焦点を当てた学際的分野です。この分野は、主に弊社が知らないことへの回答を発見することに集中しています。データサイエンスの専門家は、まだ考えられたことのない問題への解決策を確立するため大量のデータセットを構文解析するため、コンピューターサイエンスや予測アナリティクス、統計、機械学習を取り入れて、回答を得るために様々な手法を利用します。データサイエンティストの主な目標は、特定の質問へは関心を示さず、すべき適切な質問を発見することを強調して、質問をし、潜在的な研究手段を特定することです。専門家は、潜在的な傾向を予測し、異種の分断されたデータソースを探索し、情報を分析するより適切な手段を見つけることでこれを達成します。データアナリティクスデータアナリティクスは、既存のデータセットでの統計分析の処理および実施に焦点を置いています。アナリストは、現在の問題に対して実行可能なインサイトを発見するためにデータを獲得、処理および整理する方法を作成し、このデータを提示する最善の方法を確立することに専念します。分かりやすく言えば、データアナリティクスの分野は、知っている質問や回答がわからない質問に対する問題を解決することに向けられています。さらに重要なことに、これは、即時改善につながりうる結果を生むことに基づいています。データアナリティクスはまた、結果を簡素化する一方で様々なデータソースの結合に役立ち、つながりを特定するより広い統計および分析のいくつかの異なる分岐も含みます。 Sisense アナリティクスを見てみる : 違い多くの人が同じ意味でこの用語を使用していますが、データサイエンスやビッグデータアナリティクスは固有の分野で、両者の主な違いはその範囲です。データアナリティクスは、大きいデータセットを発掘するのに使用される分野のグループに対する包括的な用語です。データアナリティクスは、よりこのことに焦点を当てており、より大きいプロセスの一部とも考えられます。アナリティクスは、既存の問い合わせに基づいて直ちに適用できる実行可能なインサイトを実現することに専念しています。これら 2 つの分野間のもう 1...

Dana Liberty

BI ベストプラクティス | 5 min read

Better Data Requests = Better Data Results

Everyone wants to get more out of their data, but how exactly to do that can leave you scratching...

Christine Quan

技術者の話 | 1 min read

データ分析を新たな高みへと進めるための 5 つのテクニック

定量データ vs 定性データ定量データの分析定性データの分析あなたの組織に適したビジネスインテリジェンスを実装することは、単に追加データを収集する以上のことです。そう、このようなデータをすぐに使用可能な洞察へと変換することです。様々なソースから組織が現在集めることができるデータの量は、どのプロセスが機能しているかを理解し、今後の傾向に向けてチームが備えるのに役立つ、中身を確認できる能力を提供します。しかし、適切な分析や集めたデータを把握しなければ、手に入れているすべての値や数字にはなんの関係性もありません。さらに重要なことに、データを分析する方法に正解はないのです。あなたのニーズや集めるデータの種類によって、正しいデータ分析方法は変わります。また、これにより、各種類のデータやどの方法が最善の結果をもたらすのかを理解しておく必要性がでてきます。それでも、一部の共通のテクニックは効果的であるため、ほとんどのデータ分析ソフトウェアにはそのような方法が含まれています。この記事でご紹介する 5 つの方法は、より効果的ですぐに使用可能な洞察を作成する手助けになります。定量データと定性データ: その違いは？あなたのデータセットに対して正しいデータ分析テクニックを選ぶための第 1 歩は、データの種類が定量データなのか、または定性データなのか、ということを理解することです。その名が示す通り、定量データはデータの量や具体的な数字を指します。このデータには、販売数や、クリックスルー率のようなマーケティングデータ、賃金データ、収益、その他客観的に数えられるデータや測定可能なデータが含まれています。定性データは、組織のより解釈的で主観的な点と関係しているため、特定するのがより難しくなります。定性データには、顧客調査や従業員との面談から得られた情報が含まれており、一般的に量より質を指しています。そのため、定性データの分析方法は、定量データに対する分析テクニックよりも構造化されていません。定量データの分析定量データの分析方法は、確固たる事実に基づいた正確な数字や、データを解釈する能力に依存しています。分析方法を向上させるために最初にご紹介する 3 つの方法は、定量データに焦点を当てています: 1.回帰分析回帰分析は、予測を立てたり今後の傾向を予想する必要がある際には素晴らしい方法となります。回帰分析は、従属変数（測定したいもの）と独立変数（従属変数を予想するために使用するデータ）の関係性を測定します。従属変数は...

Dana Liberty

BI ベストプラクティス | 3 min read

How to Reduce Insight Erosion in Collaborative Data Analysis

Everyone wants to get more out of their data, but how exactly to do that can leave you scratching...

Britton Stamper

カテゴリーなし | 1 min read

BI プロジェクトの成功を計画する
（および管理する）方法

BI 専門家のための3つの手順ガイド新しいビジネスインテリジェンスの取り組みやプロジェクトを始めることは面倒な場合があります。アジャイル BI と迅速な勝利を頑なに信じている一方で、BI 担当者と事業経営者の両方がまずそのニーズや期待を同じにし、組織が何を達成したいのかを理解することが重要です。嬉しいことに、効率的なビジネスアナリストは1日か2日でその仕事を終えることができます。結局、スキーマや、計算、表に没頭する前に、最初にするべきことは、ビジネスで何を達成したいかを実際に理解することです。このことは不可解にも明らかなように聞こえるかもしれませんが、ちょっと立ち止まって、自分達の KPI が現在のプロジェクトに関連しているかどうかを考えることなく、組織がこの手順を飛ばして、KPI Dashboardの作成に進んでいる回数を聞いたら驚くことでしょう。これは、当座の問題に必ずしも適用されない、以前の会社やプロジェクトから得た、最終結果の概念をある程度最初から考えている重役やアナリストによって生じることが多くあります。覚えておいてほしいのは、プロセスは常にビジネスで始まり、ビジネスの役に立つ必要がある、ということです。測定基準は、組織に適合する必要はありますが、その逆はありません。作成するのが最も簡単なものではなく、ビジネスで実際に必要とされている BI ソリューションを受け入れるのには、十分な柔軟性が必要になります。さらに面倒なこともなく、BI プロジェクト成功を計画する方法をご紹介します：ステップ 1：主要な利害関係者へのインタビュー必要となるもの：専念完了までの時間：...