トレジャーデータで実践:Window関数(その3)

基本形3:AGGR_FUNC() OVER (PARTITION BY c ORDER BY d ROWS BETWEEN m PRECEDING AND n FOLLOWING)
基本形3 はPARTITION BY でグループ化…


トレジャーデータで実践:Window関数(その2)

前回は集約関数と比する形でWindow関数の紹介をしました。今回はWindow関数の記述および代表的な関数を分かりやすく説明していきます。


トレジャーデータで実践:Window関数(その1)

トレジャーデータでは最新のアップデートにより,バッチクエリ(Hive)でもWindow関数をサポートするようになりました。また,アドホッククエリ(Presto)では元々Window関数を…


トレジャーデータで実践:RFM分析(後編)

Recency、Frequency、Monetary は各々を組み合わせて見ることで、有意義なユーザーのグルーピングが可能になります。前回では個々に見ていったこのRFMを…


トレジャーデータで実践:RFM分析(前編)

EC や POS、Web サービス、Game など、購買行動を伴う一連の行動ログは活用意義のある大変貴重なものとして古くから分析が行われて来ました。


Treasure Data × HEMS がもたらすスマートなエネルギー統合管理(後編)

前回はHEMSについて簡単な紹介をしましたが、電力消費管理の具体的なイメージを持ってもらえるようにサンプルデータをもとに可視化してみました。


Treasure Data × HEMS がもたらすスマートなエネルギー統合管理(前編)

最近よく耳にするようになった「HEMS」という言葉は、元は住宅・電機メーカー業界では2000年代から扱われていた概念でした。
しかし最近,IoTへの意識の高まりと…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編3)「共起」から「遷移」へ

今回は「共起」の概念を拡張して「遷移」を見ていきます。また,「推移」を見ることはリコメンデーションロジックを求める事と…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編2)

今回はバスケット分析シリーズの第5回(応用編2)となります。
意外性のあるペアの発見
さて,これまで共起度または共起係数の…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(応用編1)

ここまで,任意のペアで共起回数,共起係数を計算していきました。共起係数はアイテムの登場回数が少なく(≃共起回数が少ない)ても関連性の強いペアを見つけてくれるものでした。


トレジャーデータで実践:Basket 分析(実行編)

バスケット分析シリーズの第3回目です。実際に実行するところまで見ていきましょう。
EC購買サンプルログ
前回の最後にも記載しましたが,今回使用する…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(心の準備編)

前回の「頭の体操編」では,数字やトランプの組み合わせの抽出をSQLで実践してみました。本題に入る前に,今回はこの「組み合わせ」が引き起こすバスケット分析の本質的な問題の…


トレジャーデータで実践:Basket 分析(頭の体操編)

バスケット分析(併売分析)は,アウトプットイメージやその分析の有用性についてはマーケティング業界の誰もが周知しているのに反して,実際にそれを実践できている所はそれ程…


トレジャーデータで実践:Path 分析(広告編,その4)広告配信ログ(アトリビューション)分析

スコアリング
「広告をどのサイトにどれだけの数を出せば良いのか」を判断するためのベンチマークは…


トレジャーデータで実践:Path 分析(広告編,その3)広告配信ログ(アトリビューション)分析

サイトコンバージョン
第三者広告配信ログと呼ばれるこの業界のログはWeb SiteやECのログが自身の「Site」内で…